Enhetligt Viktade Glidande Medelvärde Algoritm

Viktiga rörliga medelvärden Grunderna. Under åren har tekniker funnit två problem med det enkla glidande medeltalet. Det första problemet ligger i tidsramen för glidande medelvärde MA De flesta tekniska analytiker tror att prisåtgärder öppnandet eller stängandet av aktiekursen räcker inte För att bero på att korrekt förutsäga köp eller sälj signaler av MAs crossover-åtgärden För att lösa detta problem tilldelar analytiker nu mer vikt till de senaste prisuppgifterna med hjälp av det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet EMA Lär dig mer i att utforska exponentiellt vägda rörliga medelvärdet. En exempel Till exempel, med hjälp av en 10-dagars MA, skulle en analytiker ta slutkursen på 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 numret genom att multiplicatorerna läggs till. Om du lägger till multiplikatorerna i 10-dagars MA-exemplet är numret 55 Denna indikator är känd en S det linjärt vägda glidande medelvärdet För relaterad läsning, kolla in Enkla rörliga medelvärden Gör trenderna stilla. Många tekniker är fasta troende i det exponentiellt släta glidande genomsnittet EMA Denna indikator har förklarats på så många sätt att det både förvirrar studenter och investerare. Kanske Den bästa förklaringen kommer från John J Murphy s Tekniska analys av finansmarknaderna, 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 tilldelar det exponentiellt jämnde medlet En större vikt än de senaste dataen. Det är därför ett viktat glidande medelvärde. Även om det tilldelas mindre betydelse för tidigare prisdata inkluderar den i sin beräkning alla data i instrumentets livslängd. Dessutom kan användaren justera viktningen för att ge större eller mindre vikt till den senaste dagens pris, vilket läggs till i procent av värdet för föregående dag s Summan av båda procentvärdena lägger till 100. Till exempel kan priset för sista dagen säljas till 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 ett 20-dagars medelvärde genom att ge det sista dagspriset 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, har EMA, som i detta fall använder slutkursdata över en nio dagarsperiod, bestämda säljsignaler den 8 september markerad av en svart nedåtpil. Det var dagen att indexet bröt sig under 4000-nivån Den andra svarta pilen visar ett annat nedåtgående ben som teknikerna faktiskt förväntade sig. Nasdaq kunde inte generera tillräckligt mycket volym och intresse från detaljhandeln för att bryta markeringen på 3000. Det dö sedan ner igen till botten ut på 1619 58 den 4 april Uppkomsten av 12 april markeras med en pil Här stängdes indexet på 1 961 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 Raffinering A Populärt handelsverktyg och Flyttande medelstopp. En undersökning som gjorts av Förenta staternas presidium för arbetsstatistik för att hjälpa till att mäta lediga platser. Det samlar in uppgifter från arbetsgivare. Det högsta beloppet av pengar som USA kan låna. Skuldtaket skapades under Second Liberty Bond Act. The ränta vid vilken ett förvaringsinstitut lånar medel som förvaras i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk åtgärd av spridning av avkastning för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En akt som amerikanska kongressen passerade 1933 som Banking Act, som förbjöd kommersiella banker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till vilket jobb som helst utanför Gårdar, privata hushåll och nonprofit-sektorn. Den amerikanska presidiet för arbete. Med den algoritm som beskrivs här för att beräkna variansen under dataströmmar vill jag beräkna en rörlig varians, som i likhet med glidande medelvärde kommer att betrakta äldre data mindre viktiga. För att övertyga här algoritmen från wikisidan. Att ändra denna algoritm för att flytta är det lätt att jag bara delar upp wSum med en faktor 1 ju större ju mer glömt det blir men med den här faktorn, hur skulle jag fixa S att agera i enlighet därmed. Jag kunde dela det med samma faktor också, men det känns inte rätt. För att uttrycka detta i symboliska termer, vill du beräkna ett jämnt vägat glidande medelvärde av n tidigare villkor av. Yi cn sum wjx, där cn är vald så att summa wj 1. Detta är för att säkerställa att det vägda genomsnittet av en konstant serie returnerar samma värde. Att göra cn är rakt. För att göra detta effektivt vill vi få yi 1 i Termer av yi Det som följer är ganska standard subscript manipulation. While detta kräver att de sista n 1 xi värdena måste lagras en cirkulär buffert kommer att göra det här ganska snällt, tar beräkningen bara en konstant tid i stället för att tiden Theta n av det raka framåt värden. Notera att för att göra detta på ett effektivt sätt så kräver att vikterna är av formen wj Om vikterna är godtyckliga måste hela beräkningen göras varje gång. Det skulle vara ett intressant problem att bestämma de mest allmänna vikterna så att yi 1 kan beräknas från yi i konstant tid oberoende av att jag tror att jag kommer att föreslå detta som ett problem. Vad är det mest generella rörliga genomsnittsvärdet som kan beräknas i konstant tid. I detta svar ändras viktvägd inkremental algoritm fo R beräkna rörlig varians visade jag att det enhetligt viktade glidande medlet yi cn summa wjx, där cn är valt så att cn sum wj 1 kan beräknas i konstant tid av yi 1 wy i cn x - w x. My fråga är om vikterna är generella, så att yi cn sum wj x är det särskilda värden för wj så att glidande medelvärdet också kan beräknas i konstant tid i stället för tiden Theta n. Here är vad jag har hittills. Först kan det görs om vikterna är linjära. Gör sedan samma typ av manipulation. Notera att detta kräver att summan summan x beräknas men detta kan göras i konstant tid med metoden överst med w 1. Jag tror det Är ganska säker på att om vikterna är ett polynom av graden d kan beräknas på samma sätt i tid Theta d genom att titta på skillnaderna wj - w j-1.Också genom att låta den exponentiellt viktade parametern w i yi cn summa wjx vara komplex, vi kan också hantera wj sin aj b och wj cos aj b. Så finns det några andra.