이중 이동 평균 필터. DoubleMovingAverageFilter는 저역 통과 이중 이동 평균 필터를 구현합니다. DoubleMovingAverageFilter는 전처리 모듈의 일부입니다. 이동 평균 필터를 사용하여 필터링 된 신호 사인파 랜덤 노이즈의 예제 빨간색 신호는 원래 신호 노이즈이고 녹색 신호는 창 크기가 5 인 이동 평균 필터를 사용하여 필터링 된 신호이며 파란색 신호는 창 크기가 20 인 이동 평균 필터를 사용하여 필터링 된 신호입니다. DoubleMovingAverageFilter는 소량의 고주파 노이즈를 제거하는 데 적합합니다 DoubleMovingAverageFilter의 주된 단점은 상당히 높은 주파수의 노이즈를 걸러 내려면 필터의 윈도우 크기가 커야한다는 것입니다. 큰 필터 윈도우를 갖는 문제는 큰 대기 시간을 유발한다는 것입니다 필터를 통과하는 모든 신호에서 실시간 응용 프로그램에 유리하지 않을 수도 있습니다. 고주파 노이즈를 필터링하는 큰 필터 창과이 창 크기로 인한 지연 시간은 실시간 응용 프로그램에 적합하지 않습니다. 대신에 로우 패스 필터를 사용해보십시오. 예제 코드. GRT DoubleMovingAverageFilter 예제이 예제는 GRT DoubleMovingAverageFilter 전처리 모듈을 생성하고 사용하는 방법을 보여줍니다. DoubleMovingAverageFilter는 저역 이동 이중 필터를 구현합니다. 이 예제에서는 DoubleMovingAverageFilter의 인스턴스를 만들고이 인스턴스를 사용하여 사인파 랜덤 노이즈 테스트 신호 및 필터링 된 신호는 파일에 저장되므로 필요에 따라 Matlab, Excel 등의 결과를 플로팅 할 수 있습니다. 이 예제에서는 다음을 수행하는 방법을 보여줍니다. - 특정 창 크기로 새 DoubleMovingAverageFilter 인스턴스를 만듭니다. 1 차원 신호 - DoubleMovingAverageFilter - DoubleMovingAverageFilter 설정을 파일로 저장하여 일부 데이터 필터링 - 파일에서 DoubleMovingAverageFilter 설정을로드하십시오. 네임 스페이스를 사용하여 GRT h 포함 GRT. int main int argc const char argv 1 차원 신호에 대해 창 크기가 5 인 이중 이동 평균 필터의 새 인스턴스 만들기 DoubleMovingAverageFilter 필터 5 1. 데이터를 저장하고 파일을 엽니 다. 파일 file fstream out을여십시오. 몇 가지 데이터 사인파 노이즈를 생성하고 두 배로 필터링합니다. const UINT M 1000 UINT i에 대한 무작위 랜덤 값입니다. i i 이중 신호 sin x random getRandomNumberUniform - 0 2 0 2.double filteredValue 필터 필터 신호. 파일 신호 t filteredValue endl. x TWOPI double M 10. 닫기 파일 파일을 닫습니다. 필터 설정을 파일 필터 saveSettingsToFile에 저장하십시오. 필요한 경우 나중에 설정을로드 할 수 있습니다. loadSettingsFromFile. return EXITSUCCESS. DoubleMovingAverageFilter는 N 차원 신호에서도 작동합니다. 3 차원 신호의 경우 창 크기가 10 인 DoubleMovingAverageFilter의 새 인스턴스 만들기 DoubleMovingAverageFilter 필터 10 3. 벡터 이중 데이터를 필터링 할 값 3 데이터 0 0 센서 데이터에서 값 가져 오기 1 0 센서 데이터에서 값 가져 오기 2 0 센서에서 가치를 얻으십시오. 필터 벡터 double filteredValue 필터 필터 데이터. 