Średnia przepływająca średnia jest to średnia danych obliczonych w danym okresie. Średnia ruchoma jest najbardziej popularnym wskaźnikiem cen stosowanym w analizach technicznych. Ta średnia może być używana z każdą ceną, włączając w to: Hi, Low, Open lub Close i może być stosowana również do innych wskaźników. Średnia ruchoma wygładza serie danych, które są bardzo ważne w niestabilnym rynku, ponieważ pomaga zidentyfikować znaczące tendencje. Dundas Chart for Reporting Services ma cztery typy średnich kroczących, w tym Simple, Exponential. Trójkątny. i ważone. Najważniejszą różnicą między powyższymi średnimi ruchoma jest to, jak ważą ich punkty danych. Przed przystąpieniem do dalszego postępowania zalecamy przeczytanie Formuły Finansowej. Korzystanie z formuł finansowych zawiera szczegółowe wyjaśnienie sposobu korzystania z formuł, a także wyjaśnia różne opcje dostępne podczas stosowania formuły. FormulaFinancial (FinancialFormula. MovingAverage, 20, Seria 1: Y2, Seria 2: Y) Wykres liniowy jest dobrym wyborem przy wyświetlaniu prostej średniej ruchomej. Interpretacja finansowa: średnia ruchoma służy do porównania cen zabezpieczeń ze średnią ruchoma. Najważniejszym elementem służącym do obliczania średniej ruchomej jest okres czasu, który powinien być równy obserwowanemu cyklowi rynkowemu. Średnia ruchoma jest wskaźnikiem słabiej rozwiniętym i zawsze będzie za ceną. Kiedy cena jest zgodna z trendem, średnia ruchoma jest bardzo zbliżona do ceny zabezpieczenia. Kiedy cena wzrasta, średnia ruchoma prawdopodobnie się zmniejszy ze względu na wpływ danych historycznych. Obliczanie: średnia ruchoma jest obliczana przy użyciu następującego wzoru: W poprzedniej formule n-wartość reprezentuje okres czasu. Najczęstsze okresy to: 10 dni, 50 dni i 200 dni. Średnia ruchoma się zmienia, ponieważ w miarę dodawania każdego nowego punktu danych najstarszy punkt danych zostaje upuszczony. Prosta średnia ruchoma równa jest wagi do każdej ceny punktów danych. Ten przykład ilustruje sposób obliczania 20-dniowej średniej ruchomej przy użyciu metody Formula. I chcą opracować obliczenia dla średniej ruchomej akcji. Jednak wiele późniejszych obliczeń planowano później. Mój pierwszy krok, aby wiedzieć, jak efektywnie przeliczyć ruch średnią. Muszę wiedzieć, jak skutecznie wejść i wyjść z powrotem. brano pod uwagę datę i cenę. data, cena i średnia ruchoma. Jeśli mam 500 rekordów i chcę obliczyć Moving średnio przez 5 dni, co jest effient sposób zamiast się tam iz powrotem w tablicy Data i cena ponownie proszę sugest co to jest najlepszy sposób na wejście (ArrayList, tabela, tablica itp.) i zwrócić wyjście. Uwaga: dzisiejszy MA 5 dni będzie średnio z ostatnich 5 dni, w tym z dzisiejszą ceną. Wczoraj średnia w ciągu ostatnich 5 dni od wczoraj. Chcę zachować dni, aby być elastycznymi, a nie 5 może to być 9, 14, 20 itd. Czwartek, 10 kwietnia 2008 3:21 PM Jeśli potrzebujesz prostych obliczeń bez wysiłku, niż możesz użyć TA-Lib. Jeśli chcesz, aby Twoje obliczenia były bardziej wydajne niż TA-Lib, możesz stworzyć własny wskaźnik techniczny. TA-Lib jest świetny, ale problem polega na tym, że ta biblioteka ma tylko statyczne metody. Oznacza to, że gdy trzeba obliczyć wartości tablic SMA na podstawie 500 pasków cen, wtedy wyślemy cały szereg pasków i zwróci tablicę wartości SMA. Jeśli otrzymasz nową wartość 501-stową, należy ponownie przesłać całą tablicę, a TA-Lib ponownie obliczy i zwróci tablicę wartości SMA. Teraz wyobraź sobie, że potrzebujesz takiego wskaźnika w prawdziwym karmieniu cen, a przy każdej zmianie ceny potrzebujesz nowej wartości wskaźnika. Jeśli masz jeden wskaźnik nie jest dużym problemem, ale jeśli masz setki wskaźników działających, może