Eksponentiaalinen Liikkuvan Keskiarvon Koodi In Java

Minulla on oleellisesti useita tämän kaltaisia ​​arvoja: Edellä oleva taulukko yksinkertaistuu yksinkertaisesti, Im kerää 1 arvoa millisekunnilta todellisessa koodissani ja minun on käsiteltävä lähdettä algoritmilla, jonka kirjoitin löytää lähimpään huippuun ennen aikapistettä. Minun logiikkani epäonnistuu, koska yllä olevassa esimerkissämme 0.36 on todellinen huippu, mutta algoritmini katsottaisiin taaksepäin ja näkee viimeisen numeron 0.25 huipulta, koska se laskee ennen 0,24: aan. Tavoitteena on ottaa nämä arvot käyttöön ja soveltaa niihin algoritmia, joka tasoittaa ne hieman, niin että minulla on enemmän lineaarisia arvoja. (ts. Id, kuten tulokseni on curvy, ei jaggedy) Minulle on kerrottu soveltaa eksponentiaalista liikkumattomia suodattimia arvoihini. Miten voin tehdä sen On todella vaikeaa lukea matemaattisia yhtälöitä, käsitellä paljon paremmin koodilla. Miten käsitellä arvojani taulukossa, soveltamalla eksponentiaalista liukuvan keskiarvon laskentaa tasoittamaan niitä? Kysyi 8. helmikuuta, 12.27, klo 20:27 Laskettaessa eksponentiaalista liikkumavälinettä. sinun täytyy pitää jonkin verran tilaa ja tarvitset viritysparametrin. Tämä vaatii hieman luokkaa (olettaen, että käytät Javaa 5 tai uudempaa): Asenna haluttu hajoamisparametri (voi kestää 0: n ja 1: n välillä) ja sitten käyttää keskimääräistä () suodatusta varten. Kun luet sivua jollakin matemaattisella toistuvuudella, kaikki, mitä todella tarvitsee tietää, kun kääntäkää se koodiksi, on, että matemaatikot haluavat kirjoittaa indeksejä osioihin ja sarjoihin alaindekseineen. (Heillä on muutamia muita merkintöjä, jotka eivät auta.) EMA on kuitenkin melko yksinkertainen, koska sinun tarvitsee vain muistaa yksi vanha arvo, jota ei tarvita monimutkaisia ​​tilarivityyppejä. vastasi 8. helmikuuta klo 20:42 TKKocheran: Melko paljon. Ei ole mukavaa, kun asiat voivat olla yksinkertaisia ​​(Jos aloitat uuden sekvenssin, saat uuden keskiarvon.) Huomaa, että keskiarvosarjan ensimmäiset sanat hyppäävät hieman rajojen vaikutuksesta, mutta saat ne, joilla on muita liikkuvia keskiarvoja liian. Hyvänä etuna on kuitenkin se, että voit liittää liikkuvan keskimääräisen logiikan keskiarvoon ja kokeiluun häiritsemättä loput ohjelmasi liikaa. ndash Donal Fellows helmikuu 9 12 klo 0:06 Minulla on vaikea ymmärtää kysymyksiä, mutta yritän vastata joka tapauksessa. 1) Jos algoritmisi löysi 0,25 sijasta 0,36, se on väärä. Se on väärin, koska se olettaa monotonisen kasvun tai laskun (joka on aina ylös tai alas aina). Ellei keskimäärin kaikki tietosi, tietopisteet --- kuten esität - ovat epälineaarisia. Jos haluat todella löytää maksimiarvon kahden pisteen välillä ajasta, siirrä taulukko tmin: sta tmax: iin ja etsi kyseisestä osaradasta maksimi. 2) Nykyään liikkuvien keskiarvojen käsite on hyvin yksinkertainen: kuvitelkaa, että minulla on seuraava lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Voin tasoittaa sen ottamalla keskimäärin kaksi numeroa: 1,45, 1,45, 1,45, 1,5. Huomaa, että ensimmäinen numero on keskimäärin 1,5 ja 1,4 (toinen ja ensimmäinen numero) toinen (uusi lista) on keskimäärin 1,4 ja 1,5 (kolmas ja toinen vanha luettelo) kolmas (uusi lista) keskimäärin 1,5 ja 1,4 (neljäs ja kolmas) ja niin edelleen. Olisin voinut tehdä sen kolmesta tai neljästä, tai n. Huomaa, miten tiedot ovat paljon pehmeämpiä. Hyvä tapa nähdä liikkuvia keskiarvoja työssä on mennä Google Finance - ohjelmaan, valitse varastossa (kokeile Tesla Motorsin melko haihtuvaa (TSLA)) ja klikkaa teknisiä tietoja kaavion alareunassa. Valitse Siirrä keskiarvo tietyn ajanjakson ja Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo vertailemaan eroja. