Viktat Glidande Medelvärde Java

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, det vill säga att jag tycker att mina resultat är kurva, inte jaggedy. Jag har fått veta att man tillämpar 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 matris och tillämpar en exponentiell glidande genomsnittlig beräkning för att jämna dem ut. 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 indexer 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 kommer att hoppa runt lite på grund av gränseffekter, men du får även de med andra glidande medelvärden. Men en bra fördel är 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 går alltid ner Om du inte vill ha det maximala med alla dina data, så är dina datapunkter --- som du presenterar --- inte linjära. 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 rörligt medel istället för exponentiella Så utgången du får skulle vara de sista x-termerna dividerad med x Untested pseudocode. Notera att du kommer att behöva 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 vad som händer across. answered 8 februari 12 på 20 41. Class WeightedMovingAverageModel. En vägd glidande genomsnittlig prognosmodell baseras på en konstgjorda tidsserier där värdet för en given tidsperiod ersätts med det viktade medelvärdet av det värdet och värdena för ett visst antal föregående tidsperioder. Som du kanske har gissat från beskrivningen passar denna modell bäst i tidsserien data, dvs data som ändras över tiden. Eftersom prognosvärdet för en given period är ett vägt genomsnitt av de föregående perioderna, så kommer prognosen alltid att ligga kvar efter antingen ökningar eller minskningar i observerade beroende värden. Till exempel om en dataserie har en noterbar uppåtgående trend då en vägd glidande medelprognos generellt ger en underskattning av värdena för den beroende variabeln. Den viktade glidande medelmodellen, som rörlig genomsnittsmodell har en fördel jämfört med andra prognosmodeller genom att det släpper ut toppar och dalar eller dalar i en uppsättning observationer. Liksom den rörliga genomsnittsmodellen har den emellertid flera nackdelar. I synnerhet producerar denna modell inte en verklig ekvation Därför är det inte allt som är användbart som ett medium långt prognostiseringsverktyg. Det kan endast på ett tillförlitligt sätt användas för att förutse några perioder i framtiden. Sedan 0 4 Författare Steven R Gould. Fields ärvt från class. WeightedMovingAverageModel Konstruerar en ny vägd rörelse genomsnittlig prognostiseringsmodell. VågadMovingAverageModel dubbelvikter Konstruerar en ny vägd genomsnittsprognosmodell med hjälp av de angivna vikterna. förutspå dubbel tidValue Returnerar prognosvärdet för den beroende variabeln för det angivna värdet av den oberoende tidsvariabeln. getForecastType Returnerar ett eller två ordnamn av denna typ av prognosmodell. getNumberOfPeriods Returnerar det aktuella antalet perioder som används i den här modellen. g etNumberOfPredictors Returnerar antalet prediktorer som används av den underliggande modellen. setWeights dubbelvikter Ställer in vikterna som används av denna viktade glidande genomsnittsprognosmodell till de angivna vikterna. toString Detta bör överskridas för att ge en textbeskrivning av den aktuella prognosmodellen inklusive, där så är möjligt , vilka härledda parametrar som används. Metoder som ärvade från klassen. Konstruerar en ny vägd glidande genomsnittsprognosmodell med angivna vikter. För en giltig modell som ska konstrueras, bör du ringa init och passera i en dataset som innehåller en serie datapunkter med tidsvariabel initialiserad för att identifiera den oberoende variabeln. Storleken på vikten array används för att bestämma antalet observationer som ska användas för att beräkna det vägda glidande medlet. Dessutom kommer den senaste perioden att ges den vikt som definieras av det första elementet i array dvs vikter 0. Storleken på vikten array används också för att bestämma mängden framtida perioder som kan effektivt prognostiseras Med ett 50 dagars vägd glidande medelvärde kan vi inte med rimlighet - med någon noggrannhet - prognostisera mer än 50 dagar bortom den senaste perioden för vilken data är tillgänglig. Även prognoser nära slutet av detta intervall är sannolikt otillförlitligt . Anmärkning på vikter. I allmänhet ska vikterna som passerar till denna konstruktör, lägga till upp till 1 0. För enkelhets skyld, om summan av vikterna inte lägger till 1 0, skala denna implementering alla vikter proportionellt så att de gör summan till 1 0.Parameterviktar - en uppsättning vikter för att tilldela de historiska observationerna vid beräkning av det vägda rörliga genomsnittet. Konstruerar en ny vägd glidande prognostiseringsmodell med den namngivna variabeln som den oberoende variabeln och de angivna vikterna. Parametrar independentVariable - namnet på den oberoende variabeln som ska användas i denna modell väger - en uppsättning vikter för att tilldela de historiska observationerna vid beräkning av det vägda glidande genomsnittet. Constr ucts en ny vägd glidande genomsnittsprognosmodell Denna konstruktör är endast avsedd att användas av underklasser, varför den är skyddad. Varje underklass med denna konstruktör måste därefter anropa den skyddade setWeights-metoden för att initiera de vikter som ska användas av denna modell. Konstruerar en ny vägd rörelse genomsnittlig prognostiseringsmodell med hjälp av den angivna oberoende variabeln. Parametrar independentVariable - namnet på den oberoende variabeln som ska användas i den här modellen. Ställer in vikterna som används av denna vägda glidande genomsnittsprognosmodell till de angivna vikterna. Denna metod är avsedd att endast användas av underklasser den är skyddad och endast i samband med den skyddade enargumentkonstruktorn. En ny underklass med enargumentkonstruktören måste därefter ringa setWeights innan man påbereder metoden för att initiera modellen. Notera på vikter. I allmänhet gick