Geweegde Moving Gemiddelde Java

Ek het in wese 'n verskeidenheid van waardes soos volg: Bogenoemde skikking word oorvereenvoudig, Im invordering 1 waarde per millisekonde in my werklike kode en ek nodig het om die uitset op 'n algoritme wat ek geskryf het na die naaste piek voor 'n tydstip vind verwerk. My logika nie, omdat my voorbeeld hierbo, 0,36 is die ware hoogtepunt, maar my algoritme sal agter te kyk en te sien die heel laaste aantal 0,25 as die hoogtepunt, as Theres 'n afname tot 0,24 voor dit. Die doel is om hierdie waardes te neem en 'n algoritme toe te pas om hulle verwek wat hulle sal glad 'n bietjie, sodat ek meer lineêre waardes. (Dit wil sê: id graag my resultate te bochtig wees, nie jaggedy) Ive vertel is om 'n eksponensiële bewegende gemiddelde filter van toepassing op my waardes. Hoe kan ek hierdie Sy doen baie moeilik vir my om wiskundige vergelykings gelees, ek gaan baie beter met kode. Hoe kan ek verwerk waardes in my skikking, die toepassing van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde berekening om hulle selfs uit gevra 8 Februarie 12 aan 20:27 Om 'n eksponensiële bewegende gemiddelde bereken. wat jy nodig het om 'n staat om te hou en jou 'n stem parameter nodig het. Dit vereis 'n bietjie klas (met die aanvaarding jy met behulp van Java 5 of later): instansieer met die verval parameter wat jy wil (kan stem te neem moet wees tussen 0 en 1) en gebruik dan die gemiddelde () te filtreer. Lees 'n artikel op 'n mathmatical herhaling, al wat jy regtig nodig het om te weet wanneer om dit in kode is dat wiskundiges graag indekse in skikkings en rye met onderskrifte te skryf. (Theyve 'n paar ander notasies sowel, wat help nie die geval is.) Maar die EMO is eenvoudig as wat jy net nodig het om 'n ou waarde geen ingewikkelde toestand skikkings nodig om te onthou. beantwoord 8 Februarie 12 aan 20:42 TKKocheran: Pretty much. Isn39t dit lekker as dinge eenvoudig (As begin met 'n nuwe reeks, kry 'n nuwe Averager.) Kan wees Let daarop dat die eerste paar terme in die gemiddelde volgorde om 'n bietjie sal spring as gevolg van grens-effekte, maar jy kry diegene met ander bewegende gemiddeldes ook. Maar 'n goeie voordeel is dat jy die bewegende gemiddelde logika in die Averager en eksperimenteer kan draai sonder die res van jou program te veel te versteur. â € Donal Fellows 9 Februarie 12 by 00:06 Ek het 'n harde tyd te verstaan ​​jou vrae, maar ek sal probeer om in elk geval te beantwoord. 1) As jou algoritme gevind 0,25 in plaas van 0,36, dan is dit verkeerd. Dit is verkeerd, want dit neem 'n monotoniese vermeerdering of vermindering (wat altyd opgaan of altyd gaan af). Tensy jy al jou data gemiddeld jou datapunte --- soos jy dit aan te bied --- is nie-lineêre. As jy regtig wil om die maksimum waarde tussen twee punte in die tyd te vind, dan sny jou verskeidenheid van tmin om Tmax en vind die maksimum van daardie subarray. 2) Nou, die konsep van bewegende gemiddeldes is baie eenvoudig: dink dat ek die volgende lys: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Ek kan dit glad deur die neem van die gemiddelde van twee getalle: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Let daarop dat die eerste getal is die gemiddeld van 1.5 en 1.4 (tweede en eerste nommers) die tweede (nuwe lys) is die gemiddeld van 1.4 en 1.5 (derde en tweede ou lys) die derde (nuwe lys) die gemiddelde van 1,5 en 1,4 (vierde en derde), en so aan. Ek kon dit drie of vier, of N gemaak. Let op hoe die data is baie gladder. 