to być problem z wydajnością. Byłem w takiej sytuacji i zaczynamy opracowywać wskaźniki w czasie rzeczywistym, które są skuteczne i wykonują dodatkowe obliczenia dla nowego paska cenowego lub tylko dla zmodyfikowanego paska cenowego. Niewątpliwie nigdy nie potrzebowałem wskaźnika SMA dla moich systemów handlowych, ale mam takie dla EMA, WMA, AD i innych. Jeden taki wskaźnik AD jest opublikowany na moim blogu i możesz zobaczyć, co jest podstawową strukturą mojej klasy wskaźników w czasie rzeczywistym. Mam nadzieję, że potrzebujesz małych zmian w celu wdrożenia wskaźnika SMA, ponieważ jest jednym z najprostszych. Logika jest prosta. Aby obliczyć SMA wszystko, czego potrzebujesz to n ostatnich cen. Tak więc instancja klasy będzie miała zbiór cen, które przechowują tylko ostatnią liczbę niderlandzkich cen, ponieważ określono SMA (w Twoim przypadku 5). Więc kiedy masz nowy pasek, usuń najstarszy, dodaj nowy i wygeneruj obliczenia. Czwartek, 10 kwietnia 2008 4:04 PM Wszystkie odpowiedzi Jest biblioteka o nazwie TA-Lib, która robi to wszystko dla Ciebie i jest open source. Myślę, że ma około 50 wskaźników. Używaliśmy go w środowisku produkcyjnym i jest bardzo wydajny i realny. Możesz użyć go w C, Java, C itd. Jeśli potrzebujesz prostych obliczeń bez wysiłku, niż możesz użyć TA-Lib. Jeśli chcesz, aby Twoje obliczenia były bardziej wydajne niż TA-Lib, możesz stworzyć własny wskaźnik techniczny. TA-Lib jest świetny, ale problem polega na tym, że ta biblioteka ma tylko statyczne metody. Oznacza to, że gdy trzeba obliczyć wartości tablic SMA na podstawie 500 pasków cen, wtedy wyślemy cały szereg pasków i zwróci tablicę wartości SMA. Jeśli otrzymasz nową wartość 501-stową, należy ponownie przesłać całą tablicę, a TA-Lib ponownie obliczy i zwróci tablicę wartości SMA. Teraz wyobraź sobie, że potrzebujesz takiego wskaźnika w prawdziwym karmieniu cen, a przy każdej zmianie ceny potrzebujesz nowej wartości wskaźnika. Jeśli masz jeden wskaźnik nie jest dużym problemem, ale jeśli masz setki wskaźników działających, może to być problem z wydajnością. Byłem w takiej sytuacji i zaczynamy opracowywać wskaźniki w czasie rzeczywistym, które są skuteczne i wykonują dodatkowe obliczenia dla nowego paska cenowego lub tylko dla zmodyfikowanego paska cenowego. Niewątpliwie nigdy nie potrzebowałem wskaźnika SMA dla moich systemów handlowych, ale mam takie dla EMA, WMA, AD i innych. Jeden taki wskaźnik AD jest opublikowany na moim blogu i możesz zobaczyć, co jest podstawową strukturą mojej klasy wskaźników w czasie rzeczywistym. Mam nadzieję, że potrzebujesz małych zmian w celu wdrożenia wskaźnika SMA, ponieważ jest jednym z najprostszych. Logika jest prosta. Aby obliczyć SMA wszystko, czego potrzebujesz to n ostatnich cen. Tak więc instancja klasy będzie miała zbiór cen, które przechowują tylko ostatnią liczbę niderlandzkich cen, ponieważ określono SMA (w Twoim przypadku 5). Więc kiedy masz nowy pasek, usuń najstarszy, dodaj nowy i wygeneruj obliczenia. Czwartek, 10 kwietnia 2008 16:04 Chcę obliczyć średnią ruchomej w bazie danych za pomocą procedury składowanej lub w kostce. Czy spojrzałeś na Analysis Services, ma możliwość obliczania średnich kroczących. Czwartek, 10 kwietnia 2008 16:05 Tak. TA-LIB jest dobry, ale może nie być dla mnie odpowiedni. Kiedy dodam nową wartość lub zaktualizowaną wartość dla historii rekordów, wykonam obliczenia w osobnej funkcji tylko dla tego nowego cytatu i przechowuję ją w bazie danych. Mam zamiar zaktualizować wycenę co godzinę. Muszę zrobić około 25 do 30 wskaźników technicznych dla 2200 zapasów. Czwartek, 10 kwietnia 2008 5:51 Czas realizacji połączenia TA-Lib na tablicy 10000 elementów zajmuje około 