Jag har i huvudsak en mängd värden som denna. Den ovanstående matrisen är översimplifierad, jag m samlar 1 värde per millisekund i min riktiga kod och jag måste bearbeta utmatningen på en algoritm som jag skrev för att hitta den närmaste toppen före en tidpunkt Logiken misslyckas eftersom i mitt exempel ovan är 0 36 den riktiga toppen, men min algoritm skulle se bakåt och se det sista numret 0 25 som toppen eftersom det sänker till 0 24 före det. Målet är att ta dessa värden Och tillämpa en algoritm för dem som släpper ut dem lite så att jag har mer linjära värden, dvs jag tycker att mina resultat är kurva, inte jaggedy. Jag har fått höra att använda ett exponentiellt glidande medelfilter till mina värden. Hur kan jag gör det här Det är verkligen svårt för mig att läsa matematiska ekvationer. Jag hanterar mycket bättre med kod. Hur bearbetar jag värden i min array och tillämpar en exponentiell glidande genomsnittlig beräkning för att till och med utföra dem. Skal den 8 februari 12 på 20 27. För att beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde behöver du hålla någon stat runt och du behöver en inställningsparameter Detta kräver en liten klass om du antar att du använder Java 5 eller senare. Inställning med sönderfallsparametern du vill kan ta tuning ska vara mellan 0 och 1 och använd sedan genomsnittet för att filtrera. När du läser en sida på några matematiska Återkommande, allt du verkligen behöver veta när du gör det till kod är att matematiker gillar att skriva index i arrayer och sekvenser med prenumerationer. De har några andra noteringar också, vilket hjälper inte Emellertid är EMA ganska enkel eftersom du bara behöver att komma ihåg ett gammalt värde, inga komplicerade tillståndsuppställningar krävs. svarade den 8 februari 12 på 20 42. TKKocheran Ganska mycket Det är inte trevligt när saker kan vara enkla Om du börjar med en ny sekvens får du en ny medelvärde Observera att de första villkoren i Den genomsnittliga sekvensen hoppar runt lite på grund av gränseffekter, men du får de med andra glidande medelvärder. En bra fördel är dock att du kan linda den glidande genomsnittliga logiken in i medelvärdet och experimentera utan att störa t han vilar på ditt program för mycket Donal Fellows 9 februari 12 på 0 06. Jag har svårt att förstå dina frågor, men jag kommer att försöka svara ändå.1 Om din algoritm hittat 0 25 istället för 0 36, då är det fel Det är fel eftersom det förutsätter en monotonisk ökning eller minskning som alltid går upp eller alltid går ner, Om du inte vill ha det maximala, om du inte är genomsnittlig ALLA dina data, är dina datapunkter --- som du presenterar dem --- olinjära. värdet mellan två punkter i tid, skära sedan din matris från tmin till tmax och hitta max av den subarray.2 Nu är konceptet för glidande medelvärden mycket enkelt. Föreställ dig att jag har följande lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Jag kan släpa ut det genom att ta medeltalet av två nummer 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observera att det första numret är genomsnittet av 1 5 och 1 4 sekund och första siffrorna är den andra nya listan är genomsnittet av 1 4 och 1 5 tredje och andra gamla listan den tredje nya listan i genomsnitt 1 5 och 1 4 fjärde och tredje, och så vidare kunde jag har gjort det period tre eller fyra eller n Observera hur dataen är mycket jämnare Ett bra sätt att se glidande medelvärden på jobbet är att gå till Google Finance, välj ett lager försök Tesla Motors ganska flyktiga TSLA och klicka på technicals längst ner på diagrammet Välj Flyttande medelvärde med en given period och Exponentiell glidande medelvärde för att jämföra deras skillnader. Exponentialt glidande medelvärde är bara en annan utarbetande av detta men viktar de äldre data mindre än de nya data så är det ett sätt att förspänna utjämningen mot baksidan Vänligen läs Wikipedia-posten. Så det här är mer en kommentar än ett svar, men den lilla kommentarrutan var bara för liten lycka