Kdb Q Moyenne Mobile

Mars 29th, 2014 par Ryan Hamilton Let8217s regarder comment écrire en moyenne mobile analytics en q pour la base de données kdb. Comme exemple de données (mcd. csv), nous allons utiliser les données sur les cours des actions pour McDonalds MCD. Le code ci-dessous téléchargera les données de stock historiques pour le MCD et les placera dans le tableau t: Moyenne mobile simple La moyenne mobile simple peut être utilisée pour lisser les données fluctuantes afin d'identifier les tendances et les cycles globaux. La moyenne mobile simple est la moyenne des points de données et pondère également toutes les valeurs dans le calcul. Par exemple, pour trouver le cours moyen d'un stock pour les dix derniers jours, nous ajoutons simplement le prix quotidien pour ces dix jours et diviser par dix. Cette fenêtre de taille dix jours se déplace ensuite à travers les dates, en utilisant les valeurs dans la fenêtre pour trouver la moyenne. Here8217s le code en kdb pour la moyenne mobile de 1020 jours et le graphique résultant. La moyenne mobile exponentielle est et comment le calculer Un des problèmes avec la moyenne mobile simple est qu'il donne chaque jour une pondération égale. À de nombreuses fins, il est plus logique de donner aux jours plus récents une pondération plus élevée, une méthode de faire cela est en utilisant la moyenne mobile exponentielle. La forme la plus simple de lissage exponentiel est donnée par la formule: où est le facteur de lissage, et 0 Ce tableau montre comment les différents poids sont calculés à partir des valeurs 1,2,3 , 4,8,10,20 et un facteur de lissage de 0,7. (Feuille de calcul Excel) Pour effectuer ce calcul dans kdb, nous pouvons faire ce qui suit: (Ce code a été initialement affiché sur la liste de courrier de google par Attila, la discussion complète peut être trouvée ici) Cet adverbe backslash fonctionne comme La syntaxe alternative généralise aux fonctions de 3 arguments ou plus où le premier argument est utilisé comme valeur initiale et les arguments sont des éléments correspondants des listes: Graphique Moyenne Mouvement Exponentiel Finalement, nous prenons notre formule et l'appliquons à nos données sur les cours boursiers, ce qui nous permet de voir la moyenne mobile exponentielle Pour deux facteurs de lissage différents: Graphique de prix des actions moyennes mobiles exponentielles produites à l'aide de qStudio Comme vous pouvez le voir avec l'EMA, nous pouvons hiérarchiser les valeurs plus récentes en utilisant un facteur de lissage choisi pour décider de l'équilibre entre les données récentes et historiques. La rédaction d'analyses kdb telles que Moyenne mobile exponentielle est couverte dans notre cours de formation kdb. Nous organisons régulièrement des formations à Londres, New York. Asie ou notre cours en ligne kdb est disponible pour commencer dès maintenant. 1 Response to 8220Exponential Moving Average EMA en Kdb8221 Merci Ryan, c'est très utile. Le verbe mavg renvoie la moyenne mobile N-item de son argument numérique droit, avec tous les nulls après le premier élément remplacé par zéro. Les premiers N éléments du résultat sont les moyennes des termes jusqu'à présent, et par la suite le résultat est la moyenne mobile. Le résultat est en virgule flottante. N. B. Les infini (0w) sont incompatibles avec cette fonction. Pour obtenir une liste complète des fonctions, reportez-vous à la section Référence de la fonction kdb. Moyenne mobile simple - SMA Une moyenne mobile simple est personnalisable dans la mesure où elle peut être calculée pour un nombre différent de périodes, simplement en ajoutant le cours de clôture de la sécurité pour un certain nombre de fois Puis diviser ce total par le nombre de périodes, ce qui donne le prix moyen du titre sur la période. Une moyenne mobile simple lisse la volatilité et facilite la visualisation de l'évolution des prix d'un titre. Si la moyenne mobile simple pointe, cela signifie que le prix des titres est en augmentation. Si elle pointe vers le bas, cela signifie que le prix des titres est en baisse. Plus la marge de temps de la moyenne mobile est longue, plus la moyenne mobile est plus lisse. Une moyenne mobile à plus court terme est plus volatile, mais sa lecture est plus proche de la source de données. Importance analytique Les moyennes mobiles sont un outil analytique important utilisé pour identifier les tendances actuelles des prix et le potentiel de changement d'une tendance établie. La forme la plus simple d'utiliser une moyenne mobile simple dans l'analyse est de l'utiliser pour identifier rapidement si une sécurité est dans une tendance haussière ou de baisse. Un autre outil d'analyse populaire, quoique légèrement plus complexe, consiste à comparer une paire de moyennes mobiles simples, chacune couvrant des délais différents. Si une moyenne mobile simple à court terme est supérieure à une moyenne à plus long terme, une tendance à la hausse est attendue. D'autre part, une moyenne à long terme supérieure à une moyenne à court terme signale une tendance à la baisse de la tendance. Modèles commerciaux populaires Deux modèles commerciaux populaires qui utilisent des moyennes mobiles simples comprennent la croix de la mort et une croix d'or. Une croix de mort survient lorsque la moyenne mobile simple de 50 jours passe au-dessous de la moyenne mobile de 200 jours. Ceci est considéré comme un signal baissier, que d'autres pertes sont en réserve. La croix d'or se produit quand une moyenne mobile à court terme se casse au-dessus d'une moyenne mobile à long terme. Renforcé par les volumes de négociation élevés, cela peut signaler de nouveaux gains sont en magasin.