15 milisekund (na karcie Intel Core Duo 2.13 Ghz). Jest to średnia wszystkich funkcji. Wśród najszybszych, SMA trwa mniej niż 2,5 milisekund. Najmniej, HTTRENDMODE, zajmuje 450 milisekund. Z mniej elementów jest szybszy. SMA zajmuje około 0,22 milisekund dla 1000 elementów wejściowych. Prędkość jest prawie liniowa (napowietrzenie wykonywania wywołania funkcji jest nieistotne). W kontekście Twojego zgłoszenia TA-Lib jest mało prawdopodobne, aby był Twoim wąskim gardłem dla szybkości. Również ogólnie nie polecam takiego kwerendy nquot rozwiązanie. Poniżej szczegółowe informacje. Po pierwsze, korekta do instrukcji Boban. s Wszystkie funkcje w TA-Lib mogą również obliczyć pojedynczą ostatnią wartość przy użyciu minimum elementów kwantowych. Możesz mieć tablicę wielkości 10000, zainicjować dane tylko dla pierwszych 500 elementów, dodać jeden element i zadzwonić do TA-Lib, aby obliczyć SMA tylko dla nowego elementu. TA-Lib będzie wyglądał wstecz nie więcej niż potrzeba (jeśli wartość SMA wynosi 5, wówczas TA-Lib obliczy pojedynczy SMA przy użyciu ostatnich 5 wartości). Jest to możliwe dzięki parametrom startIdx i endIdx. Można określić zakres do obliczenia lub pojedynczą wartość. W tym scenariuszu można utworzyć startIdx endIdx 500 w celu obliczenia elementu 501st. Dlaczego tak niskosztowe rozwiązanie może być niebezpieczne dla niektórych Niezależnie od wyboru rozwiązania Boban. s czy TA-Lib należy rozważyć, że przy użyciu niewielkiej ilości skończonej liczby danych w przeszłości nie działają dobrze z większością funkcji TA. Z SMA jest oczywiste, że po prostu potrzebujesz n elementu, aby obliczyć przeciętnie przez n element. To nie jest tak proste z EMA (i wiele innych funkcji TA). Algo często zależy od poprzedniej wartości do obliczania nowej wartości. Funkcja jest rekurencyjna. Oznacza to, że wszystkie poprzednie wartości mają wpływ na przyszłe wartości. Jeśli zdecydujesz się przeliczyć algo, aby użyć tylko niewielkiej ilości wartości z przeszłości, nie otrzymasz takiego samego wyniku, co osoba, która oblicza dużą liczbę poprzednich wartości. Rozwiązaniem jest kompromis pomiędzy szybkością i precyzją. Często dyskutuję o tym w kontekście TA-Lib (nazywam to kwantyfikatorem w dokumentacji i forum). Aby utrzymać to proste, moja ogólna rekomendacja polega na tym, że jeśli nie możesz dokonać różnicy między algą o skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR) z algo o nieskończonej odpowiedzi impulsowej (IIR), bezpieczniej będzie obliczać wszystkie dane, które masz dostępny. TA-Lib określa w kodzie, który z jego funkcji ma niestabilny okres (IIR). Poprawione zdanie angielskie Friday, August 15, 2008 4:20 AMI dysponują 4000-tysięcznymi danymi o stanie, a tring obliczają średnią ruchu dla wszystkich wartości danych, ale ponieważ ruch średnia opiera się na poprzednich danych i nie można obliczyć 15-dniowej SMA przez pierwsze 14 dni, pomiń pierwsze 14 dni i obliczyć SMA na pozostałej części danych. I musi być za pomocą LINQ do osiągnięcia. Czy ktoś może podać próbki lub podpowiedzi, jak używać LINQ do obliczania średniej ruchomej Wyjście dla średnich wartości to około 500. Naprawdę nie rozumiem, jak to możliwe, aby uzyskać tę wysoką wartość. Przenoszenie uśredniającego z kwotami tablicy: 06072017 562,49 571,72 06082017 565,84 580,32 06112017 568,56 571,17 06122017 569,55 576,16 06132017 570,56 572,16 06142017 570,63 571,53 06152017 571,21 574,13 06182017 572,78 585,78 06192017 573,79 587,41 06202017 574,23 585,74 06212017 574,22 577,67 06222017 575,63 582,10 06252017 576,06 570,77 06262017 576,68 572,03 06272017 576,88 574.50 06282017 576.7 569.05 06292017 576.95 584.00 07022017 578.37 592.52 07032017 579.92 599.41 