Se la funzione GAL restituisce un valore a una variabile carattere che non è stato ancora assegnato un tratto, per impostazione predefinita la variabile viene assegnato un periodo di funzioni GAL 200.The, LAG1, LAG2 GAL n restituire valori da una LAG1 coda può anche essere scritta come GAL una funzione GAL n memorizza un valore in una coda e restituisce un valore memorizzato in precedenza in quella coda ogni occorrenza di una funzione GAL n in un programma genera una propria coda di coda valori. le per ogni occorrenza di GAL n viene inizializzato con n valori, dove n è la lunghezza della coda per esempio mancanti, una coda LAG2 viene inizializzato con due valori mancanti Quando viene eseguito un evento di GAL n, il valore al vertice della sua coda viene rimosso e restituito, i valori rimanenti sono spostati verso l'alto, e il nuovo valore dell'argomento è posto alla fine della coda Quindi, valori mancanti vengono restituiti per primi n esecuzioni di ogni occorrenza di GAL n dopo che i valori ritardati dell'argomento cominciano a appear. Note Memorizzazione valori a la parte inferiore della coda e valori di ritorno dalla cima della coda si verifica solo quando la funzione viene eseguita Un evento della funzione GAL n che viene eseguita condizionatamente memorizzerà e restituire valori solo dalle osservazioni per cui la condizione è soddisfatta. Se la argomento del GAL n è un nome di matrice, una coda separata viene mantenuta per ogni variabile nel array. When funzione GAL è compilato, SAS alloca la memoria in una coda per contenere i valori della variabile elencato nella funzione GAL ad esempio , se la variabile in funzione LAG100 x è numerico con una lunghezza di 8 byte, allora la memoria che è necessario è 8 volte 100, o 800 byte Pertanto, il limite di memoria per la funzione GAL si basa sulla memoria SAS alloca, che varia con differenti medie environments. Moving operativo appianare il rumore dei flussi di dati dei prezzi a scapito di ritardo delay. In vecchi tempi si potrebbe avere la velocità, a scapito di una ridotta smoothing. In vecchi tempi si potrebbe avere solo il vostro smoothing a la spesa di lag. Think quante ore si sprecato cercando di mettere le medie veloce e smooth. Remember quanto fastidioso è di vedere aumentare cause velocità aumentata noise. Remember come avete desiderato per la bassa latenza e basso noise. Tired di lavorare fuori come avere la botte piena e mangiare it. Don t disperazione, ora le cose sono cambiate, si può avere la botte piena e si può mangiare it. Precision lagless media rispetto ad altri filtraggio avanzato models. Of le medie standard del settore di base filtra la media mobile ponderata è più veloce rispetto al esponenziale, ma non offre un buon livellamento, in contrasto con l'esponenziale ha un ottimo levigante, ma enormi quantità di ritardo Lag. Modern filtri ad alta tecnologia anche se il miglioramento sui vecchi modelli di base, hanno debolezze intrinseche Alcuni dei quali si osservano nel Jurik JMA filtro e il peggiore di queste debolezze è la ricerca overshoot. Jurik apertamente ammettere di avere superamento minimo che tende ad indica una qualche forma di algoritmo predittivo di lavoro il suo codice Ricordate che i filtri sono destinati ad osservare ciò che sta accadendo ora e in past. Predicting cosa accadrà il prossimo è una funzione illegale nella cassetta degli attrezzi di precisione Trading Systems, i dati vengono levigate e de-lag only. Or si potrebbe dire, tendenze sono seguite con precisione al posto di detto da che parte andare prossimo, come è il caso con questi filtro di tipo illegale algorithms. The precisione lagless media non cerca di prevedere il prezzo medio prossimo value. The Hull è sostenuto da molti di essere il più veloce e liscia come la JMA dalla ricerca Jurik, ha una buona velocità e bassa lag. The problema con la formula utilizzata in Hull media è che è molto semplice e porta a distorsioni dei prezzi che hanno scarsa precisione causata ponderando troppo pesantemente x 2 sull'ultima lunghezza dati piano 2 e sottraendo i vecchi dati, che porta a problemi superamento gravi che in alcuni casi sono molte deviazioni standard dalla media effettiva valori. le precisione lagless ha zero overshoot. The schema seguente mostra la differenza di velocità immenso su un periodo di 30 PLA e 30 periodo medio Hull il PLA è stato quattro barre di sopra della media del guscio da entrambi i principali punti di svolta indicato sul grafico 5 minuto della FT-SE100 futuro, che