'N Goeie manier om bewegende gemiddeldes te sien by die werk is om te gaan na Google Finansies, kies 'n voorraad (probeer Tesla Motors mooi vlugtige (TSLA)) en klik op technicals aan die onderkant van die grafiek. Kies bewegende gemiddelde met 'n gegewe tydperk, en Eksponensiële bewegende gemiddelde om hul verskille te vergelyk. Eksponensiële bewegende gemiddelde is net nog 'n uitbreiding van hierdie, maar gewigte die ouer data minder as die nuwe data dit is 'n manier om vooroordeel die smoothing na die agterkant. Lees asseblief die Wikipedia-inskrywing. So, dit is meer 'n opmerking as 'n antwoord, maar die bietjie kommentaar boks was net te klein. Sterkte. As jy probleme het met die wiskunde, kan jy gaan met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde plaas van eksponensiële. So die uitset jy sou wees die laaste x terme gedeel deur x. Ongetoets pseudokode: Let daarop dat jy sal nodig hê om te hanteer die begin en einde dele van die data sedert duidelik jy kan nie gemiddeld die afgelope 5 terme wanneer jy op jou 2de data punt. Daar is ook meer doeltreffende maniere berekening hierdie bewegende gemiddelde (som som - oudste nuutste), maar dit is om die konsep van kry whats oor gebeur. beantwoord 8 Februarie 12 aan 20: 41net. sourceforge. openforecast. models Klas WeightedMovingAverageModel n geweegde bewegende gemiddelde voorspelling model is gebaseer op 'n kunsmatig gebou tydreekse waarin die waarde vir 'n gegewe tydperk word vervang deur die geweegde gemiddelde van die waarde en die waardes vir 'n paar aantal voorafgaande tydperke. Soos jy dalk geraai het van die beskrywing, hierdie model is die beste geskik is om tydreeksdata maw data wat verander met verloop van tyd. Sedert die voorspelling waarde vir enige gegewe tydperk is 'n geweegde gemiddelde van die vorige tydperke, dan sal die voorspelling altyd blyk te wees agter óf styging of daling in die waargeneem (afhanklike) waardes. Byvoorbeeld, as 'n data-reeks het 'n merkbare opwaartse neiging dan 'n geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting sal oor die algemeen bied 'n onderskatting van die waardes van die afhanklike veranderlike. Die geweegde bewegende gemiddelde model, soos die bewegende gemiddelde model, het 'n voorsprong bo ander voorspellingsmodelle in dat dit glad pieke en trôe (of dale) in 'n stel waarnemings. Maar soos die bewegende gemiddelde model, het dit ook 'n paar nadele. In die besonder het hierdie model nie produseer 'n werklike vergelyking. Daarom is dit nie alles wat nuttig as 'n medium-lang voorspelling instrument reeks. Dit kan slegs betroubaar gebruik word om 'n paar periodes in die toekoms te voorspel. Sedert: 0.4 outeur: Steven R. Gould Fields geërf het uit die klas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Stel 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model. WeightedMovingAverageModel (dubbel gewigte) Stel 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die gespesifiseerde gewigte. voorspelling (dubbel TIMEVALUE) gee terug Die voorspelling waarde van die afhanklike veranderlike vir die gegewe waarde van die onafhanklike veranderlike tyd. getForecastType () gee terug 'n een of twee woorde naam van hierdie tipe voorspelling model. getNumberOfPeriods () gee terug Die huidige aantal periodes wat in hierdie model. getNumberOfPredictors () gee terug Die nommer van voorspellers gebruik word deur die onderliggende model. setWeights (dubbel gewigte) Stel die gewigte wat gebruik word deur die geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model om die gegewe gewigte. toString () Dit moet geneutraliseer om voorsiening te maak 'n tekstuele beskrywing van die huidige voorspelling model insluitende, waar moontlik, enige afgeleide parameters gebruik. Metodes geërf het uit die klas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel bou 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die gespesifiseerde gewigte. Vir 'n geldige model gebou moet word, moet jy init noem en slaag in 'n datastel met 'n reeks van data punte met die tyd veranderlike geïnisialiseer om die onafhanklike veranderlike identifiseer. Die grootte van die gewigte skikking word gebruik om die aantal waarnemings te bepaal wat gebruik gaan word om die geweegde bewegende gemiddelde te bereken. Daarbenewens sal die mees onlangse tydperk gegee word om die gewig bepaal deur die eerste element van die skikking maw weights0. Die grootte van die gewigte array word ook gebruik om die bedrag van