Operador de deslocamento médio

Se a função LAG retornar um valor para uma variável de caractere que ainda não tenha sido atribuído um comprimento, por padrão, a variável é atribuído um comprimento de 200. As funções LAG, LAG1, LAG2 LAG n valores de retorno de uma fila LAG1 também pode ser escrito Pois a função LAG A LAG n armazena um valor em uma fila e retorna um valor armazenado anteriormente nessa fila Cada ocorrência de uma função LAG n em um programa gera sua própria fila de valores. A fila para cada ocorrência de LAG n é inicializada com n Valores em falta, onde n é o comprimento da fila, por exemplo, uma fila LAG2 é inicializada com dois valores em falta. Quando uma ocorrência de LAG n é executada, o valor no topo da sua fila é removido e devolvido, os valores restantes são deslocados Para cima e o novo valor do argumento é colocado na parte inferior da fila. Portanto, os valores faltantes são retornados para as primeiras n execuções de cada ocorrência de LAG n, após o que os valores defasados ​​do argumento começam a aparecer. O bo Ttom da fila e retornar valores da parte superior da fila ocorre somente quando a função é executada Uma ocorrência da função LAG n que é executada condicionalmente armazenará e retornará valores somente das observações para as quais a condição é satisfeita. Se o argumento De LAG n é um nome de matriz, uma fila separada é mantida para cada variável na matriz. Quando a função LAG é compilada, SAS aloca memória em uma fila para armazenar os valores da variável que está listada na função LAG Por exemplo, Se a variável na função LAG100 x for numérica com um comprimento de 8 bytes, então a memória que é necessária é 8 vezes 100 ou 800 bytes Portanto, o limite de memória para a função LAG é baseado na memória que SAS aloca, que varia Com ambientes operacionais diferentes. Moving médias suavizar o ruído de dados de preços córregos à custa de demora atraso. Nos velhos tempos você poderia ter velocidade, à custa de redução smoothing. In os velhos tempos, você só poderia ter yo Ur suavização à custa de lag. Pense quantas horas você desperdiçado tentando obter suas médias rápido e suave. Lembre-se como é irritante para ver a velocidade crescente aumenta o ruído. Lembre-se como você desejou para baixo lag e baixo noise. Tired de trabalhar Para fora como ter o seu bolo E comê-lo. Não desespero, agora as coisas mudaram, você pode ter o seu bolo e você pode comê-lo. Precisão Lagless média em comparação com outros modelos de filtragem avançada. Os padrões básicos da indústria padrão filtra o movimento ponderado A média é mais rápida do que a exponencial, mas não oferece bom alisamento, em contraste o exponencial tem excelente suavização, mas enormes quantidades de atraso Lag. Modern filtros de alta tecnologia, embora melhorando os velhos modelos básicos, têm fraquezas inerentes Alguns dos quais são observados em O filtro Jurik JMA eo pior desses pontos fracos é overshoot. Jurik pesquisa admite abertamente a mínima sobrecarga que tende a indicar alguma forma de algoritmo preditivo trabalhando seu código Lembre-se Que os filtros são destinados a observar o que está acontecendo agora e no passado. Prever o que vai acontecer a seguir é uma função ilegal no kit de ferramentas Precision Trading Systems, os dados são suavizados e de lagged only. Or você poderia dizer, as tendências são seguidas Precisamente em vez de disse que caminho a seguir, como é o caso com esses algoritmos de filtro de tipo ilegal. A média de precisão Lagless não tentar prever o próximo preço value. The Hull média é reivindicada por muitos a ser tão rápido e suave como o JMA pela pesquisa Jurik, tem boa velocidade e baixo lag. The problema com a fórmula utilizada na média Hull é que o seu muito simplista e leva a distorções de preços que têm má precisão causada pela ponderação muito forte x 2 nos dados mais recentes Floor Comprimento 2 e, em seguida, subtraindo os dados antigos, o que leva a severas questões overshooting que Em alguns casos são muitos desvios padrão longe de valores reais. A Precisão Lagless média tem ZERO overshoot. O diagrama abaixo mostra o immens E diferença de velocidade em um período de 30 PLA ​​e 30 período Hull média O PLA foi de quatro