Exemplo de média móvel em c

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Você gosta deste site gratuito Por favor, compartilhe esta página no GoogleTaking uma média móvel é um processo de suavização Uma maneira alternativa para resumir os dados do passado é calcular a média de sucessivos conjuntos menores de dados do passado da seguinte forma. Lembre-se do conjunto de números 9, 8, 9, 12, 9, 12, 11, 7, 13, 9, 11, 10 que foram a quantidade em dólar de 12 fornecedores selecionados aleatoriamente. Vamos definir (M), o tamanho do conjunto menor igual a 3. Então a média dos 3 primeiros números é: (9 8 9) / 3 8.667. Isso é chamado de alisamento (ou seja, alguma forma de média). Este processo de suavização é continuado avançando um período e calculando a média seguinte de três números, soltando o primeiro número. Exemplo de média móvel A tabela seguinte resume o processo, que é referido como Moving Averaging. A expressão geral para a média móvel é Mt frac cdots X. Como exemplo da SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) ) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA. I mais longo prazo. Quero desenvolver cálculo para a média móvel de preço das ações. Mas muitos cálculos complexos foram planejados mais tarde. Meu primeiro passo para saber como calcular a média móvel de forma eficiente. Eu preciso saber como tomar a entrada e retornar a saída de forma eficiente. Considerado data e preço de entrada. Data, Preço e Média Móvel. Se eu tiver 500 registros e eu quero calcular média móvel por 5 dias o que é a maneira effient em vez de ir para a frente e para trás na matriz de data e preço novamente sugerir o que é a melhor maneira de receber entrada (ArrayList, Table, array Etc) e retorno de saída. Nota: MA de hoje de 5 dias será média dos últimos 5 dias incluindo preço de hoje. Ontem MA será média dos últimos 5 dias de ontem. Eu quero manter os dias para ser flexível em vez de 5 ele poderia ser 9, 14, 20 etc Se você precisa de cálculo simples sem o seu esforço do que você pode usar TA-Lib. Mas se você quiser que seu cálculo seja mais eficiente do que o TA-Lib, então você pode criar seu próprio indicador técnico. TA-Lib é grande, mas o problema é que esta biblioteca tem apenas métodos estáticos. Isso significa que quando você precisa calcular os valores da matriz SMA com base em barras de preço de 500, então você enviará toda a matriz de barras e ele retornará matriz de valores SMA. Mas se você receber novo valor 501-st, então você deve enviar novamente toda a matriz e TA-Lib novamente calculará e retornará SMA matriz de valores. Agora imagine que você precisa desse indicador no feed de preços reais, e para cada mudança de preço você precisa de um novo valor indicador. Se você tem um indicador não é um grande problema, mas se você tiver centenas de indicadores de trabalho, que poderia ser um problema de desempenho. Eu estava em tal situação e começar a desenvolver indicadores em tempo real que são eficientes e fazer cálculos adicionais para a nova barra de preços ou para a barra de preço alterado apenas. Unfortunatelly Eu nunca precisei SMA indicador para os meus sistemas de negociação, mas eu tenho tal para EMA, WMA, AD, e outros. Um desses indicadores AD é publicado no meu blog e você pode ver a partir daí o que é a estrutura básica da minha classe indicador em tempo real. Espero que você vai precisar de pequenas mudanças para implementar SMA indicador, porque é um dos mais simples. A lógica é simples. Para calcular SMA tudo que você precisa é n últimos preços. Assim classe instância terá coleta de preços, que irá armazenar manter apenas último n número de preços como SMA é definido (no seu caso 5). Então, quando você tem um novo bar, você removerá o mais antigo e adicionará um novo e criará um cálculo. Quinta-feira, 10 de abril de 2008 16:04 Todas as respostas Há uma biblioteca chamada TA-Lib que faz tudo isso para você e é de código aberto. Tem cerca de 50 indicadores eu acho. Weve usou-o no ambiente da produção e é muito eficiente e realible. Você pode usá-lo em C, Java, C, etc Se você precisa de um cálculo simples sem o seu esforço do que você pode usar TA-Lib. Mas se você quiser que seu cálculo seja mais eficiente do que o TA-Lib, então você pode criar seu próprio indicador técnico. TA-Lib é grande, mas o problema é que esta biblioteca tem apenas métodos estáticos. Isso significa que quando você precisa calcular os valores da matriz SMA com base em barras de preço de 500, então você enviará toda a matriz de barras e ele retornará matriz de valores SMA. Mas se você receber novo valor 501-st, então você deve enviar novamente toda a matriz e TA-Lib novamente calculará e retornará SMA matriz de valores. Agora imagine que você precisa desse indicador no feed de preços reais, e para cada mudança de preço você precisa de um novo valor indicador. Se você tem um indicador não é um grande problema, mas se você tiver centenas de indicadores de trabalho, que poderia ser um problema de desempenho. Eu estava em tal situação e começar a desenvolver indicadores em tempo real que são eficientes e fazer cálculos adicionais para a nova barra de preços ou para a barra de preço alterado apenas. Unfortunatelly Eu nunca precisei SMA indicador para os meus sistemas de negociação, mas eu tenho tal para EMA, WMA, AD, e outros. Um desses indicadores AD é publicado no meu blog e você pode ver a partir daí o que é a estrutura básica da minha classe indicador em tempo real. Espero que você vai precisar de pequenas mudanças para implementar SMA indicador, porque é um dos mais simples. A lógica é simples. Para calcular SMA tudo que você precisa é n últimos preços. Assim classe instância terá