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on vain yksi tämän kehittely, mutta painaa vanhempia tietoja vähemmän kuin uudet tiedot. Tämä on keino puolustaa tasoittamista taaksepäin. Lue Wikipedia-merkintä. Joten tämä on enemmän kommentti kuin vastaus, mutta pieni kommenttikenttä oli vain pieni. Onnea. Jos sinulla on ongelmia matematiikan kanssa, voit mennä yksinkertaisella liikkuva keskiarvon eksponentiaalisen sijaan. Joten tuloksesi saatat olla viimeinen x-käsite jaettuna x: llä. Ei testattu pseudokoodi: Huomaa, että sinun on käsiteltävä tietojen alku - ja loppuosaa, koska selvästi et voi keskimäärin viittä viimeistä ehtoa, kun olet toinen tietopisteessäsi. Lisäksi on olemassa tehokkaampia tapoja laskea tämä liukuva keskiarvo (summa - vanhin uusin), mutta tämä on saada käsitys whats tapahtuu eri. vastasi 8. helmikuuta klo 12.49 Ryan Hamilton Let8217s: n tarkasteltiin miten kirjoittaa keskimääräistä analytiikkaa q: n kdb-tietokannassa. Esimerkkitietona (mcd. csv) käytämme osakekurssitietoja McDonalds MCD: lle. Alla oleva koodi lataa historialliset varastotiedot MCD: lle ja sijoittaa sen taulukkoon t: Yksinkertainen liukuva keskiarvo Yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa voidaan käyttää vaihtelevien tietojen tasaamiseksi yleisten suuntausten ja syklien tunnistamiseksi. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on datapisteiden keskiarvo ja painottaa jokaisen laskennallisen arvon yhtä lailla. Esimerkiksi kantojen liikkuvan keskihinnan löytäminen kymmenen viime päivän aikana lisäämme yksinkertaisesti päivittäisen hinnan näille kymmenelle päivälle ja jaamme kymmenellä. Tämä kymmenen päivän mittainen ikkuna siirtyy sitten päivämäärien läpi käyttämällä ikkunan arvoja keskimääräisen arvon etsimiseksi. Here8217s koodi kdb 1020 päivän liukuva keskiarvo ja tuloksena kaavio. Yksinkertainen Moving Average Kaavio Kdb (tuotettu qStudio) Mikä eksponentiaalinen liikkuva keskiarvo on ja kuinka laskea se Yksi liikkeessä olevan ongelman kanssa on se, että se antaa joka päivä samanarvoisen painotuksen. Monissa tarkoituksissa on järkevämpää antaa viime päivinä korkeampi painotus, yksi tapa tehdä tämä on käyttämällä Exponential Moving Average - arvoa. Tämä käyttää eksponentiaalisesti laskevaa painoa päivämääriin aiemmin. Yksinkertaisin eksponentiaalisen tasoituksen muoto annetaan kaavalla: missä on tasoituskerroin ja 0 Tässä taulukossa esitetään kuinka eri painotukset EMA lasketaan ottaen huomioon arvot 1,2,3 , 4,8,10,20 ja tasoituskerroin 0,7. (excel laskentataulukko) Tämän laskutoimituksen suorittamiseksi kdb: ssä voimme tehdä seuraavaa: (Tämä koodi on alunperin lähetetty Googlen postilistalle Attilassa, täysi keskustelu löytyy täältä.) Tämä vastakkaisen kielen adverb toimii, koska vaihtoehtoinen syntaksi yleistyy 3 tai useampia argumentteja, joissa ensimmäistä argumenttia käytetään alkuarvona ja argumentit vastaavat listojen vastaavia elementtejä: Exponential Moving Average Chart Lopuksi otetaan kaava ja sovellamme sen osakekurssitietoihin, jolloin voimme nähdä eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon kahdelle eri tasoituskertoimelle: Exponential Moving Average Stock Price kaavion, joka on tuotettu käyttäen qStudio Kuten voit nähdä EMA: n kanssa, voimme priorisoida viimeisimmät arvot valitulla tasoituskertoimella päättää tasapainon viimeaikaisista ja historiallisista tiedoista. KDB-analyysin, kuten Exponential Moving Average, kirjoittaminen kdb-kurssiin kuuluu. järjestämme säännöllisesti koulutusta Lontoossa, New Yorkissa. Aasia tai online kdb-kurssimme on nyt saatavilla juuri nyt. 1 Vastaus 8220Exponential Moving Average EMA Kdb8221 Kiitos Ryan, tämä on erittäin hyödyllistä. Mutta luulen, että ema8217s-määritelmässä on typo, pitäisi olla: ema: xyJava liukuva keskimääräinen menetelmä Jos etsit EMA: ta, joka on optimoitu suoratoistatiedostoihin, joka on peräisin tiedostosta tai lainata palvelua, , toisin kuin brute force-laskelmia. Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen, jos tietoja käsitellään reaaliaikaisesti. EMAsilla, painotetuilla liikkuvilla keskiarvoilla, on etuna, että kunkin peräkkäisen jakson suhteellinen painotus pienenee vakiotekijällä f2 (N1), missä N on niiden kausien lukumäärä, joiden aikana EMA: ta on tarkoitus soveltaa. Koska voit laskea nykyisen EMA: n (ts. Nykyiselle jaksolle) käyttäen seuraavaa iteratiivista kaavaa: eman fprice (1-f) eman-1 Seuraava näyte luokka toteuttaa tämän EERA: n iteraattisen luonteen ja minimoi laskennalliset vaatimukset brut - voimamenetelmiä tai jälkikäsittelymenetelmiä. yksityiset int numPeriods 0 yksityinen int totalPeriods 0 yksityinen double runningEMA 0.0 yksityinen kaksinkertainen tekijä 0.0 public EMA (int numPeriods) this. numPeriods numPeriods factor 2.0 (numPeriods 1.0) Nollaa laskelmat EMA: n luomiseksi tietylle ajanjaksolle. public void reset (int numPeriods) Palauttaa EMA ajanjaksolle määritellään rakentajan aikana. Jos käsittelyajat ovat pienempiä kuin EMA-alue, nolla palautetaan. julkinen kaksinkertainen laskenta (kaksoishinta) runningEMA faktorimaksu (1-kertainen) runningEMA jos (totalPeriods lt numPeriods) Mistä lähdet hintatiedot ja mitä teet EMA-tulosten kanssa, riippuu sinulle. Jos sinulla esimerkiksi olisi taulukon hintatietoja ja haluat laskea EMA: n toiseen taulukkoon, seuraavaa koodinpätkää käytetään: kaksinkertainen hinta. lähde laskelmista, tiedostosta tai palvelusarjasta kaksinkertainen ema uusi doubleprices. length EMA ema uusi EMA (50) 50 jakso EMA (int idx0 iltprices. length idx) emaidx ema (pricesidx) Onnea ja parhaat toiveet projektiasi varten. liukuva keskiarvo Keskiarvot Yksinkertainen liukuva keskiarvo Sinua kehotetaan ratkaisemaan tämä tehtävä tehtävänkuvauksen mukaan käyttäen mitä tahansa kielenkäyttöäsi. Lasketaan joukko numeroiden yksinkertainen liikkuva keskiarvo. Luo stateful functionclassinstance, joka vie ajan ja palauttaa rutiinin, joka ottaa numeron argumenttina ja palauttaa yksinkertaisen liukuvan keskiarvon argumentteihinsa toistaiseksi. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on menetelmä, jolla lasketaan keskimääräinen lukuvirta vain keskimäärin viimeisestä 160 P 160 - numerosta virtauksesta 160, jossa 160 P 160 tunnetaan ajanjaksoksi. Se voidaan toteuttaa kutsumalla 160: n 160 160: n 160 160 (160) P 160 160 - tyyppinen alustusrutiini, joka palauttaa rutiinin, joka kutsutaan yksittäisillä, peräkkäisillä numeroilla, laskee keskiarvon to), niiden viimeinen 160 P 160, soita 160 SMA: lle (). Tehtävänkuvauksessa oleva 160 sana 160 viittaa 160: n SMA: n (160) tarpeeseen muistaa tietyt tiedot kutsujen välillä: 160 Ajanjakso, 160 P 160 Tilattu astia, jossa on ainakin viimeiset 160 P 160 - numerot kustakin sen yksittäiset puhelut. Stateful 160 tarkoittaa myös sitä, että peräkkäiset kutsuja 160 I (), 160 alustunnistin 160: n tulisi palauttaa erilliset rutiinit, jotka eivät 160: stä 160: stä jakaa tallennettua tilaa, jotta niitä voitaisiin käyttää kahdessa itsenäisessä tietovirrassa. Pseudokoodi 160 SMA 160: n käyttöönotosta on: Tämä versio käyttää pysyvää jonoa pitämään viimeisimmät p-arvot. Jokainen toiminto, joka palautuu init-moving-keskiarvosta, on sen tilan atomissa, jolla on jonon arvo. Tämä toteutus käyttää pyöreää