我正在尝试在日内数据的时间序列(即 10 秒)上实现可变指数移动平均线。通过变量,我的意思是移动平均线中包含的窗口大小取决于另一个因素(即波动性)。我在想以下几点:
MA(t)=alpha(t)*price(t) + (1-alpha(t))MA(t-1),
例如,其中 alpha 对应于不断变化的波动率指数。
在对巨大系列(超过 100000)点的回测中,这种计算给我带来了“麻烦”。我有完整的向量 alpha 和 price,但对于 MA 的当前值,我总是需要之前计算的值。因此,到目前为止,我还没有看到矢量化解决方案????
我的另一个想法是尝试将实现的 EMA(..,n=f()) 函数直接应用于每个数据点,方法是始终为 f() 设置不同的值。但到目前为止,我也没有找到快速的解决方案。
如果有人可以帮助我解决我的问题会非常好???甚至其他关于如何构建可变移动平均线的建议也会很棒。
提前谢谢马丁