Ett enkelt rörligt medelvärde är ett medelvärde av data beräknad över en tidsperiod. Det rörliga genomsnittet är den mest populära prisindikatorn som används i tekniska analyser. Detta medel kan användas med alla priser inklusive Hi, Low, Open eller Close, och kan även tillämpas på andra indikatorer. Ett glidande medel släpper ut en dataserie, vilket är mycket viktigt på en volatil marknad, eftersom det bidrar till att identifiera betydande trender. Dundas Diagram för Reporting Services har fyra typer av glidande medelvärden inklusive Simple, Exponential. Trekantiga. Och viktad. Den viktigaste skillnaden mellan ovanstående glidande medelvärden är hur de viktar sina datapoäng. Vi rekommenderar att du läser Använda finansiella formulär innan du fortsätter. Använda Financial Formulas ger en detaljerad förklaring om hur man använder formuleringar och förklarar också de olika alternativen som är tillgängliga för dig när du använder en formel. FormulaFinancial (FinancialFormula. MovingAverage, 20, Serie 1: Y2, Serie 2: Y) Ett linjediagram är ett bra val när du visar ett enkelt glidande medelvärde. Finansiell tolkning: Det rörliga genomsnittet används för att jämföra en säkerhetspris med sitt glidande medelvärde. Det viktigaste elementet som används vid beräkning av glidande medelvärde är en tidsperiod, som borde vara lika med den observerade marknadscykeln. Det glidande medelvärdet är en nedslagsindikator och kommer alltid att ligga bakom priset. När priset följer en trend är det rörliga genomsnittet mycket nära säkerhetspriset. När ett pris går upp, kommer det rörliga genomsnittet sannolikt att stanna nere på grund av de historiska dataens inflytande. Beräkning: Det rörliga genomsnittet beräknas med följande formel: I föregående formel representerar n-värdet en tidsperiod. De vanligaste tidsperioderna är: 10 dagar, 50 dagar och 200 dagar. Ett glidande medel flyttas, eftersom varje äldre datapunkt läggs till, den äldsta datapunkten släpps. Ett enkelt glidande medel ger samma vikt till varje datapunktspris. Detta exempel visar hur man beräknar ett 20-dagars rörande medelvärde med formel-metoden. Jag vill utveckla beräkningen för aktiekurs glidande medelvärde. Men mycket komplex beräkning har planerats senare. Mitt första steg för att veta hur man beräknar rörligt medelvärde effektivt. Jag behöver veta hur man tar in ingången och returnerar effekten effektivt. anses ingående datum och pris. Consudered output Datum, Pris och Flyttande Genomsnitt. Om jag har 500 poster och jag vill beräkna Rörande medelvärde i 5 dagar, vad är det effektiva sättet istället för att gå fram och tillbaka i arrayet med datum och pris igen, snälla söka vad är det bästa sättet att få inmatning (ArrayList, Table, array etc) och returutgång. Obs! Dagens MA på 5 dagar kommer att vara genomsnittet för senaste 5 dagarna inklusive dagens pris. Igår kommer MA att vara genomsnittlig för de senaste 5 dagarna från igår. Jag vill hålla dagarna flexibla istället för 5 det kan vara 9, 14, 20 etc. Torsdag 10 april 2008 15:21 Om du behöver enkel beräkning utan din ansträngning än du kan använda TA-Lib. Men om du vill att din beräkning ska vara effektivare än TA-Lib, kan du skapa din egen tekniska indikator. TA-Lib är bra, men problemet är att det här biblioteket bara har statiska metoder. Det betyder att när du behöver beräkna SMA-arrayvärden baserat på 500 prisstänger, skickar du hela satsen med staplar och det kommer att returnera en rad SMA-värden. Men om du får ett nytt 501-st värde så ska du skicka igen hela arrayen och TA-Lib kommer igen att beräkna och returnera SMA-arrayen av värden. Föreställ dig nu att du behöver en sådan indikator på realt prismatning, och för varje prisändring behöver du nytt