Grafico - Media mobile: SMA, WMA, EMA Stock Moving Average grafico della sono rappresentazioni grafiche di prezzi storici azionari che contribuiscono a determinare la corrente di alimentazione e le forze di domanda in uno scambio mercato azionario. In mercati azionari e delle materie prime di trading, studiando modelli di grafico gioca un ruolo importante durante l'analisi tecnica. Analisi di grafico azionario permette un commerciante di determinare con più precisione proprio quello che l'offerta e la domanda attuale è in un magazzino. JenScript supporta indicatori e sovrapposizioni comuni come OHLC, candle stick, media mobile, sma, ema, wma, MACD, Bollinger Bands, tempo picker, ecc In statistica, una media mobile (media mobile o in esecuzione medio) è un calcolo a analizzare i punti di dati con la creazione di una serie di medie di diversi sottoinsiemi di set di dati completo. Una media mobile è comunemente utilizzato con i dati di serie temporali per appianare le fluttuazioni a breve termine e mettere in evidenza le tendenze a lungo termine o cicli. La soglia tra breve e lungo termine dipende dall'applicazione, ed i parametri della media mobile verrà impostato di conseguenza. Ad esempio, è spesso utilizzato in analisi tecnica dei dati finanziari, come i prezzi delle azioni, ritorni o volumi di negoziazione. Inoltre, viene utilizzato in economia per esaminare il prodotto interno lordo, di lavoro o di altre serie storiche macroeconomiche. Registrati StockPlugin plug-in vista di proiezione. Aggiungere il brodo in plug-in quindi registrare i layout come StockMovingAverageLayer o StockWeightedMovingAverageLayer o StockExponentialMovingAverageLayer lo spostamento curve medie di questi stock su periodo. Caso di Simple Moving Average In applicazioni finanziarie di una media mobile semplice (SMA) è la media non ponderata dei dati n precedente. Tuttavia, nella scienza e dell'ingegneria media è normalmente preso da un uguale numero di dati su entrambi i lati di un valore centrale. Questo assicura che le variazioni nel medio siano allineati con le variazioni nei dati anziché essere spostato nel tempo. Un esempio di una semplice corsa altrettanto medio ponderato, per un campione di n-giorni di prezzo di chiusura è la media degli ultimi giorni n prezzi di chiusura Caso di Weighted Moving Average La media ponderata è qualsiasi media che ha moltiplicando i fattori di dare pesi diversi per i dati a diverse posizioni nella finestra di esempio. Matematicamente, la media mobile è la convoluzione dei punti di riferimento con una funzione di ponderazione. In analisi tecnica dei dati finanziari, una media mobile ponderata (WMA) ha il significato specifico di pesi che diminuiscono in progressione aritmetica. In una WMA n giorni più tardi giorno ha un peso n, il secondo ultime n 1, ecc fino a uno. Caso di media mobile esponenziale Un tipo di media mobile che è simile a una media mobile semplice, salvo che più peso viene dato agli ultimi dati. La media mobile esponenziale (EMA) è conosciuto anche come esponenzialmente ponderata media mobile. Questo tipo di media mobile reagisce velocemente alle recenti variazioni dei prezzi rispetto a una media mobile semplice. Il 12 e 26 giorni EMAs sono i più popolari medie a breve termine, e sono utilizzati per creare indicatori come il movimento divergenza media di convergenza (MACD) e l'oscillatore prezzo percentuale (PPO). In generale, il 50 e 200 giorni EMA sono utilizzati come segnali di tendenze a lungo termine. Per questo caso di studio, abbiamo Lookup prezzi storici di riserva sul mercato NASDAQ. Per esempio slv che è l'iShares Silver Trust (Trust) cerca di riflettere in generale la performance del prezzo dell'argento. Andare in sezione del menu storico e dopo ordine nuovamente questa storia abbiamo SLV prezzi storici suddivisi per anni. voce della proprietà è definita da: fissaggio. alla data del fixing basso. il prezzo più basso più di un unità di tempo (ad es. un giorno o un'ora) prezzo elevato. il prezzo più alto più di un unità di tempo () ad es. un giorno o l'un'ora) prezzo di apertura. il prezzo di apertura (ad esempio per un grafico giornaliero questo sarebbe il prezzo di partenza per quel giorno) prezzo di chiusura. il prezzo di chiusura per questa volta il fissaggio del volume periodo. il numero di azioni o contratti scambiati in un titolo o di un intero processo UI blocco non di mercato