toekomstige tydperke wat effektief kan voorspel bepaal. Met 'n 50 dag geweeg bewegende gemiddelde, dan kan ons nie redelik - met 'n mate van akkuraatheid - voorspel meer as 50 dae buite die laaste tydperk waarvoor inligting beskikbaar is. Selfs voorspel naby die einde van hierdie reeks is waarskynlik onbetroubaar wees. Let op gewigte In die algemeen, moet die gewigte geslaag om hierdie konstruktor voeg tot 1.0. Maar as 'n gerief, as die som van die gewigte nie optel tot 1,0, hierdie implementering skale al gewigte proporsioneel sodat hulle op te som tot 1.0. Parameters: gewigte - 'n verskeidenheid van gewigte toe te ken aan die historiese Waarnemings by die berekening van die geweegde bewegende gemiddelde. WeightedMovingAverageModel bou 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die naam van veranderlike as die onafhanklike veranderlike en die gespesifiseerde gewigte. Parameters: independentVariable - die naam van die onafhanklike veranderlike te gebruik in hierdie model. gewigte - 'n verskeidenheid van gewigte toe te ken aan die historiese Waarnemings by die berekening van die geweegde bewegende gemiddelde. WeightedMovingAverageModel bou 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model. Dit konstruktor is bedoel om slegs gebruik word deur subklasse (dus is dit beskerm). Enige subklas gebruik van hierdie konstruktor moet daarna roep die (beskerm) setWeights metode om die gewigte inisialiseer om gebruik te word deur hierdie model. WeightedMovingAverageModel bou 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model met behulp van die gegewe onafhanklike veranderlike. Parameters: independentVariable - die naam van die onafhanklike veranderlike te gebruik in hierdie model. setWeights Stel die gewigte wat gebruik word deur die geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model om die gegewe gewigte. Hierdie metode is bedoel om slegs deur subklasse gebruik word (dus is dit beskerm), en slegs in samewerking met die (beskerm) een-argument constructor. Enige subklas met behulp van die een-argument konstruktor moet daarna setWeights bel voordat oproep van die metode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) om die model inisialiseer. Let op gewigte In die algemeen, moet die gewigte geslaag om hierdie metode te voeg tot 1.0. Maar as 'n gerief, as die som van die gewigte nie optel tot 1,0, hierdie implementering skale al gewigte proporsioneel sodat hulle op te som tot 1.0. Parameters: gewigte - 'n verskeidenheid van gewigte toe te ken aan die historiese Waarnemings by die berekening van die geweegde bewegende gemiddelde. voorspelling Returns die voorspelling waarde van die afhanklike veranderlike vir die gegewe waarde van die onafhanklike veranderlike tyd. Subklasse moet hierdie metode implementeer in so 'n wyse wat in ooreenstemming met die voorspelling model wat hulle implementeer. Subklasse kan gebruik maak van die getForecastValue en getObservedValue metodes maak om vroeëre voorspellings en waarnemings onderskeidelik verkry. Gespesifiseerde deur: voorspelling in die klas AbstractTimeBasedModel Parameters: TIMEVALUE - die waarde van die tyd veranderlike waarvoor 'n voorspelling waarde is vereis. Terugkeer: die voorspelling waarde van die afhanklike veranderlike vir die gegewe tyd. Gooi: IllegalArgumentException - indien daar onvoldoende historiese data - Waarnemings geslaag om init - 'n voorspelling vir die gegewe tyd waarde te genereer. getNumberOfPredictors Returns die getal voorspellers gebruik word deur die onderliggende model. Opbrengste: die getal voorspellers gebruik word deur die onderliggende model. getNumberOfPeriods Returns die huidige aantal periodes wat in hierdie model. Gespesifiseerde deur: getNumberOfPeriods in die klas AbstractTimeBasedModel Returns: die huidige aantal periodes wat in hierdie model. getForecastType Wys 'n een of twee woorde naam van hierdie tipe voorspelling model. Hou dit kort. 