이동 평균 - 단순 및 지수. 이동 평균 - 단순 및 지수. 이동 평균은 추세 지표에 따라 가격 데이터를 부드럽게합니다. 가격 방향을 예측하지 않고 오히려 현재 방향을 정의합니다. a lag 이동 평균은 과거 가격을 기반으로하기 때문에 지연이 있습니다. 이 지연에도 불구하고 이동 평균은 원활한 가격 조치를 돕고 소음을 필터링합니다. 또한 Bollinger Bands MACD 및 McClellan Oscillator와 같은 많은 다른 기술 지표 및 오버레이의 빌딩 블록을 형성합니다 이동 평균의 두 가지 가장 일반적인 유형은 단순 이동 평균 SMA 및 지수 이동 평균 EMA입니다. 이러한 이동 평균은 추세의 방향을 식별하거나 잠재 지원 및 저항 레벨을 정의하는 데 사용될 수 있습니다. 여기에는 SMA와 그것에 EMA. 라이브 버전에 대한 차트를 클릭하십시오. 단순한 이동 평균 계산. 간단한 이동 평균은 컴퓨팅에 의해 형성됩니다 특정 기간 동안의 보안 평균 가격 대부분의 이동 평균은 종가를 기준으로합니다. 5 일 이동 평균은 5 일 마감 가격을 5로 나눈 것입니다. 이름에서 알 수 있듯이 이동 평균은 이동 새로운 데이터가있을 때 이전 데이터가 삭제됩니다. 평균이 시간 척도를 따라 이동합니다 아래는 3 일 동안 진화하는 5 일 이동 평균의 예입니다. 이동 평균의 첫 번째 날은 단순히 지난 5 일을 포괄합니다. 이동 평균의 두 번째 날은 첫 번째 데이터 포인트 11을 떨어 뜨리고 새 데이터 포인트 16을 추가합니다. 이동 평균의 세 번째 날은 첫 번째 데이터 포인트 12를 삭제하고 새 데이터 포인트 17을 추가하여 계속됩니다. 위의 예에서 가격은 11 일에서 17 일까지 총 7 일 이동 평균은 3 일간의 계산 기간 동안 13에서 15로 증가합니다. 또한 각 이동 평균 값이 최종 가격 바로 아래에 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어, 이동 평균 e는 13 일이고 마지막 가격은 15입니다. 이전 4 일간의 가격이 낮아서 이동 평균이 지연됩니다. 지수 이동 평균 계산. 지수 이동 평균은 최근 가격에 더 많은 가중치를 적용하여 지연을 줄입니다. 가장 최근의 가격은 이동 평균 기간의 수에 따라 다릅니다. 지수 이동 평균 계산에는 세 단계가 있습니다. 먼저 간단한 이동 평균 계산 지수 이동 평균 EMA는 어딘가에서 시작해야하기 때문에 이전 이동 평균 기간 s 첫 번째 계산에서 EMA 두 번째, 가중 배율 계산 세 번째, 지수 이동 평균 계산 아래 수식은 10 일 EMA에 해당합니다. 10 기간 지수 이동 평균은 18 18 가중을 적용하여 가장 최근 가격 A 10 - period EMA는 18 18 EMA라고도 할 수 있습니다. 20 기간 EMA는 가장 최근 가격에 9 52를 적용합니다. 2 20 1 0952 더 짧은 시간의 가중치 e 기간은 더 긴 기간 동안의 가중치보다 더 깁니다. 실제로 이동 평균 기간이 두 배가 될 때마다 가중치가 반으로 줄어 듭니다. EMA에 대해 특정 비율을 원하면이 수식을 사용하여 시간으로 변환 할 수 있습니다 기간을 입력 한 다음 EMA 매개 변수로 그 값을 입력하십시오. 아래는 인텔에 대한 10 일 이동 평균 및 10 일 지수 이동 평균의 스프레드 시트 예제입니다. 단순 이동 평균은 간단하며 설명이 거의 필요하지 않습니다. 10 일 평균 새로운 가격이 나오고 오래된 가격이 떨어지면 간단히 움직입니다. 지수 이동 평균은 첫 번째 계산에서 간단한 이동 평균 값 22 22로 시작됩니다. 첫 번째 계산 후 일반 공식이 대신됩니다. EMA는 간단한 이동 평균으로 시작하기 때문에 진정한 가치는 20 여년이 될 때까지 실현되지 않을 것입니다. 