bares à frente da média Hull em ambos os principais pontos de viragem indicado no gráfico 5 minutos do FT-SE100 Futuro Qual é uma diferença de 14 Lag. If você Negociaram as médias em seus pontos de giro para ir short no preço de fechamento neste exemplo, PLA estava sinalizando em 3,977 5 e Hull era um pouco mais tarde em 3.937, apenas aproximadamente 40 5 pontos ou em termos monetários 405 por contrato. PLA estava em 3936 comparado a Hull s 3.956 5, que é igual a uma economia de custo de 205 por o contrato com o sinal de PLA. É um pássaro É um plano Não seu Precision Lagless Average. Filters tal como a média de VIDAYA por Tuscar Chande, Que usam a volatilidade para alterar seus comprimentos têm um tipo diferente de fórmula que mudam seu comprimento, mas este processo não é executado com qualquer lógica Embora possam funcionar muito bem às vezes, isso também pode levar a um filtro que pode sofrer tanto atraso e ultrapassagem. A série de tempo média Ich é realmente uma média muito rápida, bem poderia ser renomeado a média overshooting esta imprecisão torna inutilizável para qualquer avaliação séria de dados para uso comercial. O filtro Kalman freqüentemente fica atrás ou overshoots arrays preço devido ao seu mais zeloso algorithms. Other Filtros fatores no impulso de preço para tentar prever o que vai acontecer no próximo intervalo de preços, e esta é também uma estratégia defeituosa, como eles overshoot quando leituras de grande impulso inverter, deixando o filtro alto e seco e milhas de distância da atividade de preço real. A precisão Lagless média usa lógica pura e simples para decidir o seu próximo valor de saída. Muitos excelentes matemáticos têm tentado e falhou em criar médias livre de lag, e geralmente a razão é sua matemática extrema intelecto não é apoiado por um alto grau de lógica de bom senso Precisão Lagless média PLA é construída de algoritmos razão puramente lógica, que examinam muitos valores diferentes que são armazenados em matrizes e seleciona qual valor para se Nd para output. PLA s velocidade superior, suavização e precisão torná-lo uma excelente ferramenta de negociação para ações, futuros, forex, etc obrigações e como com todos os produtos desenvolvidos pela Precision Trading sistemas o tema subjacente é o mesmo. A TRADER. PLA Comprimento 14 e 50 no futuro E-Mini Nasdaq. As operações que podem ser usadas nas opções TRANSFORMIN e TRANSFORMOUT são mostradas na Tabela 14 1 Operações são aplicadas a cada valor da série Cada valor da série é substituído por O resultado da operação. Na Tabela 14 1 ou x representa o valor da série em um determinado período de tempo t antes que a transformação seja aplicada, representa o valor da série de resultados e N representa o número total de observações. A notação n Indica que o argumento n é opcional o padrão é 1 A janela de notação é usada como o argumento para os operadores de estatísticas móveis e indica que você pode especificar um número inteiro de períodos n ou uma lista de n pesos em pare Ntheses A seqüência de notação é usada como o argumento para os operadores de seqüência e indica que você deve especificar uma seqüência de números. A notação s indica o comprimento da sazonalidade e é um argumento necessário. Tabela 14 1 Transformation Operations. adds o especificado Número. subtra o número especificado. multiplica pelo número especificado. divide pelo número especificado. indica que a soma da janela móvel ou o operador do produto seguinte deve ser ajustado para a largura da janela. descomposição clássica componente irregular. composição sazonal componente clássico. composição clássica sazonalmente ajustada Série. classical decomposição tendência-ciclo component. classical decomposição aditivo irregular component. classical decomposição aditivo sazonal component. classical decomposição aditivo sazonalmente ajustado series. smallest inteiro maior ou igual a x. centered moving average. centered movendo corrigido soma de quadrados. centered movendo Meio geométrico. Moving. centered movendo median. centered movendo. Center. centered movendo product. centered movendo o range. centered movendo o rank. centered movendo o desvio padrão. centered movendo o sum. centered movendo o t-value. centered