'N Langer beskrywing moet in die toString-metode toegepas word. toString Dit moet geneutraliseer om voorsiening te maak 'n tekstuele beskrywing van die huidige voorspelling model insluitende, waar moontlik, enige afgeleide parameters gebruik. Gespesifiseerde deur: toString in koppelvlak ForecastingModel Schrijft: toString in die klas AbstractTimeBasedModel Opbrengste: 'n string voorstelling van die huidige voorspelling model, en sy parameters. What039s die verskil tussen bewegende gemiddelde en geweegde bewegende gemiddelde A 5-tydperk bewegende gemiddelde, gebaseer op die pryse bo , sal bereken word met behulp van die volgende formule: op grond van die bostaande vergelyking, het die gemiddelde prys oor die bogenoemde tydperk was 90,66. Die gebruik van bewegende gemiddeldes is 'n effektiewe metode vir die uitskakeling van sterk prysskommelings. Die sleutel beperking is dat datapunte vanaf ouer data nie anders word geweeg as datapunte naby die begin van die datastel. Dit is hier waar geweegde bewegende gemiddeldes 'n rol speel. Geweegde gemiddeldes toewys 'n swaarder gewig meer huidige data punte omdat hulle meer relevant as datapunte in die verre verlede. Die som van die gewig moet optel tot 1 (of 100). In die geval van die eenvoudige bewegende gemiddelde, is die gewigte eweredig versprei, wat is die rede waarom hulle nie in die tabel hierbo getoon. Sluitingsprys van AAPL Die geweegde gemiddelde is bereken deur vermenigvuldig die gegewe prys deur sy verwante gewig en dan die WHALM waardes. In die voorbeeld hierbo, sal die geweegde 5-daagse bewegende gemiddelde 90,62. In hierdie voorbeeld is die onlangse data punt die hoogste gewig uit 'n arbitrêre 15 punte. Jy kan die waardes weeg uit enige waarde goeddink jou. Die laer waarde van die geweegde gemiddelde persentasie van relatief tot die eenvoudige gemiddelde dui die onlangse verkoop druk kan meer betekenisvol as 'n paar handelaars verwag word. Vir die meeste handelaars, die gewildste keuse by die gebruik van geweeg bewegende gemiddeldes is om 'n hoër gewig gebruik vir die afgelope waardes. (Vir meer inligting, kyk na die bewegende gemiddelde Tutoriaal) Lees meer oor die verskil tussen eksponensiële bewegende gemiddeldes en geweegde bewegende gemiddeldes, twee glad aanwysers dat. Lees Antwoord Die enigste verskil tussen hierdie twee tipes bewegende gemiddelde is die sensitiwiteit elkeen toon veranderinge in die gebruik van data. Lees Antwoord Meer inligting oor die berekening en interpretasie van geweegde gemiddeldes, insluitend hoe om 'n geweegde gemiddelde bereken met behulp van Microsoft. Lees Antwoord Sien waarom bewegende gemiddeldes het bewys voordelig vir handelaars en ontleders en nuttig te wees wanneer dit toegepas word om die prys kaarte en. Lees Antwoord Leer hoe handelaars en beleggers gebruik geweegde Alpha om momentum van 'n aandele prys te identifiseer en of pryse hoër sal beweeg. Lees Antwoord inligting oor 'n paar van die inherente beperkings en moontlike misapplications van bewegende gemiddelde ontleding binne tegniese voorraad. Lees Beantwoord Geweegde bewegende gemiddeldes: Die Basics Oor die jare, het tegnici twee probleme met die eenvoudige bewegende gemiddelde gevind. Die eerste probleem lê in die tyd van die bewegende gemiddelde (MA). Die meeste tegniese ontleders glo dat die prys aksie. die opening of sluiting voorraad prys, is nie genoeg om op te hang vir goed voorspel koop of te verkoop seine van die MA crossover aksie. Om hierdie probleem op te los, het ontleders nou meer gewig toeken aan die mees onlangse prys data deur gebruik te maak van die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). (Meer inligting in die ondersoek van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde.) 