suppone che stiamo usando lavoro web che carica in modo asincrono ogni parti di dati storici. possiamo usare questo stock dei lavoratori che prevede l'elaborazione dei dati di download e lo stock del caricatore che gestisce i dati caricati. In primo luogo la preparazione del documento HTML. Consente di creare funzioni JenScript JS - JavaScript HTML5SVG dati grafico di visualizzazione LibraryWhat sono gli svantaggi di spostamento filtro a media quando lo si utilizza con i dati di serie temporali Heres un esempio MATLAB per vedere l'effetto dei mezzi in esecuzione. Come esempio, applicando il filtro ad un segnale con un periodo di circa 10,09,082 mila elimina completamente tale segnale. Inoltre, poiché l'ampiezza della risposta in frequenza è l'assoluto della risposta in frequenza complessa, la risposta in ampiezza è in realtà negativa tra 0,3633 e tra 0,4546 e la frequenza Nyquist. Tutti i componenti del segnale con frequenze all'interno di questi intervalli si riflettono sulla t-asse. Come esempio, proviamo una sinusoide con un periodo di 7.0000, ad esempio una frequenza di circa 0,1429, che è all'interno del primo intervallo con una risposta grandezza negativa: t (1: 100) x10 2sin (2pit7) quelli B10 (1,11) 11 Lunghezza m10 (b10) Filtro y10 (b10,1, x10 ) Y10 Y10 (1 (m10-1) 2: finale (m10-1) 2,1) Y10 (END1: endm10-1,1) zeri (m10-1,1) plot (t, x10, t, Y10 ) Ecco la risposta di ampiezza del filtro che mostra gli zeri e il ritaglio: h, w freqz (b10,1,512) f 1W (2pi) magnitudo abs (h) terreno (F, magnitudo) l'onda sinusoidale con un periodo di 7 esperienze una riduzione dell'ampiezza di esempio circa 80, ma anche cambiato il segno, come si può vedere dal grafico. L'eliminazione di alcune frequenze e capovolgimento del segnale è importante conseguenza interpretando causalità in scienze della terra. Questi filtri, anche se sono offerti di serie in fogli di calcolo per la levigatura, dovrebbero quindi essere completamente evitato. In alternativa, filtri con risposta in frequenza specifica dovrebbero essere usati, ad esempio un filtro passa-basso Butterworth. Consiglia 2 Raccomandazioni Philippe de Peretti middot Universit Parigi 1 Panthon-Sorbonne, Parigi, Francia Un buon affare sarebbe utilizzando serie storiche strutturali, e in esso il modello di tendenza locar lineare che è fondamentalmente un modello IMA. Posso suggerire di avere un looka a Durbin e Koopman (2001) sui metodi di filtraggio Kalman. Utilizzando filtro di Kalman è ottimale nel mio punto di vista. Consiglia 1 Raccomandazione Hi Bilal Esmael, la funzione di peso della vostra muovendo filtro medio dovrebbe essere simmetrica. Altrimenti i valori filtrati sono spostati in fase di: a seconda della struttura della funzione peso sfasamento può raggiungere la metà della lunghezza della funzione peso. Ad esempio: un unilaterale filtro Kalman ha una funzione peso asimmetrica. Più avanti, fare attenzione nell'interpretare i valori filtrati a entrambe le estremità di una serie temporale, theyve ha un ritardo di fase strutturale sempre. Con i migliori saluti, Michael HeinertAveragesSimple media mobile media mobile AveragesSimple Siete invitati a risolvere questo compito secondo la descrizione dell'attività, utilizzando qualsiasi linguaggio si può sapere. Calcolo del media mobile di una serie di numeri. Creare un functionclassinstance stateful che richiede un periodo e restituisce una routine che prende un numero come argomento e restituisce una media mobile semplice dei suoi argomenti fino ad ora. Una media mobile è un metodo per calcolare una media di un flusso di numeri soltanto media dell'ultimo 160 P 160 numeri dal flusso, 160 dove 160 P 160 è conosciuto come il periodo. Può essere implementata chiamando una routine sigla con 160 P 160 come argomento, 160 I (P), 160 che deve poi restituire una routine che quando chiamata con singoli membri successivi di un flusso di numeri, calcola la media di (fino a), l'ultimo 160 P 160 di loro, consente di chiamare questo 160 SMA (). La parola 160 stateful 160 nella descrizione compito si riferisce alla necessità di 160 SMA () 160 ricordare determinate informazioni tra le chiamate ad esso: 160 Il periodo, 160 P 160 Un ordinato contenitore di almeno gli ultimi 160 P 160 numeri da ciascuno di le sue chiamate individuali. Stateful 160 significa anche che le chiamate successive a 160 I (), 160 l'inizializzatore, 160 dovrebbero tornare