Estou usando o d3 para visualizar alguns dados. Um dos meus conjuntos de dados com a forma de: data, valor, data, valor, etc salta em torno de um lote, e Id gostaria de incorporar uma média móvel. Eu encontrei esta função do Stack Overflow como uma solução para calcular a média móvel, mas não me sinto bem usando isso porque (1) não entendo como isso funciona e (2). Não parece funcionar com os meus dados. Crie uma função com os parâmetros de uma matriz 1D e uma etapa que determina quantos valores você está usando para cada ponto médio individual. Mapeie a matriz para (algo), eu sei que é um operador curinga, como de OCaml, e idx é o id. Parece wnd significa janela, para encontrar o subconjunto dos dados a serem usados como uma janela de média para o primeiro ponto médio móvel . Na verdade, calculando a média. No geral . Acho que minha grande questão é, ao passar por esta função, parece ser para encontrar a média móvel de uma matriz 1D. Para usá-lo, eu tenho que transformar meus dados em uma matriz 1D, ou há uma maneira de alterar a função em si mesmo. Estou tendo dificuldade em alterar a função porque, de forma sintática, é um pouco confuso. Pediu 30 de maio 14 às 11:51 Eu tenho que concordar que este código é um pouco confuso. Se eu entendo corretamente, ele funciona com matrizes 1D e você gosta de trabalhar com matrizes 2D. Imagino que você gostaria de ter um moverWindowAvg com valor. Map () é uma função que percorre sua matriz. Então, para o primeiro loop. 0,0 e idx 0. então para o segundo loop 1,1 e idx 1. Para obter o valor certo para. Tudo o que você precisa fazer é 1 Eu fiz uma pequena função de conversão para transformar sua matriz 2D cortada em uma matriz 1D, uma vez que eu realmente não sei como funciona o d3. IsNaN (resultado) apenas verifica se o resultado não é um número, e lhe dará um número de gráfico de ações - Média de movimento: SMA, WMA, EMA Stock Moving Average O gráfico de ações são representações gráficas dos preços históricos das ações que ajudam a determinar o fornecimento atual e Demanda forças em uma bolsa de valores. No mercado de ações e commodities, estudar padrões de gráfico desempenha um papel importante durante a análise técnica. A análise do gráfico de estoque permite que um comerciante determine com mais precisão exatamente o que a oferta e a demanda atuais estão em estoque. O JenScript suporta indicadores e sobreposições comuns, como ohlc, velas, média móvel, sma, ema, wma, macd, bandas de bollinger, temporizador, etc. Em estatísticas, uma média móvel (média móvel ou média de corrida) é um cálculo para Analise pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limite entre curto prazo e longo prazo depende da aplicação, e os parâmetros da média móvel serão definidos de acordo. Por exemplo, muitas vezes é usado na análise técnica de dados financeiros, como preços de ações, retornos ou volumes de negociação. Também é usado em economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Registre o plugin StockPlugin na exibição de projeção. Adicione estoque no plugin e registre os layouts como StockMovingAverageLayer ou StockWeightedMovingAverageLayer ou StockExponentialMovingAverageLayer como curvas médias móveis desses estoques no período. Caso de média móvel simples Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos dados n anteriores. No entanto, em ciência e engenharia, a média é normalmente tirada de um número igual de dados em ambos os lados de um valor central. Isso garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida simples e igualmente ponderada para uma amostra de preço de fechamento de nove dias é a média dos preços de fechamento dos dias anteriores. Caso da média móvel ponderada Uma média ponderada é qualquer média que tenha fatores de multiplicação para dar pesos diferentes aos dados em Diferentes posições na janela de amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem a progressão aritmética. Em um WMA de n-dia, o último dia tem peso n, o segundo último n 1, etc. até um. Caso da média móvel exponencial Um tipo de média móvel que é semelhante a uma média móvel simples, exceto que é dado mais peso aos dados mais recentes. A média móvel exponencial (EMA) também é conhecida como média móvel ponderada exponencialmente. Esse tipo de média móvel reage mais rápido às recentes mudanças de preços do que uma média móvel simples. As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências a longo prazo. Para este estudo de caso, buscamos preços históricos das ações no mercado nasdaq. Por exemplo, o slv que é o iShares Silver Trust (o Trust) procura refletir geralmente o desempenho do preço da prata. Vá na seção do menu histórico e depois de encomendar esta história, temos preços históricos de slv divididos por anos. O item de estoque é definido por propriedades: fixação. A data de fixação baixa. O preço mais baixo em uma unidade de tempo (por exemplo, um dia ou uma hora) preço elevado. O preço mais elevado em uma unidade de tempo (), por exemplo, Um dia ou uma hora) preço aberto. O preço de abertura (por exemplo, para um gráfico diário, este seria o preço de partida para esse dia) preço de fechamento. O preço de fechamento desse volume de período de fixação de tempo. O número de ações ou contratos negociados em uma segurança ou um mercado inteiro O processo de bloqueio de UI não bloqueado supõe que estamos usando o trabalho na web que carrega de forma assíncrona cada parte de dados históricos. Podemos usar esse stock worker que fornece o processamento de download de dados e o carregador de estoque que gerencia os dados carregados. Primeiro prepare o documento HTML. Vamos criar funções JenScript JS - JavaScript HTML5SVG Gráfico de Visualização de Dados BibliotecaMovendo Função Média Customizada para Google Spreadsheets As médias móveis podem ser calculadas nas Planilhas do Google usando funções padrão, no entanto, as fórmulas podem ficar bastante complexas ao lidar com durações diferentes e também requer a fórmula para Seja incluído em cada campo. Na primeira vez que eu tentei resolver isso escrevendo uma função personalizada que calcularia a média móvel por célula, no entanto, eu corri rapidamente em um erro afirmando que eu estava executando muitos scripts por segundo para gostar do Google8217s. Estou trabalhando com linhas de dados da série temporal, então eu realmente quero adicionar uma nova coluna com uma média móvel nela. Também seria bom mostrar a média dos dados disponíveis se o conjunto completo não estiver disponível para conveniência. Para realizar ambos, criei uma função que pode ser colocada no cabeçalho e retorna uma matriz de resultados, incluindo o próprio cabeçalho, de uma média móvel do valor de outra coluna. Função personalizada através do Google Script Abra os Scripts do Google selecionando Ferramentas gt Editor de scripts. Para abrir o IDE baseado no navegador. Um arquivo de exemplo será aberto por padrão, você pode examiná-lo ou simplesmente remover todo o conteúdo. Uma vez que o arquivo é desmarcado, insira o seguinte JavaScript para definir uma função personalizada chamada MOVINGAVERAGE. Use a função personalizada em sua planilha. Agora, você pode usar esta função adicionando o seguinte ao campo de fórmula de um cabeçalho de coluna. Ou se a coluna da sua data não for 8282A82221, então você pode especificá-la assim. Função personalizada média móvel para planilhas do Google foi modificada pela última vez em 19 de abril de 2017 por Justin Silver
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