Ist es möglich, einen gleitenden Durchschnitt in C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Proben Ive gefunden, dass ich ein bisschen optimieren kann, indem Sie eine Fenstergröße, die eine Macht von zwei, um Bit-Verschiebung statt zu teilen, aber nicht brauchen Ein Puffer wäre schön. Gibt es eine Möglichkeit, ein neues gleitendes durchschnittliches Ergebnis nur als eine Funktion des alten Ergebnisses auszudrücken und das neue Sample Definieren Sie ein Beispiel gleitender Durchschnitt, über ein Fenster von 4 Samples: Add new sample e: Ein gleitender Durchschnitt kann rekursiv implementiert werden , Aber für eine genaue Berechnung des gleitenden Durchschnitts müssen Sie sich an die älteste Eingabe Probe in der Summe (dh die a in Ihrem Beispiel) erinnern. Für eine Länge N gleitenden Durchschnitt berechnen Sie: wobei yn das Ausgangssignal ist und xn das Eingangssignal ist. Gl. (1) kann rekursiv geschrieben werden, also musst du dich immer an die Probe xn-N erinnern, um zu berechnen (2). Wie von Conrad Turner hervorgehoben, können Sie stattdessen ein (unendlich langes) exponentielles Fenster verwenden, mit dem Sie die Ausgabe nur aus der Vergangenheit und dem aktuellen Eingang berechnen können. Dies ist jedoch kein Standard (ungewichtet) gleitender Durchschnitt, sondern exponentiell Gewichteter gleitender Durchschnitt, wo Proben in der Vergangenheit ein kleineres Gewicht bekommen, aber (zumindest in der Theorie) vergisst du niemals etwas (die Gewichte werden in der Vergangenheit immer kleiner und kleiner). Ich habe einen gleitenden Durchschnitt ohne Einzelposten-Speicher für ein GPS-Tracking-Programm, das ich geschrieben habe. Ich fange mit 1 Probe an und teile mit 1, um die aktuelle avg zu bekommen. Ich füge dann eine Probe hinzu und teile mit 2 auf die aktuelle avg. Das geht weiter, bis ich die Länge des Durchschnitts erreicht habe. Jedes Mal danach füge ich die neue Probe hinzu, bekomme den Durchschnitt und beseitige diesen Durchschnitt von der Summe. Ich bin kein Mathematiker, aber das schien ein guter Weg, es zu tun. Ich dachte, es würde den Magen eines echten Mathe-Kerls drehen, aber es stellt sich heraus, dass es eine der akzeptierten Möglichkeiten ist, es zu tun. Und es geht gut Denken Sie daran, dass je höher Ihre Länge desto langsamer ist es, was Sie folgen wollen. Das mag die meiste Zeit nicht ausmachen, aber wenn man den Satelliten folgt, wenn man langsam ist, könnte der Weg weit von der aktuellen Position entfernt sein und es wird schlecht aussehen. Du hättest eine Lücke zwischen dem Sat und den hinteren Punkten. Ich wählte eine Länge von 15 aktualisiert 6 mal pro Minute, um ausreichende Glättung zu bekommen und nicht zu weit von der tatsächlichen Sat-Position mit den geglätteten Pfad-Punkten zu bekommen. Antwortete 16. November 16 um 23:03 initialize total 0, count0 (jedes Mal, wenn du einen neuen Wert sehe, dann eine Eingabe (scanf), man add totalnewValue, ein Inkrement (count), ein divide average (totalcount) Dies wäre ein gleitender Durchschnitt über Alle Eingänge Um den Durchschnitt über nur die letzten 4 Eingänge zu berechnen, würde es 4 Eingangsvariablen erfordern, vielleicht jede Eingabe in einen älteren Eingabevariablen kopieren und dann den neuen gleitenden Durchschnitt berechnen, als Summe der 4 Eingangsvariablen, geteilt durch 4 (rechte Verschiebung 2 wäre Gut, wenn alle Eingänge waren positiv, um die durchschnittliche Berechnung beantwortet Feb 3 15 um 4:06 Das wird tatsächlich berechnen den Gesamtdurchschnitt und NICHT der gleitende Durchschnitt. Wie Zähler wird größer die Auswirkungen einer neuen Eingabe Probe wird verschwindend klein ndash Hilmar Feb 3 15 at 13:53 Ihre Antwort 2017 Stack Exchange, IncExponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitdurchschnitte und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die zu erstellen Gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und der prozentuale Preisoszillator (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von Langzeittrends verwendet. Händler, die technische Analysen verwenden, finden bewegte Durchschnitte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber schaffen Verwüstung, wenn sie unsachgemäß verwendet oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die üblicherweise in der technischen Analyse verwendet werden, sind ihrer Natur nach hintere Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf eine bestimmte Marktkarte gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Sehr oft, bis zu der Zeit, in der eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, ist der optimale Markteintritt bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umarmt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert daher schneller. Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Handelseingangssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren sind sie für die Trends in den Märkten besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Die EMA-Indikatorlinie zeigt auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend. Ein wachsamer Trader wird nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie achten, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsrate von einem Bar zum nächsten. Zum Beispiel, da die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umzukehren, beginnt die EMAs-Änderungsrate von einem Bar zum nächsten zu verkleinern, bis zu diesem Zeitpunkt die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt sein. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung der sich bewegenden Mittelwerte verursacht wurde, weiter entgegenwirken könnte. Gemeinsame Verwendungen der EMA EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen. Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig verwenden Händler EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn ein EMA auf einer Tageskarte einen starken Aufwärtstrend zeigt, kann eine Intraday-Trader-Strategie sein, nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart zu handeln. Ich weiß, dass dies mit Schub erreichbar ist wie folgt: Aber ich möchte es wirklich gerne Vermeidung von Boost. Ich habe gegoogelt und fand keine geeigneten oder lesbaren Beispiele. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen mit den aktuellsten 1000 Zahlen als Datenmuster verfolgen. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und fand, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meinen Bedürfnissen am besten entsprechen. Gefragt am 12. Juni 12 um 4:38 Wenn Ihre Bedürfnisse einfach sind, können Sie nur versuchen, einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie machen eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code bei jedem Sample sieht, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie diese: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer bestimmten Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, es gibt ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung zu verbreiten würde. Aber wenn du einen kleineren Durchschnitt wünschst, wie 30 Zahlen oder so, das ist eine sehr einfache und schnelle Möglichkeit, es zu tun. Antwortete Jun 12 12 um 4:44 1 auf deinem Post. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann das Alpha variabel sein. So kann es verwendet werden, um Zeitbasis-Mittelwerte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde ist, lassen Sie Alpha 1,0 sein. Andernfalls kannst du alpha sein (usecs seit letztem update1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen mit den aktuellsten 1000 Zahlen als Datenmuster verfolgen. Beachten Sie, dass die unten genannte Gesamtsumme als Elemente als addreplaced, Vermeidung kostspieliger O (N) Traversal, um die Summe zu berechnen - benötigt für die durchschnittliche - on demand. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T verwendet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lang s, ein int für char s, oder ein doppeltes bis total float s. Dies ist ein bisschen fehlerhaft, dass Numsamples an INTMAX vorbeikommen könnten - wenn man sich vorstellt, dass man eine langjährige langjährige langwierige Zeit haben könnte. Oder verwenden Sie ein zusätzliches bool Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zum ersten Mal gefüllt wird, während er Numsamples um das Array herumtreibt (am besten dann umbenannt etwas Unschuldiges wie Pos). Antwortete am 12. Juni 12 um 5:19 man geht davon aus, dass der Quanten-Operator (T-Stichprobe) tatsächlich quasi Operator (T-Probe) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich habe ich gedacht, dass es nicht leer ist () (T Probe), aber natürlich könntest du auch immer Notizen verwenden, die du mochst. Werde reden, danke Ndash Tony D Juni 8 14 um 14:27
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