Autoregressive moving average source code

Análise de AutoRegression (AR) Escrito por Paul Bourke Créditos do código-fonte: Alex Sergejew, Nick Hawthorn, Rainer Hegger. Novembro de 1998 Introdução Um modelo autoregressivo (AR) também é conhecido na indústria de design de filtros como um filtro de resposta de impulso infinito (IIR) ou um filtro de todos os pólos, e às vezes é conhecido como um modelo de entropia máxima em aplicações de física. Há memória ou feedback e, portanto, o sistema pode gerar dinâmicas internas. A definição que será usada aqui é a seguinte, onde i são os coeficientes de autorregressão, x t é a série em investigação, e N é a ordem (comprimento) do filtro que geralmente é muito inferior ao comprimento da série. O termo de ruído ou o resíduo, epsilon no acima, é quase sempre assumido como um ruído branco gaussiano. Verbalmente, o termo atual da série pode ser estimado por uma soma ponderada linear de termos anteriores na série. Os pesos são os coeficientes de autorregressão. O problema na análise AR é derivar os melhores valores para um dado uma série x t. A maioria dos métodos assume que a série x t é linear e estacionária. Por convenção, a série x t é assumida como sendo zero, se não, este é simplesmente outro termo a 0 na frente da soma na equação acima. Existem várias técnicas para calcular os coeficientes de AR. As duas principais categorias são os mínimos quadrados e o método Burg. Dentro de cada um destes existem algumas variantes, o método mais comum dos mínimos quadrados baseia-se nas equações de Yule-Walker. O MatLab possui uma ampla gama de técnicas suportadas, note que ao comparar algoritmos de diferentes fontes há duas variações comuns, primeiro é se a média é ou não removida da série, a segunda é o sinal dos coeficientes retornados (isso depende da Definição e é corrigido simplesmente invando o sinal de todos os coeficientes). O método mais comum para derivar os coeficientes envolve a multiplicação da definição acima por x t-d. Tomando os valores da expectativa e a normalização (ver Box e Jenkins, 1976) fornece um conjunto de equações lineares denominadas equações de Yule-Walker que podem ser escritas em matriz como onde r d é o coeficiente de autocorrelação em atraso d. Nota: a diagonal é r 0 1. O exemplo a seguir é apresentado com algum grau de detalhe para permitir a replicação e a comparação dos resultados com outros pacotes. Os dados são 1000 amostras de uma soma de 4 sinusoides e é fornecido aqui. Os dados se parecem com isso. Embora não seja particularmente útil, uma análise de ordem 1 AR dá um coeficiente de 0,941872, isso não é totalmente surpreendente, pois diz que, ao olhar apenas um termo na série, o próximo termo da série provavelmente é quase a Mesmo, ie: x t1 0.941872 xt A tabela a seguir fornece os coeficientes para uma série de pedidos de modelo para o exemplo acima. À medida que a ordem aumenta, as estimativas geralmente melhoram (isso pode não ser necessariamente para dados ruidosos ao empregar grandes pedidos de AR). Muitas vezes, é útil traçar o erro RMS entre as séries estimadas pelos coeficientes AR e as séries reais. Um exemplo para o caso acima é mostrado abaixo. Tal como é típico na análise AR, o erro RMS cai muito rápido e depois desaparece. Casos especiais O erro RMS permanece constante à medida que o pedido AR é aumentado. A maioria das rotinas de AR falha neste caso mesmo que a solução seja direta (a 1 1, senão a i 0). Uma matriz singular resulta na formulação de mínimos quadrados. Talvez a melhor maneira de testar o código para computar os coeficientes de AR é gerar séries artificiais com coeficientes conhecidos e, em seguida, verifique se o cálculo AR dá os mesmos resultados. Por exemplo, pode-se gerar a análise da série AR usando um grau de 5 deve produzir os mesmos coeficientes que os usados ​​para gerar a série. Os dados desta série estão disponíveis aqui e são ilustrados abaixo: Este caso de teste é da ordem 7, os coeficientes são: A série bruta pode ser encontrada aqui e os dados são traçados abaixo. Este caso de teste é de ordem 2, os coeficientes são: a 1 1.02, a 2 -0.53, a série bruta pode ser encontrada aqui e os dados são traçados abaixo. Selecionando a ordem do modelo Não existe uma maneira direta de determinar a ordem do modelo correto. À medida que aumenta a ordem do modelo, o erro RMS quadrado médio RMS geralmente diminui rapidamente até algum fim e depois mais lento. Uma ordem logo após o ponto em que o erro RMS se estica é normalmente uma ordem apropriada. Existem técnicas mais formais para escolher a ordem do modelo, sendo o mais comum o Critério de Informação Akaike. Código fonte O código fonte para calcular os coeficientes AR está disponível aqui. Dois algoritmos estão disponíveis, o método de mínimos quadrados eo método