Matriz de correlação média móvel

29 Setembro, 2017 Média móvel por convolução O que é média móvel e para que é bom Como a média móvel é feita usando a convolução Média móvel é uma operação simples usada geralmente para suprimir o ruído de um sinal: ajustamos o valor de cada ponto para a Média dos valores em sua vizinhança. Por uma fórmula: Aqui x é a entrada ey é o sinal de saída, enquanto o tamanho da janela é w, suposto ser ímpar. A fórmula acima descreve uma operação simétrica: as amostras são tomadas de ambos os lados do ponto real. Abaixo está um exemplo da vida real. O ponto em que a janela é colocada realmente é vermelho. Valores fora de x são supostos ser zeros: Para brincar e ver os efeitos da média móvel, dê uma olhada nesta demonstração interativa. Como fazê-lo por convolução Como você pode ter reconhecido, o cálculo da média móvel simples é semelhante à convolução: em ambos os casos, uma janela é deslizada ao longo do sinal e os elementos na janela são resumidos. Então, dar-lhe uma tentativa de fazer a mesma coisa usando convolução. Use os seguintes parâmetros: A saída desejada é: Como primeira aproximação, vamos tentar o que obtemos ao converter o sinal x pelo k kernel seguinte: A saída é exatamente três vezes maior do que o esperado. Também pode ser visto que os valores de saída são o resumo dos três elementos na janela. É porque durante a convolução a janela é deslizada ao longo, todos os elementos nele são multiplicados por um e, em seguida, resumido: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Para obter os valores desejados de y. A saída deve ser dividida por 3: Por uma fórmula incluindo a divisão: Mas não seria ótimo para fazer a divisão durante convolução Aqui vem a idéia, reorganizando a equação: Então vamos usar o k kernel seguinte: Desta forma, vamos Obter a saída desejada: Em geral: se queremos fazer a média móvel por convolução tendo um tamanho de janela de w. Usaremos o k kernel seguinte: Uma função simples que faz a média móvel é: Um exemplo de uso é: Grande parte da minha pesquisa se concentra nas relações dinâmicas entre ativos no mercado (1,2,3). Normalmente, eu uso a correlação como uma medida de dependência de relacionamento, pois seus resultados são fáceis de comunicar e entender (ao contrário da informação mútua, que é um pouco menos usada nas finanças do que na teoria da informação). No entanto, a análise da dinâmica de correlação exige que se calcule uma correlação móvel (a. k.a. com janelas, arrasto ou rolamento). As médias móveis são bem compreendidas e facilmente calculadas, levando em consideração um ativo por vez e produzindo um valor para cada período de tempo. As correlações móveis, ao contrário das médias móveis, devem levar em conta múltiplos ativos e produzir uma matriz de valores para cada período de tempo. No caso mais simples, nos preocupamos com a correlação entre dois ativos 8211, por exemplo, o SampP 500 (SPY) eo setor financeiro (XLF). Neste caso, precisamos apenas prestar atenção a um valor na matriz. No entanto, se fôssemos adicionar o setor de energia (XLE), torna-se mais difícil calcular e representar eficientemente essas correlações. Isso é sempre verdadeiro para 3 ou mais ativos diferentes. I8217ve escreveu o código abaixo para simplificar este processo (download). Primeiro, você fornece uma matriz (dataMatrix) com variáveis ​​nas colunas 8211, por exemplo, SPY na coluna 1, XLF na coluna 2 e XLE na coluna 3. Em segundo lugar, você fornece um tamanho de janela (windowSize). Por exemplo, se dataMatrix contiver minuciosamente retorna, então um tamanho de janela de 60 produziria estimativas de correlação horária à direita. Em terceiro lugar, você indica qual coluna (indexColumn) você se preocupa em ver os resultados para. No nosso exemplo, seria provável especificar a coluna 1, uma vez que isso nos permitiria observar a correlação entre (1) a SampP eo setor financeiro e (2) o SampP eo setor de energia. A imagem abaixo mostra os resultados para exatamente o exemplo acima para sexta-feira passada, 01 de outubro de 2018. ShareBookmark 2 Respostas para 8220Calculating Movendo Correlação em Matlab8221 it8217s não claro como você lida com NA. Como você calcula as correlações para índices em diferentes países onde um ponto de dados pode estar faltando devido a um feriado particular em um único país Hi Paolo, O código como I8217ve postou doesn8217t lidar com NaNs graciosamente. Você pode ver a partir desta página de documentação Matlab que você pode adicionar 82208216rows8217, 8216complete82178221 ao comando corrcoef para lidar graciosamente com o problema. Mathworkshelptechdocrefcorrcoef. html As outras alternativas são eliminar completamente essa data, interpolar ou usar um método mais sofisticado para lidar com observações ausentes. Deixe uma resposta Cancelar resposta A função de correlação de 160Moving calcula a correlação estatística entre duas matrizes de dados sobre uma janela móvel definida por posições (período). ProphetX usa o coeficiente de momento do produto Pearson para calcular a correlação. O coeficiente de Pearson é definido como a covariância de duas variáveis ​​divididas pelo seu desvio padrão e resulta em valores variando entre -1 e 1. Um valor de 1 implica uma relação linear perfeita para a qual Y aumenta à medida que X aumenta. Um valor de 1 implica uma relação linear onde Y diminui à medida que X aumenta. Um valor de 0 implica que não existe uma correlação linear entre as variáveis. Se o Período é dado como n na seguinte equação, então o coeficiente de Pearson em uma posição dada é: Para cada posição de resultado (p), ProphetX calcula a correlação de pares de valores x, y sobre o domínio de p através de posições pn-1 . Digite seu texto suspenso aqui. Primeiro símbolo - primeiro instrumento a usar 2º símbolo - segundo instrumento a usar Períodos (padrão: 10 posições) Janela de tamanho de amostra sobre a qual calcular a correlação para uma determinada posição. Ex: 160 O gráfico abaixo mostra o contrato de crude atual e os preços WTI Cushing 1 Mo com o estudo de correlação móvel adicionado em vermelho.