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如何使用带(n-1)标准差的bbands函数?

standard-deviation r

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MichaelE · 技术社区 · 7 年前

给定来自ttr包的bbands函数的fowling数据和结果:

d1= 1:20
d1
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

BBands(t1)[20,]
        dn       mavg         up       pctB 
-1.0325626 10.5000000 22.0325626  0.9118772

现在是使用sd功能的手动波段。

> c(mean(t1)-sd(t1)*2,mean(t1)+sd(t1)*2)
[1] -1.33216 22.33216

区别在于标准差采用(n-1)法,而BBands采用N法。

问题是如何让bbands函数使用(n-1)方法。文件 here 不列出此类选项。

如果不可能是bbands,有人能帮我做一个克隆bbands的函数,但是用(n-1)作为标准差。

1 回复 | 直到 7 年前

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mischva11 Jochen Ritzel 7 年前

函数

只要编写函数,就可以得到简单的函数代码 BBands (不带括号):

function (HLC, n = 20, maType, sd = 2, ...) 
{
    HLC <- try.xts(HLC, error = as.matrix)
    if (NCOL(HLC) == 3) {
        if (is.xts(HLC)) {
            xa <- xcoredata(HLC)
            HLC <- xts(apply(HLC, 1, mean), index(HLC))
            xcoredata(HLC) <- xa
        }
        else {
            HLC <- apply(HLC, 1, mean)
        }
    }
    else if (NCOL(HLC) != 1) {
        stop("Price series must be either High-Low-Close, or Close/univariate.")
    }
    maArgs <- list(n = n, ...)
    if (missing(maType)) {
        maType <- "SMA"
    }
    mavg <- do.call(maType, c(list(HLC), maArgs))
    sdev <- runSD(HLC, n, sample = FALSE)
    up <- mavg + sd * sdev
    dn <- mavg - sd * sdev
    pctB <- (HLC - dn)/(up - dn)
    res <- cbind(dn, mavg, up, pctB)
    colnames(res) <- c("dn", "mavg", "up", "pctB")
    reclass(res, HLC)
}

让我们改变函数

有个变量 sdev 有了这个功能 runSD() ,我将其改为函数sdev<-as.vector(rollappyr(hlc,n,sd))`,这样我们得到一个向量输出。让我们调用新函数bbands:

BBands_2 <- function (HLC, n = 20, maType, sd = 2, ...)

{
  HLC <- try.xts(HLC, error = as.matrix)
  if (NCOL(HLC) == 3) {
    if (is.xts(HLC)) {
      xa <- xcoredata(HLC)
      HLC <- xts(apply(HLC, 1, mean), index(HLC))
      xcoredata(HLC) <- xa
    }
    else {
      HLC <- apply(HLC, 1, mean)
    }
  }
  else if (NCOL(HLC) != 1) {
    stop("Price series must be either High-Low-Close, or Close/univariate.")
  }
  maArgs <- list(n = n, ...)
  if (missing(maType)) {
    maType <- "SMA"
  }
  mavg <- do.call(maType, c(list(HLC), maArgs))
  sdev <- as.vector(rollapplyr(HLC, n, sd))
  up <- mavg + sd * sdev
  dn <- mavg - sd * sdev
  pctB <- (HLC - dn)/(up - dn)
  res <- cbind(dn, mavg, up, pctB)
  colnames(res) <- c("dn", "mavg", "up", "pctB")
  reclass(res, HLC)
}

现在可以在代码中复制该函数了。您还需要激活 library(xts) 当然还有 library(TTR)

结果

BBands_2的结果:

df <- 1:20

BBands_2(df)[20,]
        dn       mavg         up       pctB 
-1.3321596 10.5000000 22.3321596  0.9014483