Eu tenho essencialmente uma matriz de valores como this. A matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo Meu A lógica falha porque no meu exemplo acima, 0 36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e veria o último número 0 25 como o pico, pois há uma diminuição para 0 24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores E aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais linear valores ou seja, eu d como meus resultados para ser curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores Como posso Fazer isso É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como posso processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo de média móvel exponencial para até mesmo out. asked Feb 8 12 at 20 27.To computa Uma média móvel exponencial que você precisa para manter algum estado ao redor e Você precisa de um parâmetro de ajuste Isso chama para uma pequena classe supondo que você está usando o Java 5 ou posterior. Instantiar com o parâmetro de decadência que você quer pode ter ajuste deve estar entre 0 e 1 e, em seguida, use a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical Recorrência, tudo o que você realmente precisa saber quando transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos Eles ve algumas outras notações, bem como, o que doesn t ajudar No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa Para lembrar um valor antigo sem arrays de estado complicado required. answered Feb 8 12 at 20 42. TKKocheran Muito bonito Isn t it nice quando as coisas podem ser simples Se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager Note que os primeiros termos no A seqüência média saltará em torno de um bit devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar t Ele resto de seu programa muito Donal Fellows Feb 9 12 em 0 06.Eu estou tendo um tempo difícil entender suas perguntas, mas vou tentar responder anyway.1 Se o algoritmo encontrado 0 25 em vez de 0 36, então é errado É errado porque ele assume um aumento ou diminuição monotônico que está sempre subindo ou sempre indo para baixo A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares Se você realmente deseja encontrar o máximo Valor entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray.2 Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imagine que eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média de 1 5 e 1 4 segundos e primeiros números a segunda nova lista É a média de 1 4 e 1 5 terceira e segunda lista antiga a terceira lista nova a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante eu poderia Ter feito período de três ou quatro, ou n Observe como os dados são muito mais suave Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecione um estoque tentar Tesla Motors bastante volátil TSLA e clique em technicals na parte inferior da O gráfico Selecionar Média Móvel com um determinado período, e média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados esta é uma forma de polarizar o alisamento em direção à parte traseira Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentário foi apenas a pequena boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma simples média móvel em vez de exponencial Então A saída que você obtém seria o último x termos dividido por x pseudocódigo não testado. Note que você vai precisar para lidar com o início e fim partes dos dados uma vez que claramente você não pode média t os últimos 5 termos quando você está em seu ponto de dados 2 , a São formas mais eficientes de calcular esta soma de média móvel - a mais antiga, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda a linha. EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA . As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência média de convergência MACD eo oscilador de preços PPO em geral. Em geral, os EMA de 50 e 200 dias são Usados como sinais de tendências de longo prazo. Os traders que empregam análises técnicas acham médias móveis muito úteis e perspicazes quando aplicadas corretamente, mas criam estragos quando usados indevidamente ou são mal interpretados. Todas as médias móveis normalmente usadas na análise técnica são, por sua própria natureza, Por conseguinte, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar a sua força Muito frequentemente, no momento em que uma média móvel E linha de indicador tem feito uma alteração para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ideal de entrada no mercado já passou Um EMA serve para aliviar este dilema em certa medida Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, abraços A ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando o EMA. Like todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para tendências mercados Quando o mercado está em uma forte E tendência de alta sustentada a linha de indicador de EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência para baixo Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima Por exemplo, à medida que a ação de preço de uma forte tendência de alta começar a nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha de indicador se aplainar e A taxa de variação é zero. Por causa do efeito retardado, por este ponto, ou até mesmo algumas barras antes, a ação de preço deveria já ter invertido. Portanto, segue-se que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada Como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito retardado das médias móveis em movimento. Usos do EMA. EMA são comumente usados em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos do mercado e para avaliar a sua validade Para os comerciantes que o comércio intraday e rápido Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, a estratégia de um comerciante intraday pode ser o comércio apenas a partir do lado longo em um intraday Como calcular médias ponderadas móveis em Excel usando Exponential Smoothing. Excel Análise de dados para Dummies, 2nd Edition. A ferramenta Exponential Smoothing no Excel calcula a média móvel Como A suavização exponencial pondera os valores incluídos nos cálculos da média móvel de modo que os valores mais recentes tenham um maior efeito sobre o cálculo médio e os valores antigos tenham um efeito menor. Esta ponderação é realizada através de uma constante de suavização. Para ilustrar como funciona a ferramenta Suavização exponencial , Suponha que você está novamente olhando para a média diária de temperatura information. To calcular médias ponderadas ponderadas usando suavização exponencial, tome as seguintes etapas. Para calcular uma média móvel exponencialmente suavizada, primeiro clique na guia Data s botão de comando Data Analysis. When Excel exibe A caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item Suavização exponencial da lista e clique em OK. EXCEL exibe a caixa de diálogo Suavização exponencial. Identifique os dados. Para identificar os dados para os quais você deseja calcular uma média móvel suavemente exponencial, clique no botão Caixa de texto de intervalo de entrada Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de intervalo de planilha ou por s Eleger o intervalo de planilha Se o seu intervalo de entrada incluir um rótulo de texto para identificar ou descrever seus dados, marque a caixa de seleção Etiquetas. Proporcione a constante de suavização. Insira o valor de constante de suavização na caixa de texto Fator de amortecimento O arquivo de Ajuda do Excel sugere que você use um Suavização constante entre 0 2 e 0 3 Presumivelmente, no entanto, se você estiver usando esta ferramenta, você tem suas próprias idéias sobre o que a constante de suavização correta é Se você re clueless sobre a constante de suavização, talvez você shouldn t estar usando esta ferramenta. Diga ao Excel onde colocar a média móvel movimentada exponencialmente. Use a caixa de texto Escala de Saída para identificar o intervalo da planilha na qual deseja inserir os dados da média móvel. Por exemplo, no exemplo da planilha, você coloca os dados da média móvel na planilha Gama B2 B10. Opcional Gráfico os dados suavizados exponencialmente. Para traçar os dados exponencialmente suavizados, marque a caixa de seleção Saída do gráfico. Opcional Indique que você deseja que as informações de erro padrão sejam calculadas. Para calcular erros padrão, marque a caixa de seleção Erros Padrão O Excel coloca os valores de erro padrão ao lado dos valores de média móvel exponencialmente suavizados. Depois de concluir especificando quais informações de média móvel você deseja calcular e onde deseja Ele colocou, clique em OK. Excel calcula informações de média móvel.
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