movendo uncorrected a soma dos quadrados. centered movendo variance. cumulative corrigido Soma dos quadrados. Média geométrica cumulativa. Desvio padrão cumulativo. Cumulativo t - valor. Soma não corrigida cumulativa de quadrados. Diferença de espessura. Média móvel ponderada ponderada de com. número de peso suavizado onde. Esta operação também é chamada de suavização exponencial simples. Com ordem de diferença d onde. número maior menor ou igual a x. Soma fraccional com ordem de soma d onde. Hodrick-Prescott Componente de tendência de filtro onde lambda é o parâmetro de filtro não negativo. Componente de ciclo de Filtro de Hodrick-Prescott em que lambda é o parâmetro de filtro não negativo Função logística inversa. valor da série n períodos anteriores. valor da série n períodos mais tarde. maximum De x e number. minimum de x e number. missing valor if, else x. missing value if, else x. missing value if, else x. missing value if, else x. missing value if, else x. missing value if, Outra média móvel x. backward de n valores vizinhos. Média móvel ponderada para trás de valores vizinhos. Movimento ascendente movendo a soma corrigida dos quadrados. Retrocedendo movendo a média geométrica. Retrocedendo movendo máximo. Retrocesso movendo mediano. Retrocedendo movendo..backward mover rank. backward movendo desvio padrão. backward movendo sum. backward mover t - value. backward movendo uncorrected soma de squares. backward movendo variance. indicates que o seguinte movimento tempo window. statistic operador deve substituir apenas faltando valores com the. moving Estatística e deve deixar valores nonmissing inalterados. Se a opção MEAN é especificado, em seguida, os valores faltantes são. replaced pela média geral da série. changes o sinal. indica que o seguinte tempo de movimento window. stat Operador não deve permitir valores em falta. percent diferença do valor atual e lag n. percent soma do valor atual e cumulativo soma - lag periods. ratio de valor atual para lag. reverse a série. scale série entre e. add seqüência valores Para series. divide séries por valores de seqüência. substituir valores de seqüência para series. multiply séries por valores de seqüência. set todos os valores de to. set os valores incorporados de to. set os valores iniciais de to. replaces os valores ausentes na série com o número especificado. Defina valores finais de to.-1, 0 ou 1 como x é 0, igual a 0 ou 0. respectivamente. Soma cumulativa de múltiplos de n - period lags. sets para faltar um valor if ou. sets para faltar um valor if. Define a falta de um valor if. Moving Operadores janela de tempo. Alguns operadores de computação estatísticas para um conjunto de valores dentro de uma janela de tempo em movimento, estes são chamados de janela de tempo de movimento operadores Existem versões centradas e para trás desses operadores. O centrado movendo janela de tempo operadores são CMOVAVE, CMOVCSS, C MOVGMEAN, CMOVMX, CMOVMOD, CMOVMIN, CMOVPROD, CMOVRANGE, CMOVRANK, CMOVSTD, CMOVSUM, CMOVTVALUE, CMOVUSS e CMOVVAR Estes operadores calculam estatísticas dos valores para observações. Os operadores de janela de tempo de movimento inverso são MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVMAX, MOVMED , MOV, MOV, MOV, MOV, MOV, MOV, MOV, MOV, MOV, MOV, MOV, MOV, V MOVU e V MOVVAR Estes operadores calculam a estatística dos valores. Todos os operadores de janela de tempo móvel aceitam um argumento especificando o número de períodos a incluir na janela de tempo. A instrução a seguir calcula uma média móvel de retrocesso de cinco períodos de X. Neste exemplo, a transformação resultante é. A seguinte instrução calcula uma média móvel centrada de cinco períodos de X. Neste exemplo, a transformação resultante é. Se a janela com Um operador de janela de tempo de movimento centrado não é um número ímpar, um valor mais atrasado que o valor de chumbo é incluído na janela de tempo Por exemplo, o resultado do operador CMOVAVE 4 é. Você pode comp Ute uma operação de janela de tempo de movimento para frente combinando um operador de janela de tempo de movimento para trás com o operador de REVERSE Por exemplo, a seguinte instrução calcula uma média de movimento de frente de cinco períodos de