07032017 581.74 599.41 Edytowane przez Leemx Friday, November 16, 2017 2:59 Przeniesiony przez Lisa Zhu Microsoft warunkowy personel poniedziałek, 19 listopada 2017 7:38 AM linq related (Z : Visual C General) Friday, November 16, 2017 2:42 AM Aby utworzyć średnią ruchu, zacznę od utworzenia zakresu od 0 do (długość listy danych - długość okresu przemieszczania), a następnie dla każdej wartości z zakresu wybierz elementy od x do x 43 długości okresu przemieszczania i oblicz średnią. Wszystko w jednym ładnym oświadczeniu LINQ: Zauważ, że to nie jest bardzo wydajne, ponieważ w zasadzie przeszukiwanie listy danych dla każdej wartości z zakresu .. Hej, spójrz na ten system pozwala na podpisy ponad 60 cha Edytowane przez Arno Brouwer Piątek, Listopad 23, 2017 4:42 PM Zaznaczone jako odpowiedź Alexander Sun Piątek, Grudzień 07, 2017 2:44 AM Friday, November 23, 2017 4:41 PM Wszystkie odpowiedzi Próbkę instrukcji LINQ pomoże. Optymalizacja kwPremature jest źródłem wszystkich zła. quot - Knuth Aby utworzyć średnią ruchu, zacznę od utworzenia zakresu od 0 do (długość listy danych - długość okresu przemieszczania), a następnie dla każdej z wartości w przedziale wybierz elementy x do x 43 długości okresu przemieszczania i obliczyć średnią. Wszystko w jednym ładnym oświadczeniu LINQ: Zauważ, że to nie jest bardzo wydajne, ponieważ w zasadzie przeszukiwanie listy danych dla każdej wartości z zakresu .. Hej, spójrz na ten system pozwala na podpisy ponad 60 cha Edytowane przez Arno Brouwer Piątek, Listopad 23, 2017 4:42 PM Zaznaczone jako odpowiedź Alexander Sun Piątek, 7 grudnia 2017 2:44 AM Piątek, 23 listopada 2017 4:41 PM Firma Microsoft przeprowadza ankietę internetową, aby zrozumieć swoją opinię na temat witryny sieci Web Msdn. Jeśli zdecydujesz się wziąć udział, ankieta online zostanie wyświetlona podczas wychodzenia z witryny sieci Web programu Msdn. Chcesz wziąć udział w tym wydarzeniu Pomóż nam ulepszyć MSDN. Odwiedź naszą stronę UserVoice, aby przesłać i głosować na pomysły Centra Dev Centra edukacyjneAkumulatorySpółka średniej ruchomej ŚrednieMaksymalna średnia ruchoma Zachęcamy do rozwiązania tego zadania zgodnie z opisem zadania, używając dowolnego języka, który możesz wiedzieć. Obliczanie prostej średniej ruchomej szeregu liczb. Utwórz stan klastra stanu, który trwa pewien okres i zwraca procedurę, która zajmuje numer jako argument i zwraca zwykłą średnią ruchową swoich argumentów. Prosta średnia ruchoma to metoda obliczania średniej strumienia liczb przez uśrednienie tylko ostatnich 160 P 160 z strumienia, 160 gdzie 160 P 160 jest znane jako okres. Może to być wywołane przez wywołanie procedury inicjowania z 160 P 160 jako argumentem, 160 I (P), 160, które powinno następnie zwrócić procedurę, która po wywołaniu z poszczególnymi kolejnymi członami strumienia liczb oblicza średnią ( do), ostatnie 160 P 160 z nich, zadzwoń do tego 160 SMA (). Słowo 160 160 w opisie zadania odnosi się do potrzeby 160 SMA () 160, aby zapamiętać pewne informacje między połączeniami do niego: 160 Okres, 160 P 160 Zleceniodawca co najmniej ostatnich 160 P 160 z każdego z indywidualnych rozmów. Stateful 160 oznacza również, że kolejne wywołania do 160 I (), 160 inicjatora, 160 powinny zwracać oddzielne procedury, które nie 160 nie 160 zapisują współużytkowane zasoby, dzięki czemu mogą być wykorzystane na dwóch niezależnych strumieniach danych. Pseudo-kod implementacji 160 SMA 160 jest następujący: ta wersja używa stałej kolejki do przechowywania najnowszych wartości p. Każda funkcja zwracana z init-moving-average ma swój stan w atomie posiadającym wartość kolejki. Ta implementacja wykorzystuje listę okrągłą do przechowywania numerów w