斯托乔斯

随机振荡器

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使用发现对象数据论据斯托乔斯不建议使用。请使用矩阵，时间表或桌子而是金融时间序列。有关更多信息，请参见将金融时间序列对象转换为时间表.

语法

百分比KND=stochosc（数据）

百分比KND=stochosc(___，名称，值）

描述

实例

percentKnD=stochosc(数据)计算随机振子。

实例

percentKnD=stochosc(___,名称、值)添加可选的名称-值对参数。

输入参数

全部崩溃

`数据`—具有高、低、开、关信息的数据
矩阵|桌子|时间表

具有高、低、开、关信息的数据，指定为矩阵、表格或时间表。对于矩阵输入，数据是一个M-借-3.分别存储在相应列中的高、低和收盘价矩阵。时间表和带有M行必须包含名为“高”,“低”,“关闭”(不分大小写)。

数据类型：双重的|桌子|时间表

名称-值对参数

指定可选的逗号分隔的字符对名称、值论据。名称是参数名和价值为对应值。名称必须出现在引号内。您可以按任意顺序指定多个名称和值对参数，如下所示：Name1, Value1,…,的家.

例子：percentKnD = stochosc (TMW NumPeriodsD的10,NumPeriodsK, 3、“类型”、“指数”)

`“NumPeriodsK”`—百分比k的周期差
`10`（默认）|正整数

PercentK的周期差，指定为逗号分隔对，由“NumPeriodsK”和一个标量正整数。

数据类型：双重的

`“NumPeriodsD”`—百分比d期间的移动平均线长度
`3.`（默认）|正整数

以时段为单位的移动平均线长度（以百分比d为单位），指定为逗号分隔对，包括“NumPeriodsD”和一个标量正整数。

数据类型：双重的

`“类型”`—百分比计算的移动平均法
`“e”`(指数)（默认）|带值的字符向量`“指数型”`或`“三角形”`

用于PercentD计算的移动平均方法，指定为逗号分隔对组成“类型”和一个值为的字符向量:

“指数型”–指数移动平均线是一种加权移动平均线。指数移动平均通过对近期价格施加更多权重来减少滞后。例如，10个周期的指数移动平均值对最新价格的权重为18.18%。
“三角形”–三角移动平均是数据的双重平滑。计算第一个简单移动平均，然后在具有相同窗口大小的第一个移动平均上计算第二个简单移动平均。

数据类型：烧焦

输出参数

全部崩溃

`percentKnD`- PercentK和PercentD
矩阵|表|时间表

返回的%k和%d行数相同(M)和类型(矩阵、表格或时间表)作为输入数据.

例子

全部崩溃

计算股票的随机振子

打开生活的脚本

加载文件模拟股票，提供时间表(TMW)TMW股票的财务数据。

负载模拟股票振荡器= stochosc (TMW,“NumPeriodsD”7.“NumPeriodsK”,10,“类型”,“指数型”）;情节(oscillator.Time oscillator.FastPercentK、oscillator.Time oscillator.FastPercentD)标题(“TMW的随机振荡器”)

图中包含一个轴。标题为TMW随机振荡器的轴包含2个线型对象。