è una differenza 14 in Lag. If hai scambiato le medie ai loro punti di svolta per andare short sul prezzo di chiusura in questo esempio, il PLA è stato segnalando a 3.977 5 e Hull era un scherzare dopo a 3.937, a soli circa 40 punti 5 o in termini monetari 405 per segnale lungo o contrarsi in PLA è stato a 3936 rispetto a Hull s 3.956 5, che equivale a un risparmio di 205 per contratto con i signal. Is PLA un uccello è un aereo Nessun sue le Average. Filters precisione lagless come la media VIDAYA da Tuscar Chande, che utilizzano la volatilità per alterare la loro lunghezza avere un diverso tipo di formula che cambiano la loro lunghezza, ma questo processo non viene eseguito con qualsiasi logica Mentre essi possono funzionare molto bene a volte, questo può anche portare a un filtro che può soffrire sia lag e overshooting. The media serie temporali, che è davvero un media molto veloce, potrebbe ben essere rinominato la media superamento questa inesattezza rende non-utilizzabile per qualsiasi seria valutazione dei dati per il commercio del filtro di Kalman avanti. I in ritardo spesso dietro o overshoot array dei prezzi a causa della sua zelante algorithms. Other filtra fattore nella dinamica dei prezzi per cercare di prevedere cosa accadrà nel successivo intervallo di prezzo, e questo è anche un imperfetto strategia, in quanto vanno oltre le quando le letture ad alta quantità di moto inverso, lasciando il filtro a bocca asciutta e miglia di distanza dal prezzo effettivo activity. The precisione lagless media utilizza la logica pura e semplice di decidere la sua prossima uscita value. Many ottimi matematici hanno provato e fallito per creare medie libere di ritardo, e in generale la ragione è la loro estrema intelligenza matematica non è sostenuta da un alto grado di logica di buon senso di precisione lagless media PLA è costruito di algoritmi ragione puramente logiche, che esaminano molti valori diversi che vengono memorizzati in un array e seleziona quali valore da inviare a output. PLA s velocità superiore, levigante e precisione rendono uno strumento di trading eccellente per azioni, futures, forex, obbligazioni etc. And come tutti i prodotti sviluppati da sistemi di negoziazione di precisione il tema di fondo è l'same. written per i commercianti , cON TRADER. PLA lunghezza 14 e 50 su e-mini Nasdaq operazioni future. The che può essere utilizzato nelle opzioni TRANSFORMIN e TRANSFORMOUT sono mostrati in Tabella 14 1 operazioni vengono applicate a ciascun valore della serie ogni valore della serie è sostituito dal risultato della Tabella operation. In 14 1 o x rappresenta il valore della serie in un determinato periodo di tempo t prima dell'applicazione della trasformazione, rappresenta il valore della serie risultato, e N rappresenta il numero totale di observations. The notazione n indica che l'argomento n è opzionale il valore predefinito è 1 la finestra della notazione è usata come argomento per gli operatori statistiche in movimento, e indica che è possibile specificare un numero intero di periodi n o un elenco di n pesi tra parentesi il sequenza di notazione è usata come argomento per gli operatori di sequenza, e indica che è necessario specificare una sequenza di numeri la notazione s indica la lunghezza della stagionalità, ed è una richiesta argument. Table 14 1 Trasformazione Operations. adds il numero specificato. sottrae il number. multiplies specificato dal number. divides specificato dal number. indicates specificato che la finestra seguente somma o il prodotto dell'operatore mobile deve essere regolato per la finestra width. classical decomposizione irregolare decomposizione component. classical decomposizione component. classical stagionale serie destagionalizzate. decomposizione trend-ciclo classico additivo decomposizione component. classical irregolare decomposizione component. classical additivo additivo decomposizione component. classical stagionale destagionalizzato series. smallest numero intero maggiore o uguale a x. centered movimento average. centered movimento somma corretta squares. centered movimento media geometrica. centered movimento maximum. centered movimento median. centered movimento minimum. centered movimento product. centered movimento range. centered movimento standard di movimento rank. centered deviation. centered movimento sum. centered t movimento - value. centered movimento somma non corretta della varianza movimento squares. centered. cumulative somma corretta dello standard