coleta de preços, que irá armazenar manter apenas último n número de preços como SMA é definido (no seu caso 5). Então, quando você tem um novo bar, você removerá o mais antigo e adicionará um novo e criará um cálculo. Quinta-feira, 10 de abril de 2008 16:04 Eu calcularia a média móvel no banco de dados por meio de um procedimento armazenado ou em um cubo. Você já olhou no Analysis Services, ele tem a capacidade de calcular médias móveis. Quinta-feira, 10 de abril de 2008 16:05 Sim. TA-LIB é bom, mas pode não ser adequado para mim. Quando eu adicionar novo valor ou valor atualizado para o histórico de registros vou fazer o cálculo em uma função separada apenas para essa nova cotação e armazená-lo no banco de dados. Estou planejando atualizar a cotação a cada hora. Eu preciso fazer cerca de 25 a 30 indicadores técnicos para 2200 ações. Quinta-feira, 10 de abril de 2008 17:51 Tempo de execução de uma chamada TA-Lib em uma matriz de 10000 elementos leva cerca de 15 milissegundos (em um Intel Core Duo 2.13 Ghz). Esta é a média de todas as funções. Entre os mais rápidos, SMA leva menos de 2,5 milissegundos. O mais lento, HTTRENDMODE, leva 450 milissegundos. Com menos elementos é mais rápido. SMA leva cerca de 0,22 milissegundos para 1000 elementos de entrada. O ganho de velocidade é quase linear (a sobrecarga de realização da chamada de função é desprezível). No contexto de sua aplicação, TA-Lib é muito improvável que seja seu gargalo para desempenho de velocidade. Também eu geralmente não recomendo essa solução nquot quotlast. Leia abaixo para mais detalhes. Primeiro, uma correção para Boban. s declaração Todas as funções em TA-Lib também pode calcular um único último valor usando um mínimo de quotlast nquot elementos. Você pode ter uma matriz de tamanho 10000, ter dados inicializar apenas para os primeiros 500 elementos, adicionar um elemento e chamar TA-Lib para calcular o SMA somente para o novo elemento. TA-Lib vai olhar para trás não mais do que o necessário (se SMA de 5, em seguida, TA-Lib irá calcular um único SMA usando os últimos 5 valores). Isso é possível com o parâmetro startIdx e endIdx. Você pode especificar um intervalo a ser calculado ou um único valor. Neste cenário, você faria startIdx endIdx 500 para calcular o elemento 501st. Por que essa solução quotlast nquot é potencialmente perigosa para alguns Independentemente da escolha da solução Boban. s ou TA-Lib consideram que usar um pequeno número finito de dados passados ​​não funcionará bem com a maioria das funções TA. Com SMA, é óbvio que você só precisa de elemento n para calcular uma média sobre o elemento n. Não é tão simples com EMA (e muitas outras funções TA). O algo geralmente depende do valor anterior para calcular o novo valor. A função é recursiva. Isso significa que todos os valores passados ​​influenciam os valores futuros. Se você decidir quotlimitquot seu algo para usar apenas uma pequena quantidade de passado n valor, você não obterá o mesmo resultado como alguém que calcula sobre um grande número de valores passados. A solução é um compromisso entre velocidade e precisão. Muitas vezes discuti isso no contexto de TA-Lib (chamo-o o período quotunstable na documentação e fórum). Para mantê-lo simples, minha recomendação geral é se você não pode fazer a diferença entre um algo com uma resposta de impulso finito (FIR) de um algo com uma resposta de impulso infinito (IIR), você será mais seguro para calcular todos os dados que você tem disponível. TA-Lib especifica no código qual das suas funções tem um período instável (IIR). Eu sei que isso é possível com o impulso como por: Mas eu realmente gostaria de evitar usar o impulso. Eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legível. Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em andamento de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso que eu experimentei com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequado às minhas necessidades. Se suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra só dura cerca de 1000 amostras. Hmm, Im realmente não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que Ive colocá-lo aqui. O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Não tenho certeza se há um alfa que estenderia a média nos últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo do ponto flutuante. Mas se você queria uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 em 4:44 1 em seu borne. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Portanto, isso permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última actualização do acumulador for superior a 1 segundo, deixe alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alfa ser (usecs desde a última atualização / 1000000). Ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Observe que o abaixo atualiza o total como elementos como adicionado / substituído, evitando costal O (N) traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para suporte, e. Usando um longo longo quando totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um dobro ao total float s. Este é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned longo longo. Ou usar um membro de dados bool extra para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez enquanto ciclismo numsamples em torno da matriz (melhor então renomeado algo inócuo como pos). Respondida em 12 de junho de 12 às 5:19, assume-se que o operador quotvoid (amostra T) é, na verdade, operador quotvoid (T amostra) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer para ser void operador () (T amostra), mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava. Vai corrigir, obrigado. Ndash Tony D 8 Jun 14 às 14:27