till. Om du har problem med matte kan du gå med ett enkelt glidande medel istället för exponentiella Så utgången du får skulle vara de sista x-termerna dividerad med x Otestad pseudokod. Notera att du måste hantera start - och slutdelarna av data eftersom det tydligt är att du inte kan räkna med de senaste 5 termerna när du befinner dig på din andra datapunkt , den re är effektivare sätt att beräkna denna rörliga genomsnittliga summan summan - äldsta nyaste, men det här är att få konceptet av vad som händer across. answered Feb 8 12 på 20 41. Om du vill kontrollera om det till exempel bara finns strängar i en array, kan du använda en kombination av arraysum och arraymap som this. function onlystringsinarray arr return arraysum arraymap isstring arr count arr. arr1 array en två tre arr2 array foo bar array arr3 array foo array, bar arr4 array array, foo bar. vardump onlystringsinarray arr1, onlystringsinarray arr2, onlystringsinarray arr3, onlystringsinarray arr4.Detta ger dig följande resultat bool true bool false bool false bool false. Simple Moving Average MVA, SMA. Det enkla glidande medelvärdet är bara ett obestämt medelvärde aritmetiskt medelvärde av det angivna numret på de senaste priserna. Om det tidigare värdet av glidande medel är känt behöver du inte beräkna hela summan Du kan bara ta bort det äldsta värdet från föregående resultat och lägga till ett nytt värde. I Analysis. Smoothing Data. Den första användningen av den enkla glidande medelindikatorn utjämnar bullriga data. Glattning avlägsnar spikar i data och minskar påverkan av tillfälliga fluktuationer av priserna. Trenddetektering. Den andra användningen är detektering av tendenser på marknadstendenser Beroende på indikatorens parameter, är rörelsens lutning Ing medellinjen kan visa den långa om N är stor eller kort om N är små siktstrenden Trenden På diagrammet nedan visar det långsiktiga glidande genomsnittet att trots att priset i det markerade området går upp är marknaden nere trend. Classic Moving Average Strategy. Den klassiska glidande genomsnittliga strategin använder trenddetekteringsfunktionen i det rörliga genomsnittet. Trader tittar på kortsiktiga och långsiktiga tendenser När den korta tendensen förändras och är stark nog för att korsa långsiktiga Tendensen kommer den näringsidkare på marknaden efter den kortsiktiga tendensen som förväntar sig att den långsiktiga tiden kommer att ändras snart. De klassiska parametrarna rekommenderas för aktiemarknaden är 7, 14 För valutamarknaden rekommenderas vanligtvis 5, 20 Men du ska alltid Känna igen alla faktorer och välj en sådan uppsättning parametrar som korrekt återspeglar den nuvarande marknadssituationen. I diagrammet ovan är den långsiktiga MVA 25 röd och den korta MVA 5 är grön. De områden där indikatorn rs skärs markeras I det första området väntas den kortsiktiga tendensen för att växa och korsar den långsiktiga tendensen över Traden köper exits kort, går lång. I det andra området väntas den korta tendensen att falla och korsar den långa tidsbegränsning under Näringsidkaren säljer utgångar lång, går kort I tredje området korsar den långsiktiga långsiktig igen Trafiken växlar till långa köper igen. Köpa medelvärde som trappstopp. Om den kortsiktiga parametern är 1 bara ett pris i sig kan långsiktigt vanligtvis 150 eller mer rörligt medelvärde användas som ett efterföljande stopp. Den största nackdelen med det rörliga medlet är dess inerthet. Det släpper ut data men ändrar extremiteter in i framtiden. Om du tittar noggrant på Classic Moving Average Strategy, Du kommer se att signalen är försenad för 4-6 bar jämförande den faktiska tendensen förändringen Detta gör användningen av det rörliga genomsnittet på platt marknaden väldigt farligt. Det fungerar bra medan marknaden är trendig men producerar många falska signaler när marknaden rör sig varken uppåt eller nedåt I det fallet erkänns den lilla svängningen när tendensen förändras. Denna artikel i andra språk.
No comments:
Post a Comment