Qual è la media mobile più generale che può essere calcolato in tempo costante In questa risposta, Alterare ponderata algoritmo incrementale per il calcolo della varianza in movimento. Ho mostrato che l'uniforme ponderata movimento y media (i) cnsum WJ x, dove CN è scelto in modo che cnsum WJ 1, può essere calcolato in tempo costante da Y (i1) WY (i) cn (x - w x). La mia domanda è, se i pesi sono generali, in modo che y (i) cnsum wj x, ci sono valori particolari per la wj modo che la media mobile può anche essere calcolata in tempo costante piuttosto che il tempo Theta (n). Ecco quello che ho finora. In primo luogo, può essere fatto se i pesi sono lineari. Poi, facendo lo stesso tipo di manipolazione, noti che questo richiede che la somma somma x essere calcolata, ma questo può essere fatto in tempo costante con il metodo in alto con w 1. Credo sia abbastanza certo che se i pesi sono un polinomio di grado d può essere calcolata nello stesso modo in tempo Theta (d) guardando le differenze w (j) - w (j-1). Inoltre, lasciando il parametro in modo esponenziale ponderata w a y (i) cnsum WJ x essere complessa, siamo in grado di gestire anche WJ sin (ajb) e cos WJ (AJB). Quindi, ci sono dei othersI hanno una serie storica dei prezzi delle azioni e desiderio di calcolare la media mobile su una finestra dieci minuti (vedi schema in basso). Come zecche dei prezzi si verificano sporadicamente (vale a dire che non sono periodiche) sembra più bello di calcolare una media mobile ponderata nel tempo. Nel diagramma sono quattro variazioni di prezzo: A, B, C e D, con questi ultimi tre verificano all'interno della finestra. Si noti che poiché B si verifica solo qualche tempo nella finestra (esempio 3 minuti), il valore di A ancora contribuisce al calcolo. Infatti, per quanto posso dire calcolo si basi soltanto sui valori di A, B e C (non D) e le durate tra loro e il punto successivo (o, nel caso di A: la durata tra l'inizio della finestra temporale e B). Inizialmente D non avrà alcun effetto come la sua ponderazione tempo sarà pari a zero. È questo corretto assumendo questo è corretto, la mia preoccupazione è che la media mobile sarà in ritardo più che il calcolo non ponderato (che spiegherebbe il valore di D subito), tuttavia, il calcolo non ponderata ha i suoi svantaggi: un aspirante avere tanto effetto sul risultato come gli altri prezzi pur essendo fuori della finestra temporale. Una raffica improvvisa di zecche veloce di prezzi sarebbe pesantemente influenzare la media mobile (anche se forse questo è auspicabile) Qualcuno può offrire qualche consiglio su quale approccio sembra migliore, o se ce n'è una alternativa (o ibridi) approccio vale la pena considerare chiesto 14 Apr 12 in 21: 35 Il tuo ragionamento è corretto. Che cosa vuoi usare la media per se senza sapere che la sua difficile dare qualche consiglio. Forse un alternativa sarebbe quella di prendere in considerazione la vostra corsa media A, e quando un nuovo valore V entra, calcolare il nuovo Una media di essere (1-c) ACV, dove c è tra 0 e 1. In questo modo le zecche più recenti hanno un'influenza forte, e l'effetto di vecchie zecche dissipa nel tempo. Si potrebbe anche avere c dipende dal tempo trascorso zecche precedenti (c diventando più piccolo, come le zecche si avvicinano). Nel primo modello (peso) la media sarebbe diversa ogni secondo (come vecchie letture ottenere minor peso e nuove letture superiori) così che sarà sempre mutevole che non può essere desiderabile. Con il secondo approccio, i prezzi fanno salti improvvisi come nuovi prezzi vengono introdotti e quelli vecchi scompaiono dalla finestra. risposto 14 Apr 12 in 21:50 Le due proposte provengono dal mondo discreta, ma si potrebbe trovare una fonte d'ispirazione