Eu tenho essencialmente uma matriz de valores como this. A matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo Meu A lógica falha porque no meu exemplo acima, 0 36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e veria o último número 0 25 como o pico, pois há uma diminuição para 0 24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores E aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais linear valores ou seja, eu d como meus resultados para ser curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores Como posso Fazer isso É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como posso processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo de média móvel exponencial para mesmo-los out. asked Feb 8 12 at 20 27.To computa Uma média móvel exponencial que você precisa para manter algum estado ao redor e Você precisa de um parâmetro de ajuste Isso chama para uma pequena classe supondo que você está usando o Java 5 ou posterior. Instantiar com o parâmetro de decadência que você quer pode ter ajuste deve estar entre 0 e 1 e, em seguida, use a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical Recorrência, tudo o que você realmente precisa saber quando transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos Eles ve algumas outras notações, bem como, o que doesn t ajuda No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa Para lembrar um valor antigo sem arrays de estado complicado required. answered Feb 8 12 at 20 42. TKKocheran Muito bonito Isn t it nice quando as coisas podem ser simples Se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager Note que os primeiros termos no A seqüência média saltará em torno de um bit devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar t Ele resto do seu programa muito Donal Fellows Feb 9 12 em 0 06.Eu estou tendo um tempo difícil entender suas perguntas, mas vou tentar responder anyway.1 Se o algoritmo encontrado 0 25 em vez de 0 36, então é errado É errado porque ele assume um aumento ou diminuição monotônico que está sempre subindo ou sempre indo para baixo A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares Se você realmente deseja encontrar o máximo Valor entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray.2 Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imagine que eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média de 1 5 e 1 4 segundos e primeiros números a segunda nova lista É a média de 1 4 e 1 5 terceira e segunda lista antiga a terceira lista nova a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante eu poderia Ter feito período de três ou quatro, ou n Observe como os dados são muito mais suave Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecione um estoque tentar Tesla Motors bastante volátil TSLA e clique em technicals na parte inferior da O gráfico Selecionar Média Móvel com um determinado período, e média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados esta é uma forma de polarizar o alisamento em direção à parte traseira Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentário foi apenas a pequena boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial Então A saída que você obtém seria o último x termos dividido por x pseudocódigo não testado. Note que você vai precisar para lidar com o início e fim partes dos dados uma vez que claramente você não pode média t os últimos 5 termos quando você está em seu ponto de dados 2 , a São formas mais eficientes de calcular esta soma média móvel - a mais antiga, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda a gente. A resposta é a diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada. A média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria calculada com base na seguinte fórmula. Com base na equação acima, o preço médio durante o período listado acima foi de 90 66 Usando médias móveis é um método eficaz para eliminar fortes flutuações de preços. Chave é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente do que os pontos de dados perto do início do conjunto de dados É onde as médias móveis ponderadas entram em jogo. As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, Que pontos de dados no passado distante A soma da ponderação deve somar 1 ou 100 No caso da média móvel simples, os pesos são distribuídos igualmente, razão pela qual Eles não são mostrados na tabela acima. Preço de fechamento de AAPL. Weighted Médias móveis O básico. Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples O primeiro problema reside no prazo da média móvel MA maioria dos analistas técnicos Acreditam que a ação de preço o preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer corretamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento MA Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes, Exemplo por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10o dia e multiplicaria este número por 10, o nono dia por nove , O oitavo dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria então o número pela adição dos multiplicadores Se você adicionar os multiplicadores do 1 O exemplo de MA de 0 dias, o número é 55 Este indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente Para leitura relacionada, verifique as Médias Móveis Simples Faça as Tendências se destacarem. Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel exponencialmente suavizada EMA Este indicador foi Explicada em tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores Talvez a melhor explicação vem de John J. Murphy s Análise Técnica dos Mercados Financeiros, publicado pelo New York Institute of Finance, 1999. A média móvel suavemente exponencial aborda ambos os Problemas associados à média móvel simples Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes Portanto, é uma média móvel ponderada Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados Na vida do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao O valor do dia mais recente, que é adicionado a uma percentagem do valor do dia anterior s A soma de ambos os valores percentuais acrescenta-se a 100.Por exemplo, o preço do último dia poderia ser atribuído um peso de 10 10, que é adicionado a O peso dos dias anteriores de 90 90 Isso dá o último dia 10 da ponderação total Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando os últimos dias preço um valor menor de 5 05.Figura 1 Exponentially Smoothed Moving Average. The Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no mercado. O 8 de setembro marcado por uma seta para baixo preto Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000 A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando O Nasdaq não poderia gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar o 3.000 marca Em seguida, mergulhou Para baixo para baixo para fora em 1619 58 em 4 de abril A tendência de alta de 12 de abril é marcado por uma seta Aqui o índice fechado em 1.961 46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começam a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e alguns dos As questões relacionadas com a energia Leia nossos artigos relacionados Mover Envelopes Média Refinação Uma Ferramenta de Negociação Popular e Média Movendo Bounce. A pesquisa feita pelo Bureau de Estados Unidos de Estatísticas do Trabalho para ajudar a medir vagas de emprego Coleta dados de empregadores. Os Estados Unidos podem contrair empréstimos O teto da dívida foi criado sob o Segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros na qual uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado valor ou A volatilidade pode ser medido. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar O investimento. Nonfarm folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, casas particulares e do setor sem fins lucrativos O U S Bureau of Labor.
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