Ich habe im Wesentlichen ein Array von Werten wie folgt: Das obige Array ist oversimplified, Im sammeln 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und ich muss die Ausgabe auf einem Algorithmus, den ich schrieb, um die nächste Peak vor einem Zeitpunkt zu finden verarbeiten. Meine Logik schlägt fehl, weil in meinem Beispiel oben 0.36 die wahre Spitze ist, aber mein Algorithmus würde rückwärts schauen und sehen die sehr letzte Zahl 0.25 als die Spitze, als theres eine Abnahme zu 0.24 vor ihm. Das Ziel ist, diese Werte zu nehmen und einen Algorithmus auf sie, die glätten sie ein wenig, so dass ich mehr lineare Werte. (Dh: Id wie meine Ergebnisse curvy, nicht jaggedy) Ive wurde gesagt, um einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter auf meine Werte anzuwenden. Wie kann ich dies tun Es ist wirklich schwer für mich, mathematische Gleichungen zu lesen, gehe ich viel besser mit Code. Wie verarbeite ich Werte in meinem Array, die Anwendung einer exponentiellen gleitenden Durchschnittsberechnung, um sie herauszufordern, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Müssen Sie einige Zustand zu halten und Sie benötigen einen Tuning-Parameter. Dies erfordert eine kleine Klasse (vorausgesetzt, Sie verwenden Java 5 oder höher): Instantiate mit dem Decay-Parameter, die Sie wollen (kann Abstimmung sollte zwischen 0 und 1) und dann mit Average () zu filtern. Beim Lesen einer Seite auf einige mathematische Rekursion, alles, was Sie wirklich wissen müssen, wenn Sie es in Code ist, dass Mathematiker gerne Indizes in Arrays und Sequenzen mit Indizes schreiben. (Theyve einige andere Anmerkungen außerdem, die nicht helfen.) Jedoch ist die EMA ziemlich einfach, da Sie nur an einen alten Wert erinnern müssen, der keine komplizierten Zustandarrays erfordert. Beantwortet Feb 8 12 at 20:42 TKKocheran: Ziemlich viel. Isn39t es schön, wenn die Dinge einfach sein können (Wenn Sie mit einer neuen Sequenz beginnen, erhalten Sie einen neuen Mittelwert.) Beachten Sie, dass die ersten paar Begriffe in der durchschnittlichen Sequenz wird ein bisschen durch Randeffekte springen, aber Sie erhalten die mit anderen gleitenden Durchschnitten auch. Allerdings ist ein guter Vorteil, dass Sie die gleitende durchschnittliche Logik in die Mittelung einwickeln und experimentieren können, ohne den Rest des Programms zu viel zu stören. Ndash Donal Fellows Ich habe eine harte Zeit, Ihre Fragen zu verstehen, aber ich werde versuchen, trotzdem zu beantworten. 1) Wenn Ihr Algorithmus 0,25 statt 0,36 gefunden hat, dann ist es falsch. Es ist falsch, weil es eine monotone Zunahme oder Abnahme (das ist immer nach oben oder immer nach unten). Wenn Sie ALLE Ihre Daten nicht klassifizieren, sind Ihre Datenpunkte - wie Sie sie darstellen - nichtlinear. Wenn Sie wirklich den maximalen Wert zwischen zwei Zeitpunkten finden wollen, dann schneiden Sie Ihr Array von tmin zu tmax und finden Sie das Maximum dieses Unterarrays. 2) Nun ist das Konzept der gleitenden Durchschnitte sehr einfach: vorstellen, dass ich die folgende Liste haben: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Ich kann es glätten, indem ich den Durchschnitt von zwei Zahlen: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Beachten Sie, dass die erste Zahl ist der Durchschnitt von 1,5 und 1,4 (zweite und erste Zahlen) die zweite (neue Liste) ist der Durchschnitt von 1,4 und 1,5 (dritte und zweite alte Liste) die dritte (neue Liste) der Durchschnitt von 1,5 und 1,4 (Vierte und dritte), und so weiter. Ich könnte es Zeitraum drei oder vier gemacht haben, oder n. Beachten Sie, wie die Daten viel glatter sind. Ein guter Weg, um zu sehen, gleitende Durchschnitte