per il vostro caso particolare. Date un'occhiata al livellamento esponenziale. In questo approccio si introduce il fattore di livellamento (01), che consente di modificare l'influenza degli elementi recenti sul valore del tempo (gli elementi più anziani vengono assegnati in modo esponenziale diminuendo i pesi): Ho creato una semplice animazione di come il livellamento esponenziale sarebbe seguire il una serie temporale uniforme x1 1 1 1 3 3 2 2 2 1 con tre diversi: hanno anche un sguardo ad alcune delle tecniche di apprendimento di rinforzo (guardare ai diversi metodi di sconto) per esempio TD-learning e Q-Learning. Sì, il movimento volontà media naturalmente lag. Questo è perché il suo valore è informazioni storico: riassume campioni di prezzo negli ultimi 10 minuti. Questo tipo di media è intrinsecamente lag. Esso è dotato di un offset di cinque minuti (perché una media di dialogo senza compensazione sarebbe basato sul - 5 minuti, incentrate sul campione). Se il prezzo è stato in A per lungo tempo e quindi passa una volta a B, ci vogliono 5 minuti per la media da raggiungere (AB) 2. Se si desidera averagesmooth una funzione senza alcun cambiamento nel dominio, il peso ha per essere distribuito uniformemente attorno al punto di campionamento. Ma questo è impossibile da fare per i prezzi che si verificano in tempo reale, dal momento che i dati futuro non è disponibile. Se si desidera un cambiamento recente, come D, per avere un impatto più grande, utilizzare una media che dà un peso maggiore ai dati recenti, o un periodo più breve, o entrambi. Un modo per lisciare i dati è semplicemente quello di utilizzare un solo accumulatore (stimatore lisciato) E e prelevare campioni periodiche dei dati S. E viene aggiornato come segue: vale a dire una frazione K (tra 0 e 1) della differenza tra la corrente di esempio prezzo S e lo stimatore E è aggiunto E. Supponiamo che il prezzo è stato in A per un lungo tempo, in modo che E è in A, e quindi cambia improvvisamente B. Lo stimatore inizierà a muoversi verso B in modo esponenziale (come heatingcooling, chargingdischarging di un condensatore, ecc). In un primo momento si farà un grande salto, e quindi incrementi più piccoli e più piccoli. Quanto velocemente si muove dipende K. Se K è 0, lo stimatore doesnt muove affatto, e se K è 1 si muove istantaneamente. Con K è possibile regolare quanto peso si dà allo stimatore contro il nuovo campione. Più peso è dato a campioni più recenti, in modo implicito, e la finestra del campione si estende praticamente all'infinito: E si basa su ogni campione valore che mai si è verificato. Anche se, naturalmente, quelli molto vecchi hanno accanto a nessun influenza sul valore corrente. Una molto semplice, bella metodo. risposto 14 Apr 12 in 21:50 Questo è lo stesso di Tom39s risposta. La sua formula per il nuovo valore dello stimatore è (1 - K) E KS. che è algebricamente uguale E K (S - E). si tratta di una fusione quotlinear functionquot tra l'attuale stimatore E e il nuovo campione S in cui il valore di K 0, 1 controlla la miscela. La scrittura in questo modo è bello e utile. Se K è 0,7, prendiamo 70 di S, e 30 E, che è la stessa come l'aggiunta di 70 della differenza tra E ed S ritorna E. ndash Kaz Apr 14 12 alle 22:15 In espansione Toms risposta, la formula per prendere in considerazione la distanza tra le zecche possono essere formalizzati (chiudi le zecche hanno proporzionalmente inferiore ponderazione): un (tn - t n-1) T, che è, una è un rapporto di delta orario di arrivo su una media di intervallo v 1 (utilizzare la precedente punto), o v (1 - u) un (interpolazione lineare, o vu (punto successivo) Ulteriori informazioni si trova a pagina 59 del libro Introduzione al algoritmo Finance. C ad