즉, 되돌아 오는 기간이 짧기 때문에 Excel 스프레드 시트의 값이 차트 값과 다를 수 있습니다. 다시 말하면 30 기간으로 돌아 간다. 이는 단순 이동 평균의 영향이 20 기간 동안 소멸된다는 것을 의미한다. StockCharts는 일반적으로 계산을 위해 적어도 250 기간을 거슬러 올라가며 따라서 첫 번째 계산에서 단순 이동 평균의 영향은 완전히 사라진다 지연 팩터. 이동 평균이 길수록 지연이 더 커집니다. 10 일 지수 이동 평균은 가격을 매우 밀접하게 잡고 가격이 조정 된 직후에 돌아갑니다. 이동 평균은 속도 보트와 같습니다 - 민첩하고 빠르게 변경 가능합니다. 100 일 이동 평균에는 과거 데이터가 많이 포함되어있어 이동 속도가 느려집니다. 이동 평균은 해상 유조선과 같습니다. 기면이 좋지 않고 변경 속도가 느립니다. 100 일 이동 평균이 코스를 변경하려면 더 크고 긴 가격 이동이 필요합니다. 차트를 클릭하십시오. 위의 차트는 10 일간의 EMA와 가격면에서 밀접한 가격의 SP 500 ETF와 100 일간의 SMA가 더 높은 가격을 보이고 있음을 보여줍니다. 1 월 -2 월의 하락에도 불구하고 100 일 SMA는 감소하지 않았다. 50 일 SMA는 지연 요인에 관해서는 10 일에서 100 일 사이의 이동 평균에 적합하다. 단순한 이동 평균과 지수 이동 평균 간의 명확한 차이가 있음에도 불구하고 지수 평균 이동 평균 다른 지수보다 반드시 좋지는 않습니다 지수 이동 평균은 지연이 적어 최근 가격에 더 민감합니다 - 최근 가격 변화 지수 이동 평균은 단순 이동 평균보다 먼저 나타납니다. 반면 단순 이동 평균은 실제 평균 가격을 나타냅니다 전체 기간 동안 단순 이동 평균은 지원 또는 저항 수준을 식별하는 데 더 적합 할 수 있습니다. 이동 평균 선호도는 목표, 분석 스타일 및 시간대에 따라 다릅니다. 차트리스트는 두 가지 유형의 이동 평균 및 다른 시간대를 실험해야합니다 최상의 적합성 아래 차트는 IBM이 50 일 SMA를 빨간색으로, 50 일 EMA를 초록색으로 표시합니다. 둘 모두 J 2 월 중순에 EMA가 상승했지만 SMA는 3 월 말까지 계속 하락했다. SMA가 EMA 이후 1 개월 이상에 걸쳐 나타남을 주목하십시오. 길이 및 기간 이동 평균의 길이는 분석 목적에 따라 달라짐 단기 이동 평균 5 ~ 20 기간은 단기 추세와 거래에 가장 적합 함 중기 경향에 관심이있는 차 티지리스트는 20-60 기간을 연장 할 수있는 더 긴 이동 평균을 선택합니다. Long - term 투자자는 100 개 이상의 기간으로 이동 평균을 선호합니다. 일부 이동 평균 길이가 다른 것보다 많이 사용됩니다. 200 일 이동 평균이 아마도 가장 인기가 있습니다. 길이 때문에 분명히 장기 이동 평균입니다. 50 일 이동 평균은 중기 트렌드에서 상당히 인기가 있습니다. 많은 차트 작성자들이 50 일 및 200 일 이동 평균을 함께 사용합니다. 단기적으로, 10 일 이동 평균은 계산하기 쉽기 때문에 과거에는 꽤 인기가있었습니다 하나는 간단히 숫자를 더하고 소수점을 이동했습니다. Trend Identification. 동일한 신호는 단순 또는 지수 이동 평균을 사용하여 생성 할 수 있습니다. 위에서 언급 한 것처럼 선호도는 각 개인에 따라 다릅니다 아래의 예제는 단순 및 지수 이동 평균을 모두 사용합니다. 평균은 단순 및 지수 이동 평균에 모두 적용됩니다. 이동 평균의 방향은 가격에 대한 중요한 정보를 전달합니다 상승하는 이동 평균은 가격이 일반적으로 증가하는 것을 나타냅니다 하락하는 이동 평균은 평균 가격이 하락하고 있음을 나타냅니다 장기 상승 평균은 장기 상승 추세를 반영합니다. 장기 이동 평균의 하락은 장기 하락 추세를 반영합니다. 위 차트는 150M 지수 이동 평균과 함께 3M MMM을 보여줍니다. 