Liukuva Keskiarvo Eksponentiaalista Rappeutuminen

Minulla on oleellisesti joukko arvoja, kuten tämä. Yllä oleva taulukko on yksinkertaistettu, minä kerää 1 arvoa millisekunnin ajan oikeassa koodissani ja minun täytyy käsitellä lähdön algoritmissa, jonka kirjoitin löytää lähimpään huippuun ennen ajanhetkeä. logiikka epäonnistuu, koska yllä olevassa esimerkissämme 0 36 on todellinen huippu, mutta algoritmini katsottaisiin taaksepäin ja näkee viimeisen numeron 0 25 huippuna, sillä se laskee 0 24: een ennen sitä. Tavoitteena on ottaa nämä arvot ja soveltaa niitä algoritmia, joka tasoittaa heidät hieman niin, että minulla on enemmän lineaarisia arvoja eli haluan tulokseni olla curvy, ei jaggedy. Itäni on kerrottu soveltaa eksponentiaalinen liukuva keskiarvo suodatin arvojani Miten voin tee se Se on todella vaikeaa minun lukea matemaattisia yhtälöitä, olen käsitellä paljon paremmin koodilla. Miten käsitellä arvot minun array, soveltamalla eksponentiaalinen liukuva keskiarvo laskenta jopa niitä out. asked helmikuu 8 12 klo 20 27.Laskata eksponentiaalinen liukuva keskiarvo sinun täytyy pitää jonkin valtion ympäri ja tarvitset viritysparametrin Tämä vaatii hieman luokkaa, olettaen, että käytät uudestaan ​​Java 5: ta tai uudempaa. Vahvista haluttu hajoamisparametri, joten virityksen tulisi olla välillä 0 ja 1 ja sitten käyttää keskimäärin suodatinta. Kun luet sivua joissakin matemaattisissa toistuvuus, kaikki, mitä todella tarvitsee tietää, kun kääntäkää se koodiksi, on, että matemaatikot haluavat kirjoittaa indeksejä taulukkoihin ja sekvensseihin, joilla on indeksejä. He antavat myös muutamia muita merkintöjä, mikä ei t help. EMA on kuitenkin melko yksinkertainen, koska tarvitset vain muistaa yksi vanha arvo ei ole monimutkaisia ​​tilarivityyppejä. vastattu 8 helmikuu 12 klo 20 42. TKKocheran melko paljon ei ole mukavaa, kun asiat voivat olla yksinkertaisia ​​Jos aloitat uuden sekvenssin, saat uuden keskiarvon Huomaa, että ensimmäiset ehdot keskimääräinen sekvenssi hypyttää hieman rajojen vaikutuksesta, mutta saat ne, joilla on muita liikkuvia keskiarvoja. Hyvänä etuna on kuitenkin se, että voit liittää liikkuvan keskimääräisen logiikan keskiarvoon ja kokeiluun häiritsemättä t hän loput ohjelmasi liian paljon Donal Fellows 9. helmikuuta 12 klo 0 06. Minulla on vaikea ymmärtää kysymyksiesi, mutta yritän vastata joka tapauksessa.1 Jos algoritmi löysi 0 25 sijaan 0 36, niin se on väärä Se on väärin, koska se olettaa monotonisen kasvun tai laskutavan, joka aina nousee tai laskee aina, ellei keskitän KAIKKI TIEDOSI, TIETOJÄRJESTELMIÄ --- kuten esität ne - ovat epälineaarisia Jos haluat todella löytää maksimiarvon arvo välillä kaksi pistettä ajassa, sitten viipaloi taulukko tmin ja tmax ja löytää enintään että subarray.2 Nyt käsite liikkuvien keskiarvojen on hyvin yksinkertainen kuvitella, että minulla on seuraava luettelo 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Voin tasoittaa sen ottamalla keskimäärin kaksi numeroa 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Huomaa, että ensimmäinen numero on keskimäärin 1 5 ja 1 4 sekunnin ja ensimmäiset numerot toista uutta luetteloa on keskimäärin 1 4 ja 1 5 kolmas ja toinen vanha luetellaan kolmas uusi luettelo keskimäärin 1 5 ja 1 4 neljäs ja kolmas ja niin voisin on tehnyt sen ajan kolmesta tai neljästä, tai n Huomaa, miten tiedot ovat paljon pehmeämpi Hyvä tapa nähdä liikkuvia keskiarvoja työssä on mennä Google Finance, valitse varastossa kokeilla Tesla Motors melko vaihtuva TSLA ja klikkaa teknisiä alareunassa taulukko Valitse Keskimäärän siirto tietyn ajanjakson ja Exponential liukuva keskiarvo vertailemalla niiden eroja. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on vain yksi tämän kehittely, mutta painaa vanhempia tietoja pienempiä kuin uudet tiedot. Tämä on keino puolustaa tasoitusta taaksepäin Ole hyvä ja lue Wikipedia-merkintä. Joten tämä on enemmän kommentti kuin vastaus, mutta pikku kommentti ruutuun oli vain pieni Hyvää onnea. Jos sinulla on vaikeuksia matematiikan kanssa, voit mennä yksinkertaisella liukuva keskiarvo eksponentiaalisen sijasta. saat tuotoksesi viimeiset x termit jaettuna x testatulla pseudokoodilla. Huomaa, että sinun on käsiteltävä tietojen alku - ja loppuosaa, koska selvästi et voi keskiarvoa viimeisten viiden ehdon ollessasi 2. datapisteessäsi. Myös , ovat tehokkaampia laskentamenetelmiä tämän liukuvan keskimääräisen summan summasta - vanhin uusin, mutta tämä on saada käsitys siitä, mitä tapahtuu eri puolilla. vastattu 8 helmikuu 12 klo 20 41.Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA . 12- ja 26-päiväiset EMA: t ovat suosituimpia lyhytaikaisia ​​keskiarvoja, ja niitä käytetään luomaan indikaattoreita, kuten liukuva keskimääräinen lähentymisprosentti MACD ja prosentuaalinen hinta-oskillaattori PPO. Yleensä 50- ja 200 päivän EMA: t ovat joita käytetään pitkän aikavälin trendien signaaleina. Teknisiä analyysejä käyttävät työntekijät löytävät liikkuvia keskiarvoja erittäin hyödyllisiltä ja oivaltavilta, kun niitä sovelletaan oikein, mutta aiheuttavat väärinkäytöksiä, kun niitä käytetään väärin tai tulkitaan väärin. Kaikki teknisessä analyysissä yleisesti käytettävät liukuvat keskiarvot ovat luonteeltaan jäljessä indikaattorit Seurauksena on, että liiketalouden keskimääräisestä soveltamisesta tietylle markkinalohkolle tehdyissä päätelmissä olisi vahvistettava markkinoiden siirtyminen tai osoitettava sen vahvuus Hyvin usein, kun liikkuva keskiarvo E-indikaattoriviiva on muuttanut markkinoiden merkittävän muutoksen heijastamiseksi. Markkinoillepääsyn optimaalinen kohta on jo läpäissyt. EMA pyrkii lieventämään tätä ongelmaa jossain määrin. Koska EMA-laskenta painottaa viimeisimpiä tietoja, se houkuttelee hinta toimii hieman tiukemmin ja reagoi näin nopeammin Tämä on toivottavaa, kun EMA: ta käytetään kaupankäynnin merkintäsignaalin saami - seen. EMA: n ymmärrettävyys. Kuten kaikki liukuva keskiindikaattorit, ne sopivat paremmin trendimarkkinoille. Kun markkinat ovat vahva ja jatkuva nousu, EMA-indikaattoriviiva näyttää myös nousevan ja päinvastoin alaspäin suuntautuvalle trendille. Valppaat kauppiaat kiinnittävät huomiota vain EMA-linjan suuntaan, mutta myös muutosnopeuden suhde suhteessa palkkiin seuraavaan Esimerkiksi kun vahvan nousun hintavaikutus alkaa laskeutua ja päinvastoin, EMA: n muutosnopeus yhdestä palkista toiseen alkaa vähentyä, kunnes indikaattorin linja litistyy ja muutosnopeus on nolla. Koska jäljelle jäävä vaikutus, tähän mennessä tai jopa muutamia palkkeja aikaisemmin, hintakäyttäytymisen olisi pitänyt olla päinvastainen. Tästä seuraa, että EMA: n muutosnopeuden johdonmukaista vähenemistä voidaan käyttää indikaattorina, joka voisi edelleen torjua liikkeessä olevan EMA: n keskimääräisen liikevoiton jäljellä olevan vaikutuksen aiheuttaman ongelman. EMA: ita käytetään yleisesti yhdessä muiden indikaattoreiden kanssa merkittävien markkinoiden siirtymien vahvistamiseksi ja niiden pätevyyden arvioimiseksi niille kauppiaille, jotka harjoittavat päivänsisäistä ja nopeaa liikettä markkinat, EMA on sovellettavissa Usein kauppiaat käyttävät EMA: ita kaupankäynnin puolueellisuuden määrittelemiseksi Esimerkiksi jos EMA päivittäisessä kaaviossa osoittaa voimakkaasti nousevan trendin, päivänsisäisen kaupankäynnin strategialla voi olla kaupankäynti vain pitkän päivän puolelta päivänsisäisenä Chart. Exploring Exponentially Weighted Moving Average. Volatility on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useaan makuun Edellisessä artikkelissa me osoitin kuinka laskea yksinkertainen historia volatiliteetti Tämän artikkelin lukeminen, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin mittaamiseen Käytimme Googlen tosiasiallisia osakekurssitietoja päivittäisen volatiliteetin laskemiseen 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettiä ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvo EWMA Historiallinen Vs Epäsuora volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrijärjestelmän hieman perspektiiviksi Historiallinen ja implisiittinen tai implisiittinen volatiliteetti on kaksi laajaa lähestymistapaa. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitataan historiasta siinä toivossa, että se on ennakoiva. Epäsuora volatiliteetti , toisaalta jättää huomiotta historian, jonka se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, myös konsensuksen estimaatin volatiliteetista. Asiaan liittyvistä luvuista ks. Volatiliteetti. Jos keskitymme vain kolmeen edellä esitettyyn kolmeen historialliseen lähestymistapaan, niillä on kaksi vaihetta yhteisesti. Laske säännöllisen palauttaa. Kerrota painotusmenetelmä. Ensin lasketaan jaksottainen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan ​​jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjaajan osakekurssien suhteesta eli tänään jaettu hinta eilen hinta ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivät mitataan. Tämä vie meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat edellisessä artikkelissa Käyttämällä volatiliteettia tulevaisuuden riskinarvioimiseksi olemme osoittaneet, että parin hyväksyttävien yksinkertaistusten alapuolella yksinkertainen varianssi on neliön tuottojen keskiarvo. Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto ja sitten jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumäärällä m Joten se on oikeastaan ​​vain keskimäärin neliöidyt jaksotetut tuotot. Toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino. Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, silloin yksinkertainen varianssi näyttää som EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin edellisen kuukauden s paluu Tämä ongelma on korjattu käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskimääräinen EWMA, jossa viimeisimmät tuotot ovat suurempaa painoa varianssin suhteen. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambdalle, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda on oltava alle yksi Tähän ehtoon verrattuna samanarvoisten painojen sijaan kukin neliöulottuvuus painotetaan Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa ensimmäisen viimeisen neliöidyn jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 seuraava neliösumma on yksinkertaisesti aikaisemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64 ja kolmas edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30.Tämä s eksponentiaalisen EWMA: ssa kukin paino on vakio kerroin, eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi aikaisemman päivän painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin. Lisätietoja on osoitteessa Googlen Excel-taulukko Volatiliteetti ero volatiliteetin ja EWMA: n välillä on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0: llä 196 O-sarakkeessa esitetyllä tavalla. Meillä oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196. Mutta ilmoitus että sarake P osoittaa painon 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Huomaa Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q, meillä on varianssi, joka on neliö standardipoikkeama Jos haluamme volatiliteettia, meidän on muistettava ottaa varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n päivittäisen volatiliteetin välillä Googlen tapauksessa. Se on merkittävää. Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetti 2 4 mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 katso laskentataulukon yksityiskohdista Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui hiljattain, yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoisesti korkea. Nykyään s Varianssi on toiminto Piorin päivän varianssi Huomaatte, että meidän tarvitsi laskea pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja. Meillä ei ole täällä matematiikkaa, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja pienentää kätevästi rekursiivista kaavaa. eli on funktio aikaisemman päivän s varianssi Voit löytää tämän kaavan laskentataulukossa myös, ja se tuottaa täsmälleen sama tulos kuin pitkäaikainen laskelma Se sanoo Nykyinen varianssi alle EWMA vastaa eilisen s varianssin painotettu lambda plus eilen n neliö paluu punnitaan yksi miinus lambda Huomaa, että olemme vain lisäämällä kaksi ehtoja yhdessä eilen painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliö palauttaa. Eikällä niin lambda on meidän tasoittava par ameter Ylempi lambda esimerkiksi kuten RiskMetric s 94 osoittaa hitaamman hajoamisen sarjassa - suhteellisesti, meillä on aiempaa enemmän datapisteitä sarjassa ja he tulevat pudota hitaammin Toisaalta, jos vähennämme lambda , osoitamme suuremman hajoamisen, painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda on tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summa Volatiliteetti on hetkellinen standardi varaston poikkeama ja yleisin riski-metriikka Se on myös varianssi neliöjuuri Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittistä volatiliteettia Mitaten historiallisesti, helpoin tapa on yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki palauttaa saman painon Joten kohtaamme klassisen kompromissin, me haluamme aina enemmän tietoja, mutta mitä enemmän tietoa meillä on enemmän, laskemme laimennetaan kauemmas vähemmän merkityksellisillä tiedoilla. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo E WMA paranee yksinkertaisella varianssilla jakamalla painot jaksottaisiin tuottoihin. Tällöin voimme käyttää sekä suurta otoskokoa että myös painottaa viimeisimpiä tuottoja. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta, vieraile Bionic Turtle - ohjelmassa. Summa, jonka summat voivat olla Yhdysvalloissa Velan katto on luotu toisen Liberty Bond Actin mukaan. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Varaus toiseen talletuslaitokseen.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinaindeksin tuottojen hajonnan suhteen Volatiliteetti voidaan mitata. Yhdysvaltain kongressi hyväksyi vuonna 1933 pankkilain, jolla kiellettiin liikepankit osallistumaan investointiin. Nonfarm-palkkalistoilla tarkoitetaan mitä tahansa työtä maatilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tavoittelemattoman sektorin ulkopuolella. Yhdysvaltojen työvaliokunta. Valuutan lyhennys tai valuutan symboli Intian rupia INR, Intian valuutta Rupee koostuu 1.