routine separati che 160 non 160 quota statale ha salvato in modo che potessero essere utilizzati su due flussi indipendenti di dati. Pseudo-codice per un'implementazione di 160 SMA 160 è: Questa versione utilizza una coda permanente per contenere i valori più recenti p. Ogni funzione tornato da init-mobile-media ha il suo stato in un atomo in possesso di un valore di coda. Questa implementazione utilizza una lista circolare per memorizzare i numeri all'interno della finestra all'inizio di ogni iterazione puntatore si riferisce alla cella lista che contiene il valore semplicemente spostando fuori dalla finestra ed essere sostituito con il valore appena aggiunto. Usando una modifica di chiusura Attualmente questa tecnica SMA cant essere nogc perché assegna una chiusura sul mucchio. Alcune analisi di fuga potrebbe rimuovere l'assegnazione mucchio. Utilizzando una modifica Struct Questa versione evita l'assegnazione mucchio di chiusura mantenere i dati in stack frame della funzione principale. Stesso risultato: per evitare le approssimazioni in virgola mobile continuano ad accumularsi e in crescita, il codice può eseguire una somma periodica sulla intera matrice coda circolare. Questa implementazione produce due (funzione) oggetti che condividono stato. E 'idiomatica in E per separare input output (letta da scrittura), piuttosto che la loro combinazione in un unico oggetto. La struttura è la stessa come l'implementazione di standard DeviationE. Il programma elisir seguito genera una funzione anonima con un periodo p incorporato, che viene utilizzato come il periodo della media mobile semplice. La funzione corsa legge l'input numerico e lo passa alla funzione anonima appena creato e poi ispeziona il risultato di STDOUT. L'uscita è illustrato di seguito, con la media, quindi l'ingresso raggruppati, formando la base di ogni media mobile. Erlang ha chiusure, ma le variabili immutabili. Una soluzione è quindi di utilizzare processi e un semplice scambio di messaggi API base. lingue Matrix hanno routine per calcolare la avarages scivolando per una data sequenza di elementi. È meno efficiente ciclo come i seguenti comandi. richiede continuamente per un ingresso I. che viene aggiunta alla fine di un elenco L1. L1 può essere trovato premendo 2ND1 e media può essere trovato in ListOPS Premere ON per terminare il programma. Funzione che restituisce una lista contenente i dati medi del Programma argomento in dotazione che restituisce un valore semplice ad ogni invocazione: lista è la lista del calcolo della media: p è il periodo: 5 restituisce la lista media: Esempio 2: Utilizzo del movinav2 programma (i , 5) - Inizializzazione movimento calcolo della media, e definire periodo di 5 movinav2 (3, x): x - i nuovi dati nella lista (valore 3), e il risultato sarà memorizzato in x variabile, e visualizzato movinav2 (4, x) : x - nuovi dati (valore 4), e il nuovo risultato verranno memorizzati x variabile, e visualizzati (43) 2. Descrizione della funzione movinavg: variabile r - è il risultato (la lista media) che verrà restituito variabile i - è la variabile indice e punti al termine del sub-lista l'elenco in fase media. variabile z - una variabile aiutante La funzione utilizza variabile i per determinare quali valori della lista saranno considerati nel prossimo calcolo della media. Ad ogni iterazione, punti i variabile all'ultimo valore nell'elenco che verrà utilizzato nel calcolo della media. Quindi abbiamo solo bisogno di capire quale sarà il primo valore nella lista. Solitamente ben deve considerare elementi p, quindi il primo elemento sarà quello indicizzato da (i-p1). Tuttavia sulle prime iterazioni che il calcolo in genere è negativo, quindi la seguente equazione eviterà indici negativi: max (i-p1,1) o, organizzare l'equazione, max (i-p, 0) 1. Ma il numero di elementi sulle prime iterazioni sarà anche più piccola, il valore corretto sarà (index end - iniziare indice 1) o, disponendo l'equazione, (i - (max (ip, 0) 1) 1), e poi , (i-max (ip, 0)). z variabile contiene il valore comune (max (ip), 0) in modo che il beginIndex sarà (Z1) e le NumberOfElements sarà (IZ) la metà (la lista, Z1, iz) restituirà l'elenco dei valori che saranno in media sum ( .) saranno sommare loro somma (.) (IZ) ri li media e memorizzare il risultato nel luogo appropriato nella lista dei risultati FP1 crea una applicazione parziale che fissa il qualcosa (in