indikatorvärde. Om du har en indikator är inte ett stort problem, men om du har hundratals indikatorer som fungerar kan det vara ett prestandaproblem. Jag var i en sådan situation och börja utveckla realtidsindikatorer som är effektiva och gör ytterligare beräkningar för ny prisfält eller endast för ändrade prisfält. Tyvärr behövde jag aldrig SMA-indikator för mina handelssystem, men jag har sådana för EMA, WMA, AD och andra. En sådan indikator AD publiceras på min blogg och du kan se därifrån vad är den grundläggande strukturen i min realtime-indikatorklass. Jag hoppas att du behöver små förändringar för att genomföra SMA-indikatorn, för att det är en av de enklaste. Logiken är enkel. För att beräkna SMA behöver du bara n sista prisvärden. Så klassen instans kommer att ha samling av priser, som kommer att lagra hålla bara sista n antal priser som SMA definieras (i ditt fall 5). Så när du har en ny stapel tar du bort äldsta och lägger till en ny och skapar beräkning. Torsdag 10 april 2008 16:04 Alla svar Det finns ett bibliotek som heter TA-Lib som gör allt det för dig och det är öppen källkod. Den har ungefär 50 indikatorer som jag tror. Weve använde det i produktionsmiljö och det är mycket effektivt och realiserbart. Du kan använda den i C, Java, C, etc. Om du behöver enkel beräkning utan din ansträngning än du kan använda TA-Lib. Men om du vill att din beräkning ska vara effektivare än TA-Lib, kan du skapa din egen tekniska indikator. TA-Lib är bra, men problemet är att det här biblioteket bara har statiska metoder. Det betyder att när du behöver beräkna SMA-arrayvärden baserat på 500 prisstänger, skickar du hela satsen med staplar och det kommer att returnera en rad SMA-värden. Men om du får ett nytt 501-st värde så ska du skicka igen hela arrayen och TA-Lib kommer igen att beräkna och returnera SMA-arrayen av värden. Föreställ dig nu att du behöver en sådan indikator på realt prismatning, och för varje prisändring behöver du nytt indikatorvärde. Om du har en indikator är inte ett stort problem, men om du har hundratals indikatorer som fungerar kan det vara ett prestandaproblem. Jag var i en sådan situation och börja utveckla realtidsindikatorer som är effektiva och gör ytterligare beräkningar för ny prisfält eller endast för ändrade prisfält. Tyvärr behövde jag aldrig SMA-indikator för mina handelssystem, men jag har sådana för EMA, WMA, AD och andra. En sådan indikator AD publiceras på min blogg och du kan se därifrån vad är den grundläggande strukturen i min realtime-indikatorklass. Jag hoppas att du behöver små förändringar för att genomföra SMA-indikatorn, för att det är en av de enklaste. Logiken är enkel. För att beräkna SMA behöver du bara n sista prisvärden. Så klassen instans kommer att ha samling av priser, som kommer att lagra hålla bara sista n antal priser som SMA definieras (i ditt fall 5). Så när du har en ny stapel tar du bort äldsta och lägger till en ny och skapar beräkning. Torsdag 10 april 2008 16:04 Jag skulle beräkna det glidande genomsnittet i databasen via en lagrad procedur eller i en kub. Har du tittat på Analysis Services, har den möjlighet att beräkna glidande medelvärden. Torsdag 10 april 2008 16:05 Ja. TA-LIB är bra men kanske inte lämplig för mig. När jag lägger till nytt värde eller uppdaterat värde för historik över poster kommer jag att göra beräkningen i en separat funktion endast för det nya citatet och lagra det i databasen. Jag planerar att uppdatera citatet varje timme. Jag behöver göra ca 25-30 tekniska indikatorer för 2200 aktier. Torsdagen den 10 april 2008 17:51 Utförandetiden för ett TA-Lib-samtal på en serie av 10000 element tar cirka 15 millisekunder (på en Intel Core Duo 2.13 Ghz). Detta är medelvärdet av alla