bei der Arbeit ist, gehen Sie zu Google Finance, wählen Sie eine Aktie (versuchen Tesla Motors ziemlich volatil (TSLA)) und klicken Sie auf Technische Daten am unteren Rand des Diagramms. Wählen Sie Moving Average mit einer bestimmten Periode und Exponential gleitenden Durchschnitt, um ihre Differenzen zu vergleichen. Exponentielle gleitende Durchschnitt ist nur eine weitere Ausarbeitung dieser, aber Gewichte die älteren Daten weniger als die neuen Daten ist dies ein Weg, um die Glättung nach hinten auszugleichen. Bitte lesen Sie den Wikipedia-Eintrag. Also, dies ist eher ein Kommentar als eine Antwort, aber die kleine Kommentar-Box war nur zu klein. Viel Glück. Wenn Sie Probleme mit der Mathematik haben, könnten Sie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt statt exponentiell gehen. Also die Ausgabe erhalten Sie die letzten x-Terme durch x geteilt werden. Ungetestetes Pseudocode: Beachten Sie, dass Sie die Anfangs - und Endteile der Daten behandeln müssen, da deutlich, dass Sie die letzten 5 Ausdrücke nicht durchschnittlich sind, wenn Sie an Ihrem 2. Datenpunkt sind. Außerdem gibt es effizientere Methoden, diesen gleitenden Durchschnitt zu berechnen (Summe - älteste neueste), aber dies ist, um das Konzept von dem, was passiert ist, zu bekommen. Antwort # 1 am: Mai 23, 2010, 07:10:19 pm »Wie Sie es berechnen Kalkulation Exponential Moving Average - ein Tutorial Exponential Moving Average (kurz: EMA) ist einer der am meisten verwendeten Indikatoren in der technischen Analyse heute. Aber wie berechnen Sie es für sich selbst, mit einem Papier und einem Stift oder 8211 bevorzugt 8211 ein Tabellenkalkulationsprogramm Ihrer Wahl. Läßt Sie herausfinden, in dieser Erklärung der EMA Berechnung. Die Berechnung von Exponential Moving Average (EMA) wird natürlich automatisch von den meisten Trading-und technische Analyse-Software da draußen heute. Hier ist, wie man es manuell berechnen, die auch das Verständnis auf, wie es funktioniert. In diesem Beispiel berechnen wir die EMA für den Preis einer Aktie. Wir wollen eine 22 Tage EMA, die eine gemeinsame Zeitrahmen für eine lange EMA ist. Die Formel für die Berechnung der EMA ist wie folgt: EMA (y) (1 8211 k) t heute, y gestern, N Anzahl der Tage in EMA, k 2 (N1) Verwenden Sie die folgenden Schritte, um eine 22 zu berechnen Tag EMA: 1) Beginnen Sie mit der Berechnung von k für den angegebenen Zeitrahmen. 2 (22 1) 0,0869 2) Fügen Sie die Schlusskurse für die ersten 22 Tage zusammen und teilen sie durch 22. 3) Sie sind nun bereit, den ersten EMA-Tag zu erhalten, indem Sie die folgenden Tage (Tag 23) Schlusskurs multipliziert Durch k. Dann multiplizieren Sie die vorherigen Tage gleitenden Durchschnitt durch (1-k) und fügen Sie die beiden. 4) Machen Sie Schritt 3 über und über für jeden Tag, der folgt, um das gesamte Spektrum der EMA zu erhalten. Dies kann natürlich in Excel oder einige andere Kalkulationstabellen-Software, um den Prozess der Berechnung von EMA halbautomatischen gesetzt werden. Um Ihnen einen algorithmischen Überblick zu geben, wie dies erreicht werden kann, siehe unten. Public float CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday) float k 2 (numberOfDays 1) Rückkehr todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Diese Methode wird normalerweise aus einer Schleife durch Ihre Daten aufgerufen und sieht so aus: foreach (DailyRecord Sdr in DataRecords) rufen Sie die EMA Berechnung ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) setzen Sie die berechnete ema in einem Array memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) stellen Sie sicher, dass yesterdayEMA mit der EMA wir diese Zeit verwendet gefüllt