Burg Maximum Entropy. Uma versão modificada (burg. c) do método Burg (arredondos do índice zero do estilo C) contribuiu por Paul Sanders. O código executa a simulação de séries temporais com modelos de média móvel parcialmente integrada (ARFIMA) autorregressiva que generalizam ARIMA (média móvel integrada autorregressiva ) E modelos de média móvel auto-agressiva ARMA. Os modelos ARFIMA permitem valores não inteiros do parâmetro de diferenciação e são úteis na modelagem de séries temporais com memória longa. O código geralmente simula um modelo ARFIMA (p, d, q) onde d é a diferença. Calcula a média móvel de Tillson. O usuário pode alterar os parâmetros, tais como o varredura de suavização e o fator de volume Implementação do filtro de média móvel. O filtro de média móvel opera através da média de um número de pontos do sinal de entrada para produzir cada ponto no sinal de saída. Na forma da equação, isto está escrito: Este arquivo contém três arquivos m que estimam o Valor em Risco (VaR) do portfólio composto pelo preço de duas ações usando a Média de Movimento Exponencialmente Ponderada. A principal função é ewmaestimatevar. Para estimar VaR, você deve usar isso. Filtro médio móvel muito eficiente implementado usando convolução. Movimento de dados suavizados (vetor de dados, tamanho de janela de média em amostras) Veja também: slidefilter. m pelo mesmo autor Filtro de média móvel implementado usando uma técnica quotSliding Sumquot. Comparativamente eficiente. Filtro deslizante de dados suavizados (vetor de dados, comprimento de intervalo deslizante nas amostras) Consulte também: movave. m CHEAPHLOCPLOT Um plano livre de baixo e baixo aberto aberto (e volume e média móvel) para responder a um segmento CSSM (quotSubject: no uso de matlab para plotar Estoque de cartas). Uma implementação de média móvel usando o filtro de compilação, que é muito rápido. Para os vetores, Y RUNMEAN (X, M) calcula uma média de execução (também conhecida como média móvel) nos elementos do vetor X. Ele usa uma janela de datapoints 2M1. M um número inteiro positivo definindo (metade) o tamanho da janela. Em pseudo-código: Y (i). Este código calcula o Desvio Padrão Médico Mover Ponderado Exponencialmente O desvio padrão da média móvel ponderada exponencial (EWMA) aplica diferentes pesos a retornos diferentes. Retornos mais recentes têm maior peso no. Em termos de comportamento, esta é uma alternativa ao filtro () para um kernel em média móvel, exceto que é mais rápido. A velocidade não depende do comprimento do filtro. O código usa uma variante do truque de cumsum, embora não seja o quotgarden. Simple VaR Calculator fornece: - Avaliação da distribuição de retorno de ativos únicos ou carteira de ativos - Previsões de volatilidade usando média móvel e algoritmo exponencial - Valor em risco de um único ativo. Este arquivo m implementa um sistema de média móvel M-point. A equação é: y (n) (x (n) x (n-1). X (n-M)) M M é a ordem do sistema de média móvel do ponto M. Sintaxe: ympointaverage (input, order) O argumento. Esta função calcula nas localizações desconhecidas (Xi, Yi) as previsões IDW (wlt0) ou SMA (w0) usando o tipo de bairro r1 (n: número de pontos r: raio) e r2 do tamanho da vizinhança dos valores medidos Vc em (Xc, Yc ) Localizações. Instruções: 1. Dê o símbolo do estoque. 2. Dê a data de hoje no formato específico (meses-dias-ano). 3. O botão OBTENHA DADOS obtém os dados do servidor do Yahoo. 4. Escolha o número de dias que deseja examinar. 5. O objetivo deste estudo de caso é mostrar como MATLAB e várias caixas de ferramentas podem ser usadas em conjunto para resolver um problema de imagem. O problema específico mostrado aqui é uma experiência científica. Dado um pêndulo, medir a gravidade. A matemática está bem definida. Instruções para executar o arquivo. 1. Descompacte o arquivo quotTradingStrat. zipquot para que você obtenha a pasta quotTradingStratquot. 2. Defina o seu diretório de trabalho como quotTradingStrat gt CSVquot (A pasta CSV contém a vírgula. FASTRMS Potência instantânea do quadrado médio (RMS) via convolução. FASTRMS (X), quando X é um vetor, é o poder RMS variável no tempo De X, calculado usando uma janela retangular de 5 pontos centrada em cada ponto do sinal. A saída é a. Estes são os arquivos e alguns dos dados que usei no meu seminário web recente em Algorithmic Trading. Os dados foram reduzidos para o tamanho O INDICADOR é uma ferramenta de análise técnica que calcula vários indicadores técnicos. A análise técnica é a previsão de movimentos futuros de preços financeiros com base em um exame de movimentos de preços passados. A maioria Os indicadores técnicos exigem em. Copy Copyright 2000-2017 Source Code Online. Free Source Code e Scripts Downloads. 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