funktioner. Bland de snabbaste tar SMA mindre än 2,5 millisekunder. Den långsammaste, HTTRENDMODE, tar 450 millisekunder. Med mindre element är det snabbare. SMA tar cirka 0,22 millisekunder för 1000 ingångselement. Hastighetsförstärkningen är nästan linjär (överhuvudet för att utföra funktionsanropet är försumbar). I samband med din ansökan är TA-Lib mycket osannolikt att vara din flaskhals för snabb prestanda. Också jag rekommenderar inte generellt en sådan quadrat-lösning. Läs nedan för detaljer. Först en korrigering till Boban. s uttalande Alla funktioner i TA-Lib kan också beräkna ett enda slutvärde genom att använda ett minimum av kvoterade nquot-element. Du kan ha en uppsättning av storlek 10000, ha data initialiserad endast för de första 500 elementen, lägg till ett element och ring TA-Lib för att beräkna SMA endast för det nya elementet. TA-Lib kommer att se bakåt inte mer än behövs (om SMA med 5, kommer TA-Lib att beräkna en enda SMA med de senaste 5 värdena). Detta görs möjligt med parametern startIdx och endIdx. Du kan ange ett intervall som ska beräknas eller ett enda värde. I detta scenario skulle du göra startIdx endIdx 500 för att beräkna 501st-elementet. Varför är en sådan kvotas nquot-lösning potentiellt farlig för vissa Oavsett val av Boban. s lösning eller TA-Lib anser att det med ett litet ändligt antal tidigare data inte fungerar bra med de flesta TA-funktioner. Med SMA är det uppenbart att du bara behöver n element för att beräkna ett medelvärde över n element. Det är inte lika enkelt med EMA (och många andra TA-funktioner). Algoet beror ofta på föregående värde för att beräkna det nya värdet. Funktionen är rekursiv. Det betyder att alla tidigare värden påverkar framtida värden. Om du bestämmer dig för att quotlimitquot ditt algo för att bara använda en liten mängd tidigare n-värde, får du inte samma resultat som någon som beräknar över ett stort antal tidigare värden. Lösningen är en kompromiss mellan hastighet och precision. Jag har ofta diskuterat detta i samband med TA-Lib (jag kallar det det citronerade kvartalet i dokumentationen och forumet). För att hålla det enkelt är min allmänna rekommendation om du inte kan göra skillnaden mellan ett algo med ett ändlöst impulsrespons (FIR) från ett algo med ett oändligt impulsrespons (IIR), du kommer att vara säkrare att beräkna över alla data du har tillgängliga. TA-Lib anger i koden vilken av dess funktioner har en instabil period (IIR). Redigerad av mfortier Fredag 15 augusti 2008 4:25 Korrekt engelsk mening Fredag den 15 augusti 2008 4:20 AM Jag har en 4000 mängd data på lager och tring för att beräkna det glidande genomsnittet för alla datavärden, men eftersom den rör sig Medelvärdet baseras på tidigare data och jag kan inte beräkna 15-dagars SMA under de första 14 dagarna, hoppa över de första 14 dagarna och beräkna SMA på resten av data. Och det är måste använda LINQ för att uppnå. Kan någon ge ett prov eller tips om hur man använder LINQ för att beräkna glidande medelvärdet. Utsignalen för genomsnittsvärdena är runt 500. Jag förstår verkligen inte hur det är möjligt att få det höga värdet. Rörliga medelvärdesbildare med summor array: 06072012 562,49 571,72 06.082.012 565,84 580,32 06.112.012 568,56 571,17 06.122.012 569,55 576,16 06.132.012 570,56 572,16 06.142.012 570,63 571,53 06.152.012 571,21 574,13 06.182.012 572,78 585,78 06.192.012 573,79 587,41 06.202.012 574,23 585,74 06.212.012 574,22 577,67 06.222.012 575,63 582,10 06.252.012 576,06 570,77 06.262.012 576,68 572,03 06.272.012 576,88 574.50 06282012 576.7 569.05 06292012 576.95 584.00 07022012 578.37 592.52 07032012 579.92 599.41 07032012 581.74 599.41 Redigerad av Leemx Fredag 16 november 2012 02:59 Flyttad av Lisa Zhu Microsoft