X. Neste exemplo, a transformação resultante é. Window permitem que você especifique uma lista de valores de peso para calcular estatísticas ponderadas. Estes são CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVPROD, CMOVSTD, CMOVTVALUE, CMOVUSS, CMOVVAR, MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVPROD, MOVSTD, MOVTVALUE, MOVUSS e MOVVAR. Para especificar um operador de janela de tempo em movimento ponderado, insira os valores de peso entre parênteses após o nome do operador A largura da janela é igual ao número de pesos que você especificar não especificar. Por exemplo, a seguinte instrução calcula uma movimentação centrada em cinco períodos ponderada Média de X. Neste exemplo, a transformação resultante é. Os valores de peso devem ser maiores que zero Se os pesos não somarem 1, os pesos especificados são divididos por seus Soma para produzir os pesos usados ​​para calcular a estatística. Uma janela de tempo completa não está disponível no início da série Para os operadores centrados uma janela completa também não está disponível no final da série O cálculo dos operadores de janela de tempo móvel é Ajustada para estas condições de contorno da seguinte forma. Para os operadores de janela que se movem para trás, a largura da janela de tempo é encurtada no início da série. Por exemplo, os resultados do operador MOVSUM 3 são. Valores de mordida. Pode truncar o comprimento do Result, usando os operadores TRIM, TRIMLEFT e TRIMRIGHT para definir valores em falta no início ou no final da série. Você pode usar essas funções para aparar os resultados dos operadores de janela de tempo em movimento para que a série de resultados contenha apenas valores calculados a partir de Uma janela de tempo de largura total Por exemplo, as seguintes instruções calculam uma média móvel de cinco períodos centrada de X e definem valores em falta nas extremidades da série que são médias De menos de cinco valores. Normalmente, a janela de tempo móvel e operadores de estatísticas cumulativas ignorar valores em falta e calcular os respectivos resultados para os valores não perdidos Quando precedido pelo operador NOMISS, estas funções produzem um resultado em falta se qualquer valor dentro da janela de tempo estiver em falta. O operador NOMISS não executa quaisquer cálculos, mas serve para modificar a operação do operador de janela de tempo em movimento que o segue O operador NOMISS não tem efeito a menos que seja seguido por um operador de janela de tempo em movimento. Por exemplo, a seguinte instrução calcula um período de cinco - period média móvel da variável X, mas produz um valor faltando quando qualquer um dos cinco valores estão faltando. A seguinte instrução calcula a soma cumulativa da variável X, mas produz um valor ausente para todos os períodos após o primeiro valor X em falta. Operador NOMISS, o operador MISSONLY não realiza cálculos a menos que seja seguido pela opção MEAN, mas serve para modificar a O operador de janela de tempo móvel que o segue Quando precedido pelo operador MISSONLY, esses operadores de janela de tempo em movimento substituem quaisquer valores ausentes pela estatística de movimento e deixam valores não perdidos inalterados. Por exemplo, a seguinte declaração substitui quaisquer valores ausentes da variável X por um Ponderada exponencialmente a média móvel dos valores passados ​​de X e deixa valores não-perdidos inalterados Os valores ausentes são interpolados usando a média móvel ponderada exponencial especificada Isto também é chamado de suavização exponencial simples. A declaração a seguir substitui quaisquer valores ausentes da variável X pela média geral De X. Você pode usar o operador SETMISS para substituir valores ausentes por um número especificado Por exemplo, a seguinte declaração substitui quaisquer valores ausentes da variável X pelo número 8 77. Operadores Clássicos de Decomposição. Se uma série temporal sazonal com observações por Estação, os métodos clássicos de decomposição dividem a série de tempo em quatro compo Os componentes da tendência e do ciclo são freqüentemente combinados para formar o componente de tendência-ciclo. Existem duas formas básicas de decomposição clássica multiplicativa e aditiva, que são