vikterna till denna metod bör lägga till upp till 1 0 Men som en bekvämlighet, om summan av vikterna inte lägger till 1 0, den s genomförande vågar alla vikter proportionellt så att de summerar till 1 0.Parameterviktar - en uppsättning vikter för att tilldela de historiska observationerna vid beräkning av det vägda rörliga genomsnittet. Returerar prognosvärdet för den beroende variabeln för det angivna värdet av den oberoende tidsvariabelklasserna måste implementera denna metod på ett sådant sätt som överensstämmer med prognosmodellen de implementerar. Underklasser kan använda sig av getForecastValue och getObservedValue-metoderna för att erhålla tidigare prognoser och observationer. Specifierad enligt prognos i klassen AbstractTimeBasedModel Parametrar timeValue - tidens värde variabel för vilken ett prognosvärde är obligatoriskt Returnerar prognosvärdet för den beroende variabeln för den angivna tiden. Kasta IllegalArgumentException - Om det inte finns tillräckligt med historiska data - Observationer skickade till init - för att generera en prognos för det angivna tidsvärdet. Återställer antalet prediktorer används av den underliggande modellen. Återkommer th e antal prediktorer som används av den underliggande modellen. Återställer det aktuella antalet perioder som används i denna modell. Specificeras av getNumberOfPeriods i klassen AbstractTimeBasedModel Returnerar det aktuella antalet perioder som används i denna modell. Återställer ett eller två ordnamn för denna typ av prognos modell Håll den här korten En längre beskrivning bör implementeras i toString-metoden. Detta bör överskridas för att ge en textbeskrivning av den aktuella prognosmodellen inklusive eventuella härledda parametrar som används. Specificerat av toString i gränssnittet ForecastingModel Overrides toString i klassen AbstractTimeBasedModel Returnerar en strängpresentation av den aktuella prognosmodellen och dess parametrar. Vågade rörliga medelvärden Grunderna. Under åren har tekniker funnit två problem med det enkla glidande medlet. Det första problemet ligger i tidsramen för glidande medelvärde MA De flesta tekniska analytiker tror att prisåtgärder öppnande eller stängande aktiekurs, räcker inte med på whi ch för att bero på att förutsäga att köpa eller sälja signaler för MAs crossover-åtgärd. För att lösa detta problem, tilldelar analytiker nu mer vikt till de senaste prisuppgifterna med hjälp av exponentiellt jämn glidande genomsnittligt EMA Läs mer när du utforskar exponentiellt vägda rörliga medelvärdet. Ett exempel Till exempel, med användning av en 10-dagars MA, skulle en analytiker ta slutkursen för den 10: e dagen och multiplicera detta nummer med 10, den nionde dagen med nio, den åttonde dagen med åtta och så vidare till den första av MA Så snart summan har bestämts, dividerar analytikern sedan multiplikatorns tillägg. Om du lägger till multiplikatorerna i 10-dagars MA-exemplet är numret 55 Denna indikator kallas det linjärt vägda glidande medelvärdet. För relaterad avläsning , kolla in enkla rörliga medelvärden gör trenderna ut. många tekniker är fasta troende i det exponentiellt slätade glidande genomsnittet EMA Denna indikator har förklarats på så många olika sätt att det förvirrar eleverna och jag nvestors alike Kanske den bästa förklaringen kommer från John J Murphy s Tekniska Analys av Financial Markets, publicerad av New York Institute of Finance, 1999. Det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet adresserar båda problemen i samband med det enkla glidande medlet För det första exponentiellt glatt medel ger en större vikt till de senaste dataen. Därför är det ett viktat glidande medelvärde. Även om det tilldelas mindre betydelse för tidigare prisdata inkluderar den i beräkningen alla data i instrumentets livslängd. Dessutom användaren kan justera viktningen för att ge större eller mindre vikt till det senaste dagens pris, vilket läggs till i procent av värdet för föregående dag s Summan av båda procentvärdena lägger till 100. Till exempel är den sista dagen s priset kan tilldelas en vikt av 10 10, vilket läggs till föregående dagsvikt 90 90 Detta ger den sista dagen 10 av den totala vikten Detta skulle motsvara 20 dagars av radera, genom att ge priset för sista dag ett mindre värde av 5 05. Figur 1 Exponentiellt Smoothed Moving Average. Ovanstående diagram visar Nasdaq Composite Index från den första veckan i aug 2000 till 1 juni 2001. Som du tydligt kan se, EMA , som i det här fallet använder slutkursdata över en nio dagarsperiod, har bestämda säljsignaler den 8 september markerad med en svart nedåtpil. Det här var den dag då indexet bröt sig under 4000-nivån. Den andra svarta pilen visar en annan ner benet som tekniker faktiskt förväntade sig. Nasdaq kunde inte generera tillräckligt mycket volym och intresse från detaljhandeln för att bryta markeringen på 3 000. Därefter dyker ner igen till botten ut på 1619 58 den 4 april. Uppgången av 12 april markeras med en pil här indexet stängdes vid 1961 46 och tekniker började se att institutionella fondförvaltare började hämta några fynd som Cisco, Microsoft och några av de energirelaterade frågorna Läs våra relaterade artiklar Flytta genomsnittliga kuvert Raffinera ett populärt Tradin g Verktyg och rörlig genomsnittlig avvisning. Den ränta vid vilken ett förvaltningsinstitut lånar medel som förvaras i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk mått på spridning av avkastning för en viss säkerhet eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. agera den amerikanska kongressen som antogs 1933 som Banking Act, som förbjöd kommersiella banker att delta i investment. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och nonprofit sektorn US Bureau of Labor. The valuta förkortning eller valutasymbol för den indiska rupien INR, indiens valuta Rupén består av 1. Ett första bud på ett konkursföretag s tillgångar från en intresserad köpare vald av konkursbolaget Från en pool av anbudsgivare.