kontingentpersonal Måndag 19 november 2012 07:38 linq relaterad (Från : Visual C General) Fredag den 16 november 2012 02:42 För att skapa ett glidande medelvärde, skulle jag börja med att skapa ett intervall från 0 till (längd av datalistan - längden på rörelseperioden) och sedan för varje värde i intervallet Välj element x till x 43 längd rörelseperiod och beräkna medelvärdet. Allt i ett fint LINQ-meddelande: Observera att detta inte är extremt effektivt, eftersom du i grund och botten repeterar över datalistan för varje värde i intervallet .. Hej, se Detta system tillåter signaturer på mer än 60 cha Redigerad av Arno Brouwer Fredag, november 23, 2012 4:42 PM Markerad som svar av Alexander Sun fredag den 7 december 2012 2:44 AM fredag 23 november 2012 kl 16:41 Alla svar Ett urval av ditt LINQ-uttalande skulle hjälpa till. quotPremature optimering är roten till all evil. quot - Knuth För att skapa ett glidande medelvärde, skulle jag börja med att skapa ett intervall från 0 till (längd av datalistan - längd för rörelseperiod) och sedan för varje värde i intervallet välj element x Till x 43 längd av rörelseperiod och beräkna medelvärdet. Allt i ett fint LINQ-meddelande: Observera att detta inte är extremt effektivt, eftersom du i grund och botten repeterar över datalistan för varje värde i intervallet .. Hej, se Detta system tillåter signaturer på mer än 60 cha Redigerad av Arno Brouwer Fredag, november 23, 2012 4:42 PM Markerad som svar av Alexander Sun fredag den 7 december 2012 2:44 AM fredag 23 november 2012 16:41 Microsoft genomför en online-undersökning för att förstå din åsikt om Msdn-webbplatsen. Om du väljer att delta, kommer onlineundersökningen att presenteras för dig när du lämnar Msdn-webbplatsen. Vill du delta? Hjälp oss att förbättra MSDN. Besök vår UserVoice-sida för att skicka in och rösta på idéer Dev-centra Lärande resurserAnsattaSimple glidande medelvärdenSimma glidande medelvärde Du uppmanas att lösa denna uppgift enligt uppgiftsbeskrivningen, med vilket språk du kanske känner. Beräknar det enkla glidande medlet av en serie siffror. Skapa en stateful funktionsklassinstans som tar en period och returnerar en rutin som tar ett tal som argument och ger ett enkelt glidande medelvärde av dess argument hittills. Ett enkelt glidande medelvärde är en metod för att beräkna ett medelvärde av en ström av siffror genom att endast beräkna de senaste 160 P 160-talen från strömmen, 160 var 160 P 160 är känd som perioden. Det kan genomföras genom att anropa en initialiseringsrutin med 160 P 160 som sitt argument 160 I (P), 160, som sedan ska returnera en rutin som, när den kallas med enskilda successiva medlemmar i en ström av tal, beräknar medelvärdet av (upp till), de senaste 160 P 160 av dem, kan ringa denna 160 SMA (). Ordet 160 stateful 160 i uppgiftsbeskrivningen hänvisar till behovet av 160 SMA () 160 för att komma ihåg viss information mellan samtal till den: 160 Perioden, 160 P 160 En beställd behållare med minst de senaste 160 P 160 numren från var och en av Dess enskilda samtal. Stateful 160 betyder också att successiva samtal till 160 I (), 160 initialiseraren, 160 ska returnera separata rutiner som gör 160 inte 160 delade sparade tillstånd så att de kunde användas på två oberoende dataströmmar. Pseudokod för implementering av 160 SMA 160 är: Denna version använder en bestående kö för att hålla de senaste p-värdena. Varje funktion som returneras från init-moving-genomsnittet har sitt tillstånd i en atom som håller ett kövärde. Denna implementering använder en cirkulär lista för att lagra siffrorna i fönstret i början av varje iterationspekare hänvisar till listcellen som håller värdet bara förflyttning ur fönstret och ersätts med det tillförda