단순 이동 평균 r 프로젝트

나는 ggplot2 패키지에서 시계열의 플롯을 가지고 있으며 이동 평균을 수행했으며 시계열의 플롯에 이동 평균 결과를 추가하려고합니다. 데이터 세트 pample. ambtemp dt -1 14 2007-09 -29 00 01 57 -1 12 2007-09-29 00 03 57 -1 33 2007-09-29 00 05 57 -1 44 2007-09-29 00 07 57 -1 54 2007-09-29 00 09 57 - 1 29 2007-09-29 00 11 57. 시계열 프리젠 테이션을위한 적용된 코드. 시계열 프리젠 테이션의 샘플. 이동 평균 플롯의 샘플 예상되는 결과의 샘플. 도전 과제는 타임 스탬프를 포함하는 데이터 세트로부터 얻은 시계열 데이터 및 온도하지만 이동 평균 데이터는 타임 스탬프가 아닌 평균 열만 포함하며이 두 가지를 맞추면 불일치가 발생할 수 있습니다. Sma - 단순 이동 평균. Ivan Svetunkov. Simple Moving Average는 시계열 평탄화의 한 방법으로 실제로 매우 기본적인 예측 기술입니다 그것은 매개 변수의 견적을 필요로하지 않고 오히려 주문 선택을 기반으로합니다 그것은 부드러운 패키지의 일부입니다. 이 vig에서 우리는 Mcomp 패키지의 데이터를 사용할 것이므로 설치하는 것이 좋습니다. 필요한 패키지를로드하십시오. Mcomp가 예측 패키지에 의존한다는 것을 알아 두십시오. 예측과 매끄럽게로드하면 예측 기능이 있다는 메시지가 나타납니다 환경에서 감추어 져 있습니다. 걱정할 필요가없는 것은 - 일관성을 위해이 함수를 사용하고 예측 패키지에서와 정확히 동일한 원본 예측을 사용합니다. 이 함수를 부드럽게 포함시키는 것은 종속성에 예측을 포함하지 않기 위해서만 수행되었습니다 기본 SMA는 AICc를 기반으로 한 주문 선택을 수행하고 가장 낮은 값을 가진 모델을 반환합니다. SMA 13이이 시계열에 대한 최적 모델 인 것처럼 보입니다. SMA 13의 예측 궤도는 다음과 같습니다. 단순한 직선이 아니라 실제 값이 최대 h 13 지점 예측의 구성에 사용되기 때문입니다. 실질적인 경향없이 데이터에 대해 SMA 순서를 선택하려고하면 결국 몇 가지 다른 순서 예를 들어 계절별 시계열 N2568을 고려해 보겠습니다. 여기서는 SMA 12로 끝납니다. 이동 평균의 순서는 일반적으로 고전 시계열 분해의 첫 번째 단계 인 계절성 빈도에 해당합니다. 우리는 단순한 모델을 다루므로 단순한 모델을 다루므로이 모델을 기반으로 분해를해서는 안됩니다. 움직이는 평균 지표. 더 짧은 길이의 이동 평균은 더 민감하고 새로운 경향을 더 일찍 식별하지만 오작동을 더 많이 발생시킵니다. 응답 속도가 느립니다. 큰 추세를 선택하기 만하면됩니다. 추적하는주기 길이의 절반 인 이동 평균을 사용하십시오. 피크 - 투 - 피크주기 길이가 대략 30 일이면 15 일 이동 평균이 적절합니다. If 20 일, 10 일 이동 평균이 적당합니다. 그러나 일부 상인은 시장보다 약간 앞선 신호를 생성하기 위해 상기 사이클에 대해 14 일 및 9 일 이동 평균을 사용합니다. 피보나치 수 5, 8, 13 및 21.100 ~ 200 일 20 ~ 40 주 이동 평균은 더 긴주기에 일반적입니다 .20 ~ 65 일 4 ~ 13 주 이동 평균은 중간주기에는 유용하고 짧은주기에는 5 ~ 20 일이 유용합니다. 가장 단순한 이동 평균 시스템은 가격이 이동 평균을 넘었을 때 신호를 생성합니다. 가격이 이동 평균보다 아래로 올라갈 때까지 오십시오. 가격이 이동 평균보다 낮은 곳으로 넘어갈 때가 간다. 시스템이 범위가 넓은 시장에서 휩쓸 리기 쉽고, 이러한 이유로 이동 평균 시스템은 일반적으로 필터를 사용하여 휩쓸기를 줄입니다. 더 정교한 시스템은 둘 이상의 이동 평균을 사용합니다. 두 이동 평균은 더 빠른 이동 평균을 사용합니다 3 개의 이동 평균은 가격이 언제인지를 식별하기 위해 세 번째 이동 평균을 사용합니다. 여러 이동 평균은 일련의 6 개의 빠른 이동 평균과 6 개의 빠른 이동 평균을 사용합니다 이동 평균은 서로를 확인하기 위해 이동 평균을 사용합니다. 이동 평균은 경향 추종 목적에 유용하여 휩쓸 기 수를 줄입니다. Keltner 채널은 이동 평균 크로스 오버를 필터링하기 위해 평균 참 범위의 배수로 플롯 된 밴드를 사용합니다. 인기있는 MACD 이동 평균 수렴 분기 빠른 이동 평균에서 느린 이동 평균을 뺀 오실레이터로 플롯 된 두 이동 평균 시스템의 변형입니다. 세계 경제에 대한 주간 검토는 주간 위험을 파악하고 타이밍을 개선하는 데 도움이됩니다.