Um yesterdayEMA ema Beachten Sie, dass dies psuedo-Code ist. Normalerweise müssen Sie den gestern CLOSE-Wert als yesterdayEMA senden, bis der yesterdayEMA von der heutigen EMA berechnet wird. Das geschieht nur, nachdem die Schleife mehr Tage als die Zahl von Tagen durchgeführt hat, die Sie Ihr EMA für berechnet haben. Für ein 22 Tage EMA, seine nur auf die 23 Zeit in der Schleife und danach die yesterdayEMA ema gültig ist. Dies ist keine große Sache, da Sie Daten von mindestens 100 Börsentagen für eine 22 Tage EMA gültig sein müssen. Related PostsMarch 29th, 2014 von Ryan Hamilton Let8217s Blick auf, wie zu schreiben gleitenden Durchschnitt Analytics in q für die kdb-Datenbank. Als Beispieldaten (mcd. csv) verwenden wir Aktienkursdaten für McDonalds MCD. Der unten stehende Code lädt historische Bestandsdaten für MCD herunter und platziert ihn in die Tabelle t: Einfacher gleitender Durchschnitt Der einfache gleitende Durchschnitt kann verwendet werden, um fluktuierende Daten zu glätten, um allgemeine Trends und Zyklen zu identifizieren. Der einfache gleitende Durchschnitt ist der Mittelwert der Datenpunkte und gewichtet jeden Wert in der Berechnung gleichmäßig. Zum Beispiel, um den gleitenden Durchschnittspreis einer Aktie für die letzten zehn Tage zu finden, fügen wir einfach den Tagespreis für die zehn Tage und teilen durch zehn. Dieses Fenster mit einer Größe von zehn Tagen bewegt sich dann über die Daten, wobei die Werte innerhalb des Fensters verwendet werden, um den Durchschnitt zu finden. Hier8217s der Code in kdb für 1020 Tage gleitenden Durchschnitt und das resultierende Diagramm. Simple Moving Durchschnittliche Aktienchance Kdb (Produziert mit qStudio) Was Exponential Moving Average ist und wie es zu berechnen Eines der Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt ist, dass es jeden Tag eine gleiche Gewichtung gibt. Für viele Zwecke macht es mehr Sinn, den jüngeren Tagen eine höhere Gewichtung zu geben, eine Methode, dies zu tun, ist mit dem Exponential Moving Average. Die einfachste Form der exponentiellen Glättung ergibt sich aus der Formel: wo ist der Glättungsfaktor, und 0 Diese Tabelle zeigt an, wie die verschiedenen GewichteEMAs unter den Werten 1,2,3 berechnet werden , 4,8,10,20 und einem Glättungsfaktor von 0,7. (Excel-Kalkulationstabelle) Um diese Berechnung in kdb durchzuführen, können wir folgendes tun: (Dieser Code wurde ursprünglich auf die Google Mail-Liste von Attila geschrieben, die vollständige Diskussion finden Sie hier) Dieser Backslash-Adverb funktioniert wie Die alternative Syntax verallgemeinert auf Funktionen von 3 oder mehr Argumente, wobei das erste Argument als Anfangswert verwendet wird und die Argumente entsprechende Elemente aus den Listen sind: Exponential Moving Average Chart Schließlich nehmen wir unsere Formel und wenden sie auf unsere Aktienkurse an, so dass wir den exponentiellen gleitenden Durchschnitt sehen können Für zwei verschiedene Glättungsfaktoren: Exponential Moving Durchschnittliche Aktienkurse, die mit qStudio erzeugt werden Wie Sie mit EMA sehen können, können wir mit einem ausgewählten Glättungsfaktor neuere Werte priorisieren, um die Balance zwischen den letzten und historischen Daten zu bestimmen. Das Schreiben von kdb-Analysen wie Exponential Moving Average erfolgt in unserem kdb-Kurs. Wir stellen regelmäßig Schulungen in London, New York. Asien oder unsere Online-kdb-Kurs ist ab sofort verfügbar. 1 Response to 8220Exponential Moving Average EMA in Kdb8221 Vielen Dank Ryan, das ist sehr hilfreich. Aber ich denke, es ist ein Tippfehler in ema8217s Definition, sollte: ema: xy
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