이 예는 추세가 강할 때 이동 평균이 얼마나 잘 작동 하는지를 보여줍니다. 2007 년 11 월 및 150 일 EMA가 2008 년 1 월에 거절되었습니다. 이 방향을 바꾸려면 15 일의 감소가있었습니다. 이동 평균 이러한 지연 지표는 기껏해야 발생하는 경향 추이를 나타냅니다. 최악의 경우 MMM이 2009 년 3 월까지 계속 하락한 후 40-50으로 급등했습니다. 150 일 EMA가 급증한 이후까지 상승하지 않았 음을 알립니다. 그러나 MMM은 향후 12 개월 동안 계속 높았습니다. 이동 평균은 강한 추세에서 훌륭하게 작동합니다. 이중 교차. 두 개의 이동 평균을 함께 사용하여 교차 신호를 생성 할 수 있습니다. 금융 시장의 기술 분석에서 John Murphy는 이것을 double crossover method라고 부릅니다. double crossovers는 하나 상대적으로 짧은 이동 평균 및 상대적으로 긴 이동 평균 모든 이동 평균과 마찬가지로 이동 평균의 일반적인 길이는 시스템의 시간 프레임을 정의합니다. 5 일 EMA 및 35 일 EMA를 사용하는 시스템은 단기 A 시스템으로 간주됩니다 50 일 SMA와 200 일 SMA를 사용하는 것은 중기, 또는 심지어 장기간으로 간주됩니다. 낙관적 인 크로스 오버는 짧은 이동 평균이 더 긴 월 ving average 이것은 황금 십자가라고도합니다. 짧은 이동 평균이 더 긴 이동 평균 아래로 교차 할 때 곰 같은 크로스 오버가 발생합니다. 이것은 사각 십자로 알려져 있습니다. 이동 평균 크로스 오버는 상대적으로 늦게 신호를 생성합니다. 결국 시스템은 두 개의 지연 지표를 사용합니다. 이동 평균 기간이 길수록 신호의 지연이 커집니다. 좋은 신호가 잡히면 신호가 잘 작동합니다. 그러나 이동 평균 크로스 오버 시스템은 강한 경향이없는 경우 많은 휩쓸기를 생성합니다. 또한 3 중 크로스 오버 방법이 있습니다 3 개의 이동 평균이 포함됩니다. 또한 가장 짧은 이동 평균이 2 개의 더 긴 이동 평균을 교차 할 때 신호가 생성됩니다. 간단한 3 중 크로스 오버 시스템에는 5 일, 10 일 및 20 일 이동 평균이 포함될 수 있습니다. 위의 차트에는 Home Depot HD 10 일 EMA 녹색 점선과 50 일 EMA 빨간색 선 블랙 라인은 일일 클로즈입니다. 이동 평균 크로스 오버를 사용하면 고양이 앞에 세 개의 whipsaw가 생깁니다 10 일 EMA가 10 월 1 일 말에 50 일 EMA 밑으로 파손되었지만 11 월 2 일 중반에 10 일 만에 다시 돌아 왔기 때문에 오래 가지 못했다. 이 십자가는 더 오래 지속되었지만 다음 곰 같은 크로스 오버는 1 월 3 일은 11 월 말의 가격 수준 근처에서 발생하여 또 다른 휘파람을 일으켰습니다. 10 일간의 EMA가 며칠 후 50 일 이상으로 되돌아 왔을 때이 곰 같은 십자가는 오래 가지 않았습니다. 4 세 신호가 잘못된 후 네 번째 신호는 강한 움직임을 예고했습니다. 20 일 이상 주식이 선적됨에 따라 여기에 두 가지 테이크 아웃이 있습니다. 먼저 크로스 오버가 whipsaw 경향이 있습니다. whipsaws 방지를 위해 가격 또는 시간 필터를 적용 할 수 있습니다. 거래자는 3 일간 지속될 크로스 오버를 요구하거나 10 일 EMA가 필요합니다. MACD는 이러한 교차를 식별하고 정량화하는데 사용될 수 있습니다. MACD 10,50,1은 두 지수 이동 평균의 차이를 나타내는 선을 표시합니다. MACD는 골든 크로스 s 및 음수의 경우 음수 백분율 가격 발진기 PPO는 백분율 차이를 표시하는 것과 같은 방식으로 사용할 수 있습니다. MACD 및 PPO는 지수 이동 평균을 기반으로하며 단순 이동 평균과 일치하지 않습니다. 