Med hjälp av MATLAB, hur kan jag hitta 3-dagars glidande medelvärde för en viss kolumn i en matris och lägga till det glidande medlet till den matrisen jag försöker beräkna det 3-dagars glidande medlet från botten till toppen av matrisen jag har gett mig code. Given följande matris a och mask. Jag har försökt att implementera conv-kommandot men jag får ett fel Här är det kommandot conv som jag har försökt använda i den andra kolumnen i matris a. Den utmatning jag önskar ges i följer matrisen. Om du har några förslag, skulle jag verkligen uppskatta det tack. För kolumn 2 i matris a, beräknar jag 3-dagars glidande medelvärde enligt följande och placerar resultatet i kolumn 4 i matrisen a jag omdämnde matrisen a som önskadUtgång för illustration Den 3-dagars genomsnittet av 17, 14, 11 är 14 3-dagars genomsnittet av 14, 11, 8 är 11 3-dagars genomsnittet av 11, 8, 5 är 8 och 3-dagars genomsnittet av 8, 5, 2 är 5 Det finns inget värde i botten 2 rader för den 4: e kolumnen eftersom beräkningen för 3-dagars glidande medel börjar vid botten Den giltiga utgåvan visas inte förrän minst 17, 14 och 11 Förhoppningsvis är det här meningsfullt Aaron 12/12 13 på 1 28. Generellt skulle det hjälpa om du skulle visa felet I det här fallet gör du två saker fel . Först måste din konvolution divideras med tre eller längden på det rörliga genomsnittet. För det andra märker du storleken på c Du kan inte bara passa c till ett typiskt sätt att få ett rörligt medelvärde skulle vara att använda samma. Men det gör inte Ser ut som vad du vill. I stället är du tvungen att använda ett par linjer. Frequency Response of the Running Average Filter. Frekvensresponsen hos ett LTI-system är DTFS av impulsresponsen. Impulsresponsen av ett L-provrörande medelvärde Is. Since det rörliga genomsnittliga filtret är FIR, minskar frekvensresponsen till den ändliga summan. Vi kan använda den mycket användbara identiteten. för att skriva frekvensresponsen som. som vi har låt aej N 0 och ML 1 vi kan vara intresserade av Storleken på denna funktion för att bestämma vilka frekvenser ge T genom filtret obetydligt och som dämpas Nedan är en plot av storleksordningen för L4 röd, 8 grön och 16 blå. Den horisontella axeln varierar från noll till radianer per prov. Notera att i alla tre fallen frekvensen Svaret har en lowpass-karakteristik En konstant komponent nollfrekvens i inmatningen passerar genom filtret obetydlig Vissa högre frekvenser, såsom 2, elimineras helt av filtret Men om avsikt var att designa ett lågpassfilter har vi inte gjort mycket Bra Några av de högre frekvenserna dämpas endast med en faktor på cirka 1 10 för 16-punktets glidande medelvärde eller 1 3 för det fyrapunktsrörande genomsnittsvärdet. Vi kan göra mycket bättre än det. Ovanstående plot skapades av följande Matlab-kod. Omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega plot omega, abs H4 abs H8 abs H16 axel 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - University Av Kalifornien, Berkeley. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ett SMA-exempel, överväga en säkerhet med följande stängningskurser över 15 dagar. Vecka 1 5 dagar 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dagar 26, 28, 26, 29, 27.Veek 3 5 dagar 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagars MA skulle genomsnittliga slutkurserna för de första 10 dagarna som första datapunkt. Nästa data Punkten skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta medeltalet och så vidare som visas nedan. Som noterat tidigare lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, ju längre tid för MA, Ju större fördröjningen Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom den innehåller priser för de senaste 200 dagarna. MA-rens längd som ska användas beror på handelsmålen, med kortare MAs som används för kortfristig handel och långsiktig MAs mer lämpad för långsiktiga investerare 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under Detta rörliga medelvärde anses vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två genomsnitt övergår. En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend medan en minskande MA indikerar att den är i en downtrend På liknande sätt, Uppåtgående momentum bekräftas med en haussead crossover som uppträder när en kortvarig MA korsar en längre sikt MA Nedåtgående momentum bekräftas med en baisse crossover som uppstår när en kortsiktig MA korsar en längre sikt MA.
No comments:
Post a Comment