mostradas a seguir. Exemplos de Uso. Os índices sazonais multiplicativos São 0 9, 1 2 0 8 e 1 1 para os quatro trimestres. Seja SEASADJ uma variável de séries temporais trimestrais que tenha sido ajustada sazonalmente de forma multiplicativa. Para restaurar a sazonalidade para SEASADJ use a seguinte transformação. Os índices sazonais aditivos são 4 4, -1 1, -2 1 e -1 2 para os quatro trimestres. Seja SEASADJ uma variável de séries temporais trimestrais que tenha sido ajustada sazonalmente de forma aditiva. Para restaurar a sazonalidade para SEASADJ use a seguinte transformação. Set, o primeiro parâmetro,, representa o valor a ser substituído eo segundo parâmetro,, representa o valor de substituição A substituição pode ser localizada para o início, meio ou e Nd da série. Exemplos de Usage. Suppose que uma loja aberta recentemente e que o histórico de vendas é armazenado em um banco de dados que não reconhece valores ausentes Mesmo que a demanda pode ter existido antes da abertura de lojas, este banco de dados atribui o valor de zero Modelar o histórico de vendas pode ser problemático porque o histórico de vendas é maioritariamente zero. Para compensar essa deficiência, os valores zeros iniciais devem ser definidos como perdidos, com os valores zero restantes inalterados, representando nenhuma demanda. Para o operador de escala, o primeiro parâmetro,, representa o valor associado com o valor mínimo eo segundo parâmetro,, representa o valor associado com o valor de Valor máximo da série original O operador de escala recale os dados originais para estar entre os parâmetros e como segue. Exemplos de Usage. Suppose que t As histórias de vendas de produtos novos são armazenadas em variáveis ​​e você deseja determinar suas taxas de adoção. Para comparar seus históricos de adoção, as variáveis ​​devem ser escalonadas para comparação. Ajustar Operador. Para os operadores de janela de somatório e produto em movimento, Início e fim da série são menores do que aqueles no meio da série Da mesma forma, se houver valores em falta embutidos, a largura da janela é menor do que especificado Quando precedido pelo operador ADJUST, a soma móvel MOVSUM CMOVSUM e movendo os operadores do produto MOVPROD CMOVPROD São ajustados pela largura da janela. Por exemplo, suponha que a variável tem 10 valores eo operador de somatória móvel de largura 3 é aplicado para criar a variável com ajuste de largura de janela ea variável sem ajuste. As transformações acima resultam na seguinte relação entre E,, porque as duas primeiras larguras de janela são menores que 3.Por exemplo, suponha que a variável tem 10 valores a Nd o operador multiplicativo móvel de largura 3 é aplicado para criar a variável com ajuste de largura de janela ea variável sem ajuste. A transformação acima resulta no seguinte, porque porque as duas primeiras larguras de janela são menores que 3.Moving T-Value Operadores. Os operadores de valores em movimento t CUTVALUE, MOVTVALUE, CMOVTVALUE calculam o valor t da série cumulativa ou janela em movimento Podem ser vistos como combinações da média móvel CUAVE, MOVAVE, CMOVAVE eo desvio padrão móvel CUSTD, MOVSTD, CMOVSTD , Respectivamente. Operadores percentuais. Os operadores percentuais calculam a porcentagem de soma e a diferença percentual do valor atual eo operador de soma percentual PCTSUM calcula Se algum dos valores da equação precedente está faltando ou a soma cumulativa é zero, o resultado é Set to missing O operador de diferença percentual PCTDIF calcula Se algum dos valores da equação anterior está faltando ou o valor de atraso é zero, t O resultado é definido como missing. Por exemplo, suponha que a variável contém a série A porcentagem de soma de atraso 4 é aplicada para criar a variável A diferença percentual de atraso 4 é aplicado para criar a variável. Operadores de taxa. Relação do valor atual e do valor O RATIO calcula o coeficiente de relação Se algum dos valores da equação precedente estiver faltando ou o valor de atraso for zero, o resultado será definido como missing. Por exemplo, suponha que a variável contém a série. Valor atual eo valor de atraso 4 atribuído à variável A proporção percentual do valor atual eo valor de atraso 4 é atribuído à variável.