luetteloa, joka tallentaa numerot ikkunaan jokaisen iteroinnin osoittimen alussa viittaamaan luettelosoluun, jossa arvo siirtyy ulos ikkunasta ja korvataan juuri lisättynä arvolla. Closure-muokkauksen käyttäminen Tällä hetkellä tämä sma cant be nogc koska se jakaa sulkemisen kasaan. Jotkut pako-analyysit voisivat poistaa kasaan allokoinnin. Struct-muokkauksen käyttäminen Tässä versiossa vältetään sulkemisen kokoonpanon pitäminen pitämällä tiedot päätoiminnon pino-kehyksessä. Sama ulostulo: Jotta vältettäisiin kelluvan pisteen approksimaatiot pysyisivät paikoillaan ja kasvaisivat, koodi voisi suorittaa jaksottaisen summan koko ympyränmuotoiselle jonojärjestelmälle. Tämä toteutus tuottaa kaksi (funktio) objektia, jotka jakavat tilaa. E on idiomatinen E: ssa erottamaan tulosteen tulosta (lukea kirjoituksesta) sen sijaan, että ne yhdistettäisiin yhteen objektiksi. Rakenne on sama kuin Standard Devation E: n toteutus. Alla oleva elixir-ohjelma luo nimettömän toiminnon, jossa on upotettu aika p, jota käytetään yksinkertaisen liukuvan keskiarvon ajanjaksona. Run-toiminto lukee numeerisen syötteen ja siirtää sen äskettäin luotuun nimettömään funktioon ja tarkastaa tuloksen STDOUT: lle. Lähtö esitetään alla, keskiarvona, jota seuraa ryhmitelty tulo, joka muodostaa jokaisen liukuvan keskiarvon. Erlangilla on sulkimet, mutta muuttumattomat muuttujat. Sitten ratkaisu on käyttää prosesseja ja yksinkertaista sanomapohjaista API: ta. Matrix-kielillä on rutiineja laskemaan liukuva avarageja tietylle kohteelle. Se on vähemmän tehokas silmukka kuin seuraavissa komennoissa. Jatkuva kehotus syöttöä I varten. joka lisätään luettelon L1 loppuun. L1 voidaan löytää painamalla 2ND1, ja keskiarvo löytyy ListOPS: stä Paina ON - painiketta lopettaaksesi ohjelman. Toiminto, joka palauttaa luettelon, joka sisältää toimitetun argumentin keskimääräiset tiedot, joka palauttaa yksinkertaisen arvon jokaisella kutsulla: luettelo on keskimääräinen lista: p on jakso: 5 palauttaa keskimääräisen luettelon: Esimerkki 2: Ohjelman käyttäminen movinav2 (i , 5) - Siirrä keskimääräinen laskenta ja määritä 5 movinav2 (3, x) jakso: x - uusi tieto listassa (arvo 3) ja tulos tallennetaan muuttujaan x ja näytetään movinav2 (4, x) : x - uusi tieto (arvo 4), ja uusi tulos tallennetaan muuttujaan x ja näytetään (43) 2. Toiminnon kuvaus movinavg: muuttuja r - on tulos (keskiarvoinen lista), joka palautetaan muuttuja i - on indeksimuuttuja ja se viittaa alaluettelon loppuun listan keskiarvo. muuttuja z - avustaja-muuttuja Toiminto käyttää muuttujaa i määrittääkseen, mitkä luettelon arvot otetaan huomioon seuraavassa keskimääräisessä laskelmassa. Jokaisella iteraatiolla muuttuja i osoittaa viimeisen listan arvon, jota käytetään keskimääräisessä laskelmassa. Joten tarvitsemme vain selville, mikä on luettelon ensimmäinen arvo. Yleensä on p-osaa pitää p-elementtejä, joten ensimmäinen elementti on indeksoima (i-p1). Ensimmäisten iterointien aikana laskelma kuitenkin on yleensä negatiivinen, joten seuraavalla yhtälöllä vältetään negatiiviset indeksit: max (i-p1,1) tai järjestämällä yhtälö max (i-p, 0) 1. Ensimmäisten iterointien elementtien määrä on myös pienempi, oikea arvo on (pääindeksi - aloita indeksi 1) tai järjestämällä yhtälö (i - (max (ip, 0) 1) 1) ja sitten , (i-max (ip, 0)). Variable z: lla on yhteinen arvo (max (ip), 0), joten beginindex on (z1) ja elementtien määrä on (iz) mid (list, z1, iz) palauttaa arvoluettelon, .) Summa summa summa (.) (iz) ri keskittää ne ja tallentaa tulokset sopivaan paikkaan tulosluettelossa fp1 luo osittaisen sovelluksen, joka vahvistaa (tässä tapauksessa) toisen ja kolmannen parametrin