värdet. Använda en avslutningsredigering För närvarande kan denna sma vara nogc eftersom den allokerar en stängning på högen. Några flyktanalyser kunde ta bort heapfördelningen. Använda en strukturredigering Den här versionen undviker hällanslutningen av stängningen och håller data i stapelramen för huvudfunktionen. Samma utmatning: För att undvika att de flytande punkts approximationerna fortsätter att växa upp och växer, kan koden utföra en periodisk summa på hela cirkulärkön. Denna implementering producerar två (funktion) objekt delningstillstånd. Det är idiomatiskt i E att separera inmatning från utgång (läs från skriv) istället för att kombinera dem i ett objekt. Strukturen är densamma som implementeringen av Standard DeviationE. Elixirprogrammet nedan genererar en anonym funktion med en inbäddad period p, som används som perioden för det enkla glidande medlet. Körningsfunktionen läser numerisk ingång och skickar den till den nyupprettade anonyma funktionen och inspekterar sedan resultatet till STDOUT. Utgången visas nedan, med medelvärdet, följt av den grupperade ingången, som utgör grunden för varje glidande medelvärde. Erlang har stängningar, men oföränderliga variabler. En lösning är då att använda processer och ett enkelt meddelande som passerar baserat API. Matrisspråken har rutiner för att beräkna glidningsavvikelserna för en given sekvens av objekt. Det är mindre effektivt att slinga som i följande kommandon. Ständigt uppmanar till en ingång I. Som läggs till i slutet av en lista L1. L1 kan hittas genom att trycka på 2ND1, och medel kan hittas i ListOPS Tryck på ON för att avsluta programmet. Funktion som returnerar en lista som innehåller den genomsnittliga data för det medföljande argumentet Program som returnerar ett enkelt värde vid varje tillkännagivande: Listan är listan som medelvärde: p är perioden: 5 returnerar den genomsnittliga listan: Exempel 2: Använda programmet movinav2 , 5) - Initialisering av glidande medelberäkning, och definiera en period på 5 movinav2 (3, x): x - nya data i listan (värde 3) och resultatet lagras på variabel x och visas movinav2 (4, x) : x - ny data (värde 4), och det nya resultatet lagras på variabel x och visas (43) 2. Beskrivning av funktionen movinavg: variabel r - är resultatet (den genomsnittliga listan) som kommer att returneras variabel i - är indexvariabeln, och den pekar på slutet av dellistan som listan är medeltal. Variabel z - en hjälparvariabel Funktionen använder variabel i för att bestämma vilka värden av listan som ska beaktas i nästa genomsnittliga beräkning. Vid varje iteration pekar variabel I till det sista värdet i listan som kommer att användas i medelberäkningen. Så vi behöver bara ta reda på vilka som kommer att vara det första värdet i listan. Vanligtvis måste man överväga p-element, så det första elementet kommer att vara det som indexeras av (i-p1). Men vid de första iterationerna kommer denna beräkning normalt att vara negativ, så kommer följande ekvation att undvika negativa index: max (i-p1,1) eller, ordna ekvationen, max (i-p, 0) 1. Men antalet element på de första iterationerna kommer också att vara mindre, det korrekta värdet kommer att vara (slutindex - startindex 1) eller, ordna ekvationen, (i - (max (ip, 0) 1) 1) och sedan , (I-max (ip, 0)). Variabel z har det gemensamma värdet (max (ip), 0) så startindex kommer att vara (z1) och nummervärdena blir (iz) mitt (lista, z1, iz) kommer att returnera listan över värde som kommer att vara medelvärde ( .) summerar dem summa (.) (iz) ri kommer att genomsöka dem och lagra resultatet på lämpligt ställe i resultatlistan fp1 skapar en partiell applikation som fastställer (i detta fall) andra och tredje parametrar
No comments:
Post a Comment