mean. cumulative geometrica squares. cumulative deviation. cumulative t - value. cumulative somma non corretta di squares. span n difference. exponentially ponderata media mobile di with. smoothing numero peso where. This operazione viene anche chiamata semplice livellamento esponenziale differenza. fractional con ordine differenza d where. largest intero minore o uguale a somma x. fractional con componente di trend filtro ordine somma d where. Hodrick-Prescott dove lambda è la parameter. Hodrick-Prescott componente ciclo Filtro non negativo dove lambda è il Filtro non negativo parameter. inverse function. value logistica delle n periodi serie earlier. value dei periodi n serie later. maximum di x e number. minimum di x e number. missing valore se, altrimenti x. missing valore se, altrimenti x. valore mancante se, altrimenti x. missing valore se, altrimenti x. missing valore se, altrimenti x. missing valore se, altrimenti x. backward media di n values. backward vicina mobile ponderata media della vicina values. backward movimento somma corretta dei quadrati in movimento. backward movimento mean. backward geometrica commovente maximum. backward commovente median. backward movimento minimum. backward movimento product. backward movimento range. backward movimento rank. backward movimento deviation. backward serie commovente sum. backward movimento t - value. backward movimento somma non corretta di movimento squares. backward variance. indicates che la volta successiva in movimento operatore window. statistic dovrebbe sostituire solo i valori mancanti con the. moving statistica e dovrebbe lasciare valori non mancanti unchanged. If viene specificata la media opzione, quindi valori mancanti are. replaced per la media complessiva dei series. changes le sign. indicates che la volta successiva in movimento operatore window. statistic non dovrebbe permettere manca differenza values. percent del valore attuale e lag sommatoria n. percent del valore attuale e somma cumulativa - lag periods. ratio di corrente valore al lag. reverse serie series. scale tra i valori di sequenza and. add a series. divide serie con valori di sequenza sequenza values. subtract a series. multiply serie in sequenza values. set tutti i valori di valori to. set incorporato di to. set a cominciare valori di to. replaces valori mancanti nella serie con il numero specified. set fine valori di to.-1, 0 o 1 come x è 0, è pari a 0 o 0 somma respectively. cumulative di multipli di ritardi n - periodo. sets a perdere un valore se or. sets a manca un valore if. sets a manca un valore if. Moving tempo finestra Operators. Some statistiche gli operatori di calcolo per un insieme di valori all'interno di una finestra temporale in movimento questi sono chiamati in movimento operatori finestra tempo ci sono centrati e versioni arretrate di questi operators. The centrate muovono gli operatori delle finestre di tempo sono CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVMAX, CMOVMED, CMOVMIN, CMOVPROD, CMOVRANGE, CMOVRANK, CMOVSTD, CMOVSUM, CMOVTVALUE, CMOVUSS, e CMOVVAR Questi operatori calcolano le statistiche del valori per observations. The operatori in movimento all'indietro della finestra di tempo sono MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVMAX, MOVMED, MOVMIN, MOVPROD, MOVRANGE, MOVRANK, MOVSTD, MOVSUM, MOVTVALUE, MOVUSS, e MOVVAR Questi operatori calcolare le statistiche del values. All lo spostamento operatori di finestre temporali accettare un argomento che specifica il numero di periodi da includere nella finestra di tempo, ad esempio, l'istruzione seguente calcola un periodo di cinque all'indietro media mobile di X. In questo esempio, la trasformazione risultante è. Le istruzione seguente calcola un cinque periodo centrato media mobile di X. In questo esempio, la trasformazione risultante is. If finestra con un movimento dell'operatore finestra temporale centrata non è un numero dispari, un altro valore ritardato del valore piombo è incluso nella finestra di tempo, ad esempio, il risultato dell'operatore CMOVAVE 4 is. You può calcolare un attaccante movimento un'operazione di tempo combinando un operatore finestra temporale movimento all'indietro con l'operatore REVERSE Ad esempio, l'istruzione seguente calcola un periodo di cinque forward media mobile di X. In questo esempio, la con conseguente trasformazione is. Some del tempo in movimento operatori finestra consentono di specificare un elenco di valori di peso per calcolare le statistiche