oknie na początku każdego wskaźnika iteracyjnego odnoszącego się do komórki listy, która przechowuje wartość właśnie wychodzącą z okna i zastępuje ją właśnie wartością dodaną. Korzystanie z zamykania edytuj Obecnie to nie może być nogc, ponieważ przydzieli zamknięcie na stercie. Niektóre analizy ucieczki mogą usunąć alokację sterty. Korzystanie z edytowania struktury Struktura ta pozwala uniknąć alokacji stosu zamknięcia, przechowując dane w ramce stosu głównej funkcji. To samo: Aby uniknąć zbliżania się liczby zmiennoprzecinków do siebie i rosnącej, kod mógłby wykonać sumę okresową na całej kolekalnej kolejce kolejki. Ta implementacja powoduje utworzenie dwóch (funkcji) obiektów dzielących stan. Jest to idiomatyczne w E oddzielenie danych wejściowych z wyjścia (odczytywanie z zapisu), a nie łączenie ich w jeden obiekt. Struktura jest taka sama jak implementacja standardowego odchylenia. Poniższy program eliksiru generuje funkcję anonimową z osadzonym okresem p, który jest używany jako okres prostej średniej ruchomej. Funkcja run odczytuje dane liczbowe i przekazuje ją do nowo utworzonej funkcji anonimowej, a następnie sprawdza wynik na STDOUT. Wyjście jest pokazane poniżej, ze średnią, a następnie zgrupowane wejście, tworząc podstawę każdej średniej ruchomej. Erlang ma zamknięcia, ale zmienne niezmienne. Rozwiązaniem jest wtedy użycie procesów i prostej wiadomości przekazywania API. Języki matrycy mają procedury służące do obliczania szybkości poślizgowych dla danej sekwencji elementów. Jest mniej skuteczny w pętli jak w następujących komendach. Ciągle prosi o wejście I. który jest dodawany na końcu listy L1. L1 można znaleźć naciskając przycisk 2ND1, a wartość średnią można znaleźć w menu ListOPS W celu zakończenia programu należy nacisnąć przycisk ON. Funkcja, która zwraca listę zawierającą uśrednione dane dostarczonego argumentu Program, który zwraca prostą wartość przy każdej inwentaryzacji: lista to uśredniona lista: p to okres: 5 zwraca uśrednioną listę: Przykład 2: Korzystanie z programu movinav2 (i , 5) - Inicjalizacja średniej ruchomej i zdefiniowanie okresu 5 movinav2 (3, x): x - nowe dane na liście (wartość 3), a wynik zostanie zapisany na zmiennej x i wyświetlony movinav2 (4, x) : x - nowe dane (wartość 4), a nowy wynik zostanie zapisany na zmiennej x i wyświetlonej (43) 2. Opis funkcji movinavg: zmienna r - jest wynikiem (uśredniona lista), która zostanie zwrócona zmienna i - jest zmienną indeksową i wskazuje na koniec podkontury uśrednioną listę. zmienna z - zmienna pomocnicza Funkcja wykorzystuje zmienną i do określenia, które wartości listy zostaną uwzględnione w kolejnym średnim obliczeniu. Przy każdej iteracji zmienna i wskazuje na ostatnią wartość na liście, która będzie używana w średnim obliczeniu. Musimy tylko ustalić, która będzie pierwszą wartością na liście. Zwykle trzeba rozważyć elementy p, więc pierwszy element będzie indeksowany przez (i-p1). Jednak w przypadku pierwszych iteracji obliczenia będą zazwyczaj ujemne, więc poniższe równanie unika unikatowych indeksów: max (i-p1,1) lub, układając równanie, max (i-p, 0) 1. Ale liczba elementów na pierwszych iteracjach będzie mniejsza, poprawna wartość będzie (indeks końca - początek indeksu 1) lub, układając równanie, (i - (max (ip, 0) 1) 1), a następnie , (i-max (ip, 0)). Zmienna z przechowuje wspólną wartość (maks. (Ip), 0), więc beginindex będzie (z1), a liczniki liczb (iz) w połowie (lista, z1, iz) zwróci listę wartości, która będzie sumą uśrednioną ( (i) ri będzie je przeciętnie i zapisać wynik w odpowiednim miejscu na liście wyników fp1 utworzy częściową aplikację, która ustali drugorzędne i trzecie parametry
No comments:
Post a Comment