이 차트는 Oracle ORCL과 50 일 EMA, 200 일 EMA 및 MACD 50,200,1 2 년 12 개월 동안 4 개의 이동 평균 크로스 오버가 발생했습니다. 첫 3 건은 채찍이나 나쁜 거래로 이어졌습니다. ORCL이 20 대 중반 다시 한번, 이동 평균 크로스 오버는 트렌드가 강할 때 크게 작용하지만 추세가없는 경우 손실이 발생합니다. 가격 크로스 오버 또한 간단한 평균 크로스 오버로 신호를 생성하는 데 이동 평균을 사용할 수 있습니다. 이동 평균 이상 가격이 이동 평균보다 아래로 움직일 때 곰 같은 신호가 생성됩니다. 가격이 더 큰 경향 내에서 거래되도록 결합 될 수 있습니다. 더 긴 이동 평균은 e 더 큰 동향 및 더 짧은 이동 평균은 신호를 생성하는 데 사용됩니다. 가격이 이미 더 긴 이동 평균보다 위에있을 때만 낙관적 인 가격 교차를 찾습니다. 이는 더 큰 추세와 조화를 이루어 거래 될 것입니다. 예를 들어 가격이 200 차트는 50 일 이동 평균 이상으로 가격이 움직일 때만 시그널에만 집중할 것입니다. 분명히, 50 일 이동 평균 미만의 이동은 그러한 시그널보다 우선 할 것입니다. 하지만 더 큰 경향은 up 곰 같은 십자가는 단순히 더 큰 상승 추세에서의 하락을 제안 할 것입니다. 50 일 이동 평균 이상의 크로스 백은 가격의 상승과 더 큰 상승 추세를 나타낼 것입니다. 다음 도표는 50 일 EMA와 Emerson Electric EMR을 보여줍니다. 200 일 EMA 주가는 8 월 200 일 이동 평균 이상으로 움직였습니다. 11 월 초 50 일 EMA 미만으로 하락했고 2 월 초 다시 하락했습니다. 주가는 50 일 EMA는 낙관적 인 신호를 제공합니다 더 큰 상승 추세와 조화를 이루는 녹색 화살표 MACD 1,50,1은 50 일 EMA 위 또는 아래의 가격 교차를 확인하기위한 표시기 창에 표시됩니다. 1 일 EMA는 마감 가격 MACD 1,50과 같습니다 50 일 EMA 이상일 경우 1, 50 일 EMA. Support and Resistance 미만인 경우 마이너스입니다. 이동 평균은 하락 추세에서 상승 추세와 저항에서지지 역할을 할 수도 있습니다 단기적으로 상승 추세는 Bollinger Bands에서도 사용되는 20 일 이동 평균 근처에서지지를받을 수 있습니다. 장기 상승 추세는 200 일 간단한 이동 평균 근처에서지지를 얻을 수 있습니다. 이는 가장 인기있는 장기 이동 평균입니다. 사실, 200 일 이동 평균은 널리 사용되기 때문에지지 또는 저항을 제공 할 수 있습니다. 이것은 자기 충족 성 예언과 거의 같습니다. 위의 차트는 2004 년 중반부터 200 일 이동 평균이있는 NY Composite를 보여줍니다. 2008 200 일 동안 여러 번 지원을 제공했습니다. 전진 이중 정상 지원 틈을 가진 추세가 반전하면, 200 일 이동 평균은 9500의 주위에 저항으로 행동했다. 이동 평균, 특히 더 긴 이동 평균에서 정확한 지원 그리고 저항 수준을 예기하지 말라 시장은 정서에 의해 몬다 오버 슈트가 발생하기 쉬운 수준 이동하는 평균을 사용하여 지원 또는 저항 존을 식별 할 수 있습니다. 이동 평균을 사용하는 이점은 단점과 비교하여 무게를 측정해야합니다. 이동 평균은 추세 또는 뒤떨어지기 때문에 언제나 뒤따라야 할 지표입니다 이것은 반드시 나쁜 것은 아니지만 결국 트렌드는 친구이며 트렌드의 방향으로 거래하는 것이 가장 좋습니다 이동 평균은 거래자가 현재 추세와 일치 함을 보장합니다 트렌드가 친구 인 경우에도 증권 움직이는 평균을 비효율적으로 만드는 거래 범위에서 많은 시간을 소비합니다. 한 번 동향에서 움직이는 평균은 당신을 계속 지켜줄 것입니다. 그러나 또한 늦게 신호를 보내십시오. 대부분의 기술적 분석 도구와 마찬가지로 움직이는 평균을 다른 보조 도구와 함께 사용해서는 안됩니다. 