ponderate Questi sono CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVPROD, CMOVSTD, CMOVTVALUE, CMOVUSS, CMOVVAR, MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVPROD, MOVSTD, MOVTVALUE, MOVUSS, e MOVVAR. To specificare un movimento operatore finestra temporale ponderata, immettere i valori di peso tra parentesi dopo il nome dell'operatore la larghezza della finestra è uguale al numero di pesi che si specifica che fare ad esempio non specify. For, il seguente dichiarazione calcola ponderata cinque periodo centrata media di X. In questo esempio movimento, la trasformazione risultante è. Le valori di peso devono essere maggiori di zero Se i pesi non sommano a 1, i pesi specificati sono divisi per la loro somma per produrre la pesi utilizzati per calcolare l'intera finestra tempo statistic. A non è disponibile all'inizio della serie per gli operatori centrati una finestra completa non è disponibile alla fine della serie il calcolo degli operatori di finestre temporali in movimento anche è regolato per queste boundary condizioni follows. For all'indietro movimento operatori finestra, la larghezza della finestra di tempo si accorcia all'inizio della serie ad esempio, i risultati dell'operatore MOVSUM 3 are. Missing Values. You possono troncare la lunghezza della serie risultato utilizzando TRIM, TrimLeft e operatori TrimRight per impostare i valori mancanti all'inizio o alla fine della series. You possibile utilizzare queste funzioni per tagliare i risultati del movimento operatori finestra di tempo in modo che la serie di risultati contiene solo i valori calcolati da un tempo pieno di larghezza finestra, ad esempio, le seguenti dichiarazioni calcolano un periodo di cinque-media mobile centrata di X e si misero a valori mancanti alle estremità della serie che sono in media di meno di cinque values. Normally, la finestra di tempo in movimento e le statistiche cumulative operatori ignorano mancante valori e calcolare i risultati per i valori non mancanti Quando preceduto dall'operatore NOMISS, queste funzioni producono un risultato mancante eventuale valore all'interno della finestra temporale è missing. The operatore NOMISS non esegue alcun calcolo, ma serve a modificare il funzionamento del movimento finestra di tempo all'operatore che segue l'operatore NOMISS ha effetto se non è seguita da una finestra di tempo in movimento operator. For esempio, l'istruzione seguente calcola una media mobile di cinque periodo della variabile X, ma produce un valore mancante quando uno dei cinque I valori sono missing. The seguente dichiarazione calcola la somma cumulativa della variabile X, ma produce un valore mancante per tutti i periodi successivi al primo mancante X value. Similar all'operatore NOMISS, l'operatore MISSONLY non esegue alcun calcolo a meno seguita dall'opzione MEDIA , ma serve a modificare il funzionamento del motore della finestra di tempo mobile che segue Quando preceduto dall'operatore MISSONLY, tali operatori finestra temporale movimento sostituiscono eventuali valori mancanti con la statistica movimento e lasciano valori non mancanti esempio unchanged. For, la seguente istruzione sostituisce tutti i valori mancanti della variabile x con una media mobile esponenziale ponderata dei valori passati di X e foglie valori non mancanti invariati i valori mancanti sono interpolati utilizzando la media mobile esponenziale ponderata specificato Questo è anche chiamato semplice smoothing. The esponenziale seguente dichiarazione sostituisce qualsiasi mancante valori della variabile X con la media generale di X. You possono utilizzare l'operatore SETMISS di sostituire i valori mancanti con un numero specifico, ad esempio, la seguente dichiarazione sostituisce tutti i valori mancanti della variabile x con il numero 8 77.Classical decomposizione operatori. Se è una serie storica di stagione con osservazioni a stagione, i metodi di decomposizione classici abbattere la serie storica in quattro componenti tendenza, ciclo, stagionale, e fattori erratici I componenti di trend e ciclabili sono spesso combinati per formare la componente di trend-ciclo Offriamo due forme di decomposizione classica moltiplicativa e additivi, che sono mostrano below. Examples di Usage. The moltiplicativi indici stagionali sono 0 9, 1 0 2 8, e 1 1 per i quattro trimestri Lasciate SEASADJ essere una variabile serie storica trimestrale che è stata regolata stagionalmente in modo moltiplicativo per ripristinare la stagionalità di SEASADJ utilizzare i