Einfache Gleit Durchschnitt Yahoo Finanzen

Simple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Einfache Moving Average - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, da er für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden kann, einfach durch Hinzufügen des Schlusskurses der Sicherheit für eine Anzahl von Zeiträumen und dann Teilen Diese Summe um die Anzahl der Zeiträume, die den Durchschnittspreis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt aufblickt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit abnimmt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerfristiger gleitender Durchschnitt ist volatiler, aber sein Lesen ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Durchgehende Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um die aktuellen Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittes in der Analyse ist es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres beliebtes, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug ist es, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte zu vergleichen, wobei jeder unterschiedliche Zeitrahmen abdeckt. Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzeren Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading Patterns Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, gehören das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn der 50-tägige, einfach gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Dies gilt als bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristig gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren weitere Gewinne sind im Laden. Ich versuche, gleitende Durchschnitte (einfach und exponentiell) zu berechnen und ich habe über die einfachste Art Edelstein, die perfekt für meine Bedürfnisse ist, Ich versuche, den Code aus diesem Link zu ändern: Wie man einfachen gleitenden Durchschnitt berechnet) für meine Zwecke. ZIEL: Ich habe einen JSON wie dieser, der historische Preise für eine einzelne Aktie über einen langen Zeitraum auflistet. Dazu möchte ich gleitende Durchschnitte für jeden Tag hinzufügen (einfach und exponentiell - was die einfachste Merkmal Edelstein leicht zu tun scheint) 20, und 50 Tage Durchschnitt (und andere wie erforderlich), so würde es so etwas für jeden Tag erscheinen: Ich würde es vorziehen, die yahoofinance und einfachstatistiken Edelsteine ​​zu verwenden und dann die Ausgabe an den ursprünglichen JSON anzubringen, da ich ein Gefühl habe, dass einmal Ich verstehe ein besseres Verständnis, es wird einfacher für mich zu ändern. Im Moment, Im immer noch lesen, wie ich dies tun werde (jede Hilfe wird geschätzt) Unten ist mein Versuch, einen 20 Tage einfachen gleitenden Durchschnitt für Microsoft zu berechnen (funktioniert nicht). Dieser Weg (mit HistoricalQuotesdays) scheint zu vermuten, dass das Startdatum heute ist, das nicht für mein Gesamtziel arbeiten wird. UPDATE: Ich brauche eigentlich nicht, um YahooFinance Edelstein zu verwenden, da ich schon die Daten in einem JSON habe. Was ich nicht weiß, wie zu tun ist, zieht aus dem JSON-Array, mach die Berechnungen mit dem einfachsten Edelstein, und füge dann die neuen Daten in das Original JSON hinzu. Fragte am 28. Oktober um 7:28 Mit dem Juwel, sehe ich zwei Möglichkeiten, um Ihre Daten zu bekommen. Hier sind sie (beachten Sie, dass sie beide einen Block nehmen können): Was gibt ein Array von YahooFinance :: HistoricalQuote-Objekten mit den folgenden Methoden zurück: das gibt ein Array von Werten aus der Dokumentation zurück: Und um einen durchschnittlichen (einfachen gleitenden Durchschnitt) zu nehmen, Kann leicht tun: Wo würde man die Werte im Durchschnitt halten (muss schwimmen oder es wird ganzzahlig teilen). Um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu tun, benutze einfach die folgende Formel: Wo nah ist die Bestände schließen, ist das Vetema gestern ema, und die Menge des Tages ist die Reichweite des Durchschnitts in die Vergangenheit, zum Beispiel 20 (Tage). Ich kann nicht schreiben einen ganzen Anfang Rubin Führer, aber die Grundlagen für das, was Sie brauchen, sind Hash und Array. Schau nach, wie man Rubin-Hashes und Arrays benutzt, und das ist wohl eine gute 30 Rubin-Programmierung. Zum Beispiel, um die json-Objekte in einem Array zu bekommen und dann nur die Schließungen zu bekommen, könntest du Arraymap so benutzen: Hoffnung, dass du dich anfängst n Glück AJ, danke für deine Hilfe. Ich weiß für viele Parsing JSON ist einfach. Ich habe die Berechnungen für stdev (nicht mit deinem, I39m, der ein n-1 stdev macht). Ich habe diese Rechnung auf Papier gemacht (und öfter Excel), aber ich weiß nicht, wie man es in Ruby verwandeln kann (weshalb ich mit einfachsten Sachen). Ich weiß, dass zu analysieren JSON Ich kann JSON. parse json tun, aber wie die Berechnungen für jeden Tag in der Array zu tun und dann die Ergebnisse zurückgeben, um eine neue JSON noch entziehen mich (ich brauche mehr von einem Dummys Guide - wenn Sie können Zeige mich auf alle Tutorials online es wäre toll). Danke nochmal für deine Hilfe, ich schätze es ndash gcubed Okt 28 12 at 18:57 edited response. Haben einige Tutorials ist mein Rat. Wenn im Zweifel ausdrucken objectvariable. class auf ein Objekt zu sehen, was you39re arbeiten mit und google es zu bekommen einige Dokumentation, wie man es ndash AJcodez Oct 28 12 bei 23: 43Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA Beispiel: Betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt ausgleichen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verbleiben MAs die derzeitige Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für kurzfristige Handels - und längerfristige MAs für langfristige Investoren besser geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs vermitteln auch eigene Handelssignale, oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen. Eine aufsteigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist. Während eine abnehmende MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ebenso wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter einem längerfristigen MA übergeht.