차트리스트는 이동 평균을 사용하여 전반적인 추세를 정의한 다음 RSI를 사용하여 과매 수 또는 과매 수 등급을 정의합니다. 이동 평균을 StockCharts 차트에 추가합니다. 이동 평균은 SharpCharts 워크 벤치에서 가격 오버레이 기능으로 사용할 수 있습니다. 오버레이 드롭 다운 메뉴를 사용하여 사용자는 단순 이동 평균 또는 지수 이동 평균 중 하나를 선택할 수 있습니다 첫 번째 매개 변수는 기간을 설정하는 데 사용됩니다. 옵션 매개 변수를 추가하여 계산에 사용할 가격 필드를 지정합니다 (예 : 열기의 경우 O, 높음의 경우 H, 낮음의 경우 L, 닫기 쉼표는 매개 변수를 분리하는 데 사용됩니다. 다른 선택적 매개 변수를 사용하여 이동 평균을 왼쪽 또는 오른쪽으로 왼쪽으로 이동할 수 있습니다. 음수 -10은 이동 평균을 왼쪽 10 개 기간 양수 10은 이동 평균을 오른쪽 10 개 기간으로 이동합니다. 워크 벤치에 다른 오버레이 라인을 추가하여 여러 이동 평균을 가격 구성에 오버레이 할 수 있습니다. StockChart 회원은 색상 및 스타일을 변경하여 여러 이동 평균 표시기를 선택한 후 작은 녹색 삼각형을 클릭하여 고급 옵션을 엽니 다. 고급 옵션을 사용하여 RSI, CCI 및 Volume과 같은 다른 기술 지표에 이동 평균 오버레이를 추가 할 수도 있습니다. 여러 다른 이동 평균이있는 라이브 차트를 보려면 여기를 클릭하십시오. StockCharts 스캔을 사용하여 이동 평균 사용. 여기에는 StockCharts 회원은 다양한 이동 평균 상황을 스캔하는 데 사용할 수 있습니다. Bullish Moving Average Cross이 스캔은 150 일 간단한 이동 평균 및 5 일 EMA 및 35 일 EMA의 강세 크로스가있는 주식을 찾습니다. 150 일 이동 평균 5 일전에 5 일 EMA가 평균 이상으로 35 일 EMA 이상으로 움직일 때 완고한 교차가 발생합니다. Bearish Moving Average Cross이 스캔은 150 일이 지나면 하락하는 주식을 찾습니다. 5 일 EMA 및 35 일 EMA의 일일 이동 평균 및 약세 간 비교 150 일 이동 평균은 5 일 전 수준에서 거래되는 한 하락하고 있습니다. 5 일 EMA가 이동하면 약세 교차가 발생합니다 abo에 대한 35 일 EMA 미만 평균 연구 결과. 존 머피의 책에는 평균 이동과 그 다양한 용도에 관한 장이 있습니다. Murphy는 이동 평균의 장단점을 다룹니다. Murphy는 이동 평균이 Bollinger Bands 및 채널 기반 거래 시스템과 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 기술 금융 시장 분석 John Murphy. M 평균은 A가 1이 아닌 첫 번째 배열 차원을 따라 A의 요소 평균을 반환합니다. A가 벡터이면 평균 A는 요소의 평균을 반환합니다. A가 A가 다차원 배열 인 경우 평균 A는 크기가 1이 아닌 첫 번째 배열 차원을 따라 동작하고 요소를 벡터로 처리합니다. 이 차원은 1이됩니다. while 예를 들어 A가 행렬이면 평균 A, 2는 각 행의 평균을 포함하는 열 벡터입니다. M 평균은 outtype 평균 재치를 되 돌린다. 이전 구문에서 입력 인수 중 하나를 사용하여 지정한 데이터 유형 outtype은 기본 double 또는 native 일 수 있습니다. M mean, nanflag는 이전 구문 중 하나에 대한 계산에서 NaN 값을 포함할지 또는 생략 할지를 지정합니다. A, includenan 모두 포함 계산에서 NaN 값은 A를 의미하고 omitnan은 무시합니다. 국가를 선택하십시오.
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