seguenti transformation. The indici stagionali additivi sono 4 4, -1 1, -2 1 e -1 2 per i quattro trimestri sia SEASADJ una variabile serie storica trimestrale che è stato variazioni stagionali additivo moda per ripristinare la stagionalità di SEASADJ utilizzare il seguente transformation. Set Operators. For gli operatori set, il primo parametro,, rappresenta il valore di essere sostituito e il secondo parametro,, rappresenta il valore di sostituzione la sostituzione può essere localizzato all'inizio, al centro o alla fine dei series. Examples di Usage. Suppose che un negozio aperto di recente e che la storia delle vendite viene memorizzato in un database che non riconosce i valori mancanti anche se la domanda può essere stata presente prima dei negozi di apertura, questo database assegna il valore zero Modellazione storia di vendita può essere problematico perché la storia di vendita è pari a zero per lo più per compensare questa carenza, i principali valori zero devono essere impostati a mancare con i restanti valori zero invariati rappresentano senza demand. Likewise, supponiamo che un negozio è chiuso recente la domanda può essere ancora presente e quindi un valore registrato di zero non riflette accuratamente demand. Scale effettiva Operator. For all'operatore scala, il primo parametro, rappresenta il valore associato con il valore minimo e il secondo parametro, , rappresenta il valore associato al valore massimo della serie originale l'operatore scala recales i dati originali per essere tra i parametri e come follows. Examples di Usage. Suppose che due nuove storie di vendita dei prodotti sono memorizzati nelle variabili e si desidera e di determinare i loro tassi di adozione per confrontare la loro adozione histories le variabili devono essere scalati per comparison. Adjust Operator. For gli operatori di somma e finestre del prodotto in movimento, la larghezza della finestra all'inizio e alla fine della serie sono più piccoli di quelli al centro della serie Allo stesso modo, se ci sono incorporati valori mancanti, la larghezza della finestra è più piccola di quanto specificato Quando preceduto dall'operatore rEGOLARE, la somma in movimento MOVSUM CMOVSUM e spostando gli operatori di prodotti MOVPROD CMOVPROD sono regolati dalla finestra width. For esempio, supponiamo che la variabile ha 10 valori e l'operatore sommatoria spostamento di larghezza 3 viene applicato per creare la variabile con regolazione della larghezza della finestra e la variabile senza adjustment. The trasformazioni sopra provocano la seguente relazione tra e, per quanto i primi due larghezze delle finestre sono più piccole di quelle 3. ad esempio, supponiamo che la variabile ha 10 valori e il movimento dell'operatore moltiplicativo di larghezza 3 è applicato al di creare la variabile con regolazione della larghezza della finestra e la variabile senza adjustment. The sopra risultato trasformazione nel seguito, per quanto i primi due larghezze finestra sono più piccoli di 3.Moving T-Valore Operators. The movimento operatori t - value CUTVALUE, MOVTVALUE, CMOVTVALUE calcolare la t - value della serie cumulativa o finestra Essi possono essere visti come combinazioni di movimento CUAVE media, MOVAVE, CMOVAVE in movimento e il movimento deviazione standard CUSTD, MOVSTD, CMOVSTD, operatori percentuali respectively. Percent Operators. The calcolare la somma per cento e la differenza per cento del valore attuale e il l'operatore PCTSUM cento somma calcola Se uno dei valori dell'equazione precedente sono mancanti o la somma cumulativa è zero, il risultato è impostato mancante la PCTDIF cento operatore differenza calcola Se uno dei valori dell'equazione precedente mancare o il valore di ritardo è zero, il risultato è impostato missing. For esempio, supponiamo variabile contiene il la serie sommatoria cento di ritardo 4 viene applicata per creare la variabile la differenza percentuale di lag 4 viene applicata per creare il variable. Ratio Operators. The operatore rapporto calcola il rapporto tra il valore corrente e il valore l'operatore RATIO rapporto calcola Se qualsiasi dei valori dell'equazione precedente mancare o il valore di ritardo è zero, il risultato è impostato missing. For esempio, supponiamo variabile contiene la serie il rapporto tra il valore corrente e il valore di ritardo 4 assegnato alla variabile la percentuale rapporto tra il valore corrente e lag 4 valore viene assegnato alla variabile.
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