questo caso) il secondo e il terzo parametersIm codifica al momento dove Im prendendo un po 'di valori nel tempo da una bussola hardware. Questa bussola è molto preciso e aggiorna molto spesso, con il risultato che se jiggles un po ', io alla fine con il thats valore dispari selvaggiamente in contrasto con i suoi vicini. Voglio appianare quei valori fuori. Dopo aver fatto qualche lettura in giro, sembra che quello che voglio è un filtro passa-alto, un filtro passa-basso o una media mobile. media posso scendere con movimento, basta tenere una cronologia degli ultimi 5 valori o qualsiasi altra cosa, e utilizzare la media di quei valori a valle nel mio codice dove sono stato una volta solo usando il valore più recente. Questo dovrebbe, credo, appianare quei jiggles bene, ma mi sembra che la sua probabilmente abbastanza inefficiente, e questo è probabilmente uno di quei problemi noti per programmatori proprio a cui theres una soluzione veramente pulito intelligente Math. Sono, comunque, uno di quei programmatori autodidatti terribili senza uno straccio di istruzione formale in qualcosa anche vagamente correlate a CompSci o la matematica. Leggendo in giro un po 'suggerisce che questo potrebbe essere un filtro alto o passa-basso, ma non posso trovare qualche cosa che spiega in termini comprensibili ad un hack come me, quale sarà l'effetto di questi algoritmi sarebbe su un array di valori, per non parlare di come la matematica lavori. La risposta data qui. per esempio, fa tecnicamente rispondere alla mia domanda, ma solo in termini comprensibili a coloro che probabilmente già sapere come risolvere il problema. Sarebbe una persona molto bella e intelligente in effetti che potrebbe spiegare il tipo di problema si tratta, e come le soluzioni lavorare, in termini comprensibili a un laureato Arts. chiesto 21 settembre 10 alle 13:01 Se la media mobile deve essere lungo al fine di ottenere la lisciatura richiesto, e non avete veramente bisogno di alcuna particolare forma di kernel, poi tu sei meglio se si utilizza un diminuisce in modo esponenziale media mobile: dove scegliere piccolo per essere un costante appropriata (ad esempio, se si sceglie piccolo 1- 1N, avrà la stessa quantità di media come una finestra di dimensioni N, ma distribuita in modo diverso sui punti più anziani). In ogni caso, dal momento che il prossimo valore della media mobile dipende solo quello precedente ei dati, non dovete mantenere una coda o niente. E si può pensare a questo come fare qualcosa di simile, Bene, Ive ha ottenuto un nuovo punto, ma io non veramente fiducia, quindi ho intenzione di mantenere il 80 del mio vecchio stima della misura, e solo fiducia in questo nuovo punto di dati 20. Quello è più o meno lo stesso che dire, Beh, mi fido solo questo nuovo punto 20, e mal uso 4 altri punti che mi fido lo stesso importo, solo che invece di esplicitamente prendere gli altri 4 punti, sei partendo dal presupposto che la si media di fatto l'ultima volta era ragionevole in modo da poter utilizzare il lavoro precedente. risposto 21 settembre 10 alla 14:27 Hey, so che questo è di 5 anni di ritardo, ma grazie per una risposta impressionante. I39m lavorando su un gioco in cui il suono cambia, sulla base di velocità, ma a causa di eseguire il gioco su un computer lento-ass, la velocità sarebbe fluttuare selvaggiamente, che andava bene per la guida, ma super fastidioso in termini di suono. Questa è stata una soluzione molto semplice e poco costoso per qualcosa che ho pensato che sarebbe stato un problema molto complesso. ndash Adam 16 marzo 15 alle 20:20 Se si sta tentando di rimuovere il valore dispari occasionale, un filtro passa-basso è la migliore delle tre opzioni che avete identificato. filtri passa-basso consentono modifiche bassa velocità come quelle causate ruotando una bussola a mano, respingendo variazioni ad alta velocità come quelle causate da urti sulla strada, per esempio. Una media mobile probabilmente non sarà sufficiente, dal momento che gli effetti di una singola blip nei dati influenzeranno diversi valori successivi, a seconda della dimensione della finestra media mobile. Se vengono facilmente rilevati i valori dispari, si può anche essere meglio con un algoritmo problema tecnico-rimozione che li ignora completamente: Ecco un grafico per illustrare guick: Il primo grafico è il segnale di ingresso, con un difetto sgradevole. Il secondo grafico