'N voorbeeld Byvoorbeeld, met behulp van 'n 10-dag MA, sou 'n ontleder die sluitingsprys van die 10de dag te neem en vermeerder hierdie getal deur 10, die negende dag van nege, die agtste van dag tot agt en so aan tot die eerste van die MA. Sodra die totale bepaal, sou die ontleder dan verdeel die aantal deur die byvoeging van die vermenigvuldigers. As jy die vermenigvuldigers van die 10-dag MA voorbeeld te voeg, die getal is 55. Hierdie aanwyser is bekend as die lineêr geweeg bewegende gemiddelde. (Vir verwante leesstof, check Eenvoudige bewegende gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Baie tegnici is ferm gelowiges in die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie aanwyser is verduidelik in so baie verskillende maniere waarop dit verwar studente en beleggers sowel. Miskien is die beste verduideliking kom van John J. Murphy tegniese ontleding van die finansiële markte, (uitgegee deur die New York Instituut van Finansies, 1999): Die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde adresse beide van die probleme wat verband hou met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Eerstens, die eksponensieel stryk gemiddelde ken 'n groter gewig aan die meer onlangse data. Daarom is dit 'n geweegde bewegende gemiddelde. Maar terwyl dit ken mindere belang vir verlede prys data, beteken dit sluit in die berekening al die data in die lewe van die instrument. Daarbenewens het die gebruiker in staat is om die gewig te pas by mindere of meerdere gewig te gee aan die mees onlangse dae prys, wat by 'n persentasie van die vorige dae waarde. Die som van beide persentasie waardes voeg tot 100. Byvoorbeeld, die laaste dae die prys kan 'n gewig van 10 (0,10), wat by die vorige dae gewig van 90 (0,90) opgedra. Dit gee die laaste dag 10 van die totale gewig. Dit sou die ekwivalent van 'n 20-dag gemiddeld deur die laaste dae die prys 'n kleiner waarde van 5 (0,05) wees. Figuur 1: eksponensieel stryk bewegende gemiddelde Bogenoemde grafiek toon die Nasdaq saamgestelde indeks van die eerste week in Augustus 2000 tot 1 Junie 2001 As jy duidelik kan sien, die EMO, wat in hierdie geval is die gebruik van die sluitingsprys data oor 'n tydperk van nege dae, het definitiewe verkoop seine op die 8 September (gekenmerk deur 'n swart afpyltjie). Dit was die dag toe die indeks het onder die vlak 4000. Die tweede swart pyl toon 'n ander af been wat tegnici eintlik verwag het nie. Die Nasdaq kon genoeg volume en belangstelling van die kleinhandel beleggers na die 3000 merk breek nie genereer. Dit dan duif weer af na onder uit by 1619,58 op April 4. Die uptrend van 12 April is gekenmerk deur 'n pyl. Hier is die indeks gesluit 1,961.46, en tegnici begin institusionele fondsbestuurders begin om af te haal 'n paar winskopies soos Cisco, Microsoft en 'n paar van die energie-verwante kwessies te sien. (Lees ons verwante artikels: Moving Gemiddelde Koeverte: Verfyning 'n gewilde Trading Tool en bewegende gemiddelde Bounce.) Hoe om te bereken Geweegde Gemiddelde identifiseer die nommers wat geweeg. Wil jy dalk om dit neer te skryf op jou papier in 'n grafiek vorm. Byvoorbeeld, as jy probeer om uit te vind 'n graad, moet jy identifiseer wat jy gegradeer op elke eksamen. Identifiseer die gewigte van elke nommer. Dit is dikwels 'n persentasie. Lys die gewig langs die nommer. Persentasies is algemeen omdat gewigte is dikwels 'n persentasie van 'n totaal van 100. As jy uitzoeken die geweegde gemiddelde van grade, beleggings en ander finansiële data, kyk uit vir die persentasie van die voorkoms uit 100. As jy uitzoeken die geweegde gemiddelde van grade, moet jy die gewig van elke eksamen of projek te identifiseer. Skakel persentasies om desimale getalle. vermenigvuldig altyd desimale deur desimale, in plaas van desimale deur persentasies. Hoe om woorde met 'n sakrekenaar Skryf Hoe om te doen n Cool Calculator Trick Hoe om Skakel 'n normale skooldag Sakrekenaar hoe om te werk 'n wetenskaplike sakrekenaar Hoe om toegang speletjies op jou TI 83 Sakrekenaar Hoe om 'desimale plekke op 'n TI BA II Plus Sakrekenaar Hoe vir aflaai Spele op 'n grafiese sakrekenaar Hoe om die TI 83 Kry op jou rekenaar Hoe om 'n Persentasie Skakel na Desimale Vorm met 'n sakrekenaar Hoe om 'n TI 83 Plus Grap sakrekenaar gebruik