mostra l'effetto di una media mobile 10-campione. Il grafico finale è una combinazione della media 10-campione e l'algoritmo di rilevamento inconveniente semplice mostrato sopra. Quando viene rilevato il glitch, la media di 10 campioni è utilizzato al posto del valore effettivo. Media mobile posso scendere con. ma mi sembra che la sua probabilmente abbastanza inefficiente. C'è davvero alcun motivo di una media mobile dovrebbe essere inefficiente. Si mantiene il numero di punti di dati che si desidera in qualche tampone (come una coda circolare). Su ogni nuovo punto di dati, si pop il valore più vecchio e sottrarre da una somma, e spingere il più nuovo e aggiungerlo alla somma. Quindi ogni nuovo punto di dati realmente comporta solo poppush, una addizione ed una sottrazione. La vostra media mobile è sempre questa somma spostamento diviso per il numero di valori nel buffer. Si diventa un po 'più complicato se sei ricevere dati contemporaneamente da più thread, ma dal momento che i dati proviene da un dispositivo hardware che sembra assai dubbio per me. Oh, e anche: terribili programmatori autodidatti unire) La media mobile sembrava inefficiente perché si deve memorizzare un buffer di valori - meglio fare solo alcuni Clever matematica con il valore di ingresso e il valore di lavoro corrente penso that39s come media mobile esponenziale lavori. Un I39ve ottimizzazione visto per questo tipo di media mobile comporta l'uso di una coda di lunghezza fissa amp l'indicazione di dove ci si trova in quella coda, e solo avvolgendo il puntatore (con o se). Voila pushpop No costoso. Potere ai dilettanti, fratello ndash Henry Cooke 22 settembre 10 a 0:54 Henry: Per una media straight-up in movimento si ha bisogno semplicemente il buffer in modo da sapere quale valore viene spuntato quando il valore successivo ottiene spinto. Detto questo, la coda quotfixed lunghezza AMP A pointerquot si sta descrivendo è esattamente quello che volevo dire da queue. quot quotcircular That39s perché dicevo che isn39t inefficiente. Cosa hai pensato che volevo dire E se la vostra risposta è gamma quotan che sposta i suoi valori di nuovo su ogni removalquot indicizzato (come std :: vector in C). bene, allora, I39m così male ho don39t neanche voglia di parlare con te più) ndash Dan Tao 22 10 settembre a 1:58 Henry: Ho don39t so AS3, ma un programmer39s Java ottenuto collezioni come CircularQueue a disposizione hisher (I39m non un sviluppatore Java quindi I39m sicuro che ci sono esempi migliori là fuori that39s proprio quello che ho trovato da una rapida ricerca su Google), che implementa appunto la funzionalità we39re parlando. I39m abbastanza fiducioso la maggior parte dei linguaggi di medio e basso livello con le librerie standard di avere qualcosa di simile (ad esempio in there39s QueueltTgt). Comunque, ero filosofia me, quindi. tutto è perdonato. ndash Dan Tao 22-set-10 12:44 a una media mobile diminuisce in modo esponenziale può essere calcolato a mano con solo la tendenza se si utilizzano i valori corretti. Vedere fourmilab. chhackdiete4 per un'idea su come farlo rapidamente con carta e penna, se siete alla ricerca di media mobile esponenziale lisciato con 10 levigante. Ma dal momento che si dispone di un computer, è probabilmente vuole fare spostamento binario rispetto a decimale spostando) In questo modo, tutto ciò che serve è una variabile per il valore corrente e uno per la media. La media successivo può essere calcolata da questo. ha risposto 21 settembre 10 alla 14:39 ce n'è una tecnica chiamata un cancello gamma che funziona bene con i campioni spuri bassa occorrenza. ipotizzando l'utilizzo di una delle tecniche di filtro di cui sopra (media mobile, esponenziale), una volta che hai la storia sufficiente (una costante di tempo) è possibile testare il nuovo campione di dati in entrata per ragionevolezza, prima di essere aggiunto al calcolo. è richiesta una certa conoscenza del cambio di velocità di massimo ragionevole del segnale. il campione grezzo viene confrontato con il più recente valore livellato, e se il valore assoluto di questa differenza è maggiore del range consentito, il campione si lancia (o sostituito con qualche euristica, ad es. una previsione basata sul differenziale pendenza o la tendenza valore di previsione da doppia livellamento esponenziale) risponde 30 16 apr alle 06:56
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