alta frequenza per a latenza zero media mobile esponenziale Ultima modifica: 2012-08-13 Ive stato cercando di attuare un cut-off a bassa frequenza in c che prende essenzialmente un flusso di numeri e leviga fuori l'uscita (filtrando alta movementjitter frequenza), tuttavia è importante il numero ponderati anteriori sono considerati immediatamente come i dati è giunto il momento critico (che è quello di controllare una base di simulazione del movimento utilizzando l'uscita da un po 'di software di gioco). Ive ha ottenuto un gruppo di lavoro mobile ponderata algoithm media ma potrebbe fare con qualcosa di un po 'più reattivo alla fine anteriore, e ho trovato questo: - La pseudo-codice vi è il seguente: Ingressi: Prezzo (NumericSeries), Periodo (NumericSimple) Variabili: factor (0), lag (0) se CurrentBar lt 1 poi iniziare fattore ZLEMA prezzo 2 (Period1) lag (Periodo-1) 2 fine altro iniziare fattore ZLEMA (2Price-Pricelag) (1-factor) fine ZLEMA1 Ive ha tradotto in a C e il codice è il seguente: Tuttavia, Non sembra comportarsi abbastanza aspettarsi Id. Sembra essere quasi arrivati, ma a volte ho un valore leggermente inferiore a tutti gli elementi nella coda (quando sono tutti superiori). La mia coda e il numero di elementi in essa contenuti vengono passati come parametri, con la più recente è al fronte in ogni momento, anche io passo un contatore di incremento a partire da 0, come richiesto dalla funzione. Non sono sicuro Ive interpretato il significato della ZLEMA1 correttamente come la sua non è chiaro nel suo pseudocodice, in modo da Ive presume che questa sia l'ultima chiamata zlema e anche Im assumendo il prezzo in realtà significa Price0. Forse Ive ha ottenuto questo torto dovrei essere la copia dei valori attuali zlema calcolato di nuovo alla mia coda originale prima della prossima chiamata io non modificare la coda originale a tutti gli altri che semplicemente spostando tutti i valori di uno fino alla fine e inserendo il più tardi all'inizio . Il codice che uso per fare questo è: sarebbe estremamente grato se qualcuno con una migliore comprensione della matematica potrebbe piacere sanity controllare questo per me per vedere se Ive ha ottenuto nulla Grazie leggermente sbagliato così tanto in anticipo se si può aiutare in primo luogo ringrazia tutti per il tuo contributo, molto apprezzato questo ha senso Credo, quindi suppongo quindi il meglio che posso sperare è semplicemente una media mobile esponenziale, accettando ci sarà un po 'di ritardo, ma questo sarà ridotto al minimo per la ponderazione anteriore più pesante dato in typcial ponderata media mobile ho questo algoritmo anche, ma un problema simile fatto che i valori non sembrano del tutto corretto (a meno che questa è la natura della formula). Per esempio, dire il mio array contiene 16 valori, tutti i 0,4775 - l'uscita è 0,4983, ma Id aspettiamo che sia 0,4775 Questo aspetto giusto per te. Media mobile esponenziale. float ema (float Vals, int numVals, int currentSample) fattore di flottante statica 0 statica galleggiante lastema 0 float ema se (currentSample lt 1) EMA vals0 fattore 2.0 (((float) numVals) 1.0) altro ema (fattore vals0) ((1.0 - fattore) lastema) lastema ema ema ritorno contrario, a volte l'uscita è inferiore a tutti e di ciascuno degli ingressi, anche se tutti sono più alti. Si chiama nello stesso modo come zlema (.) Di cui sopra, con un contatore di incremento. La formula e pseudocodice per questo sono qui: - autotradingstrategy. wordpress20091130exponential-movimento-media Grazie ancora, scuse per la mia incomprensione di alcuni dei principi fondamentali :( Cordiali saluti, Chris J Per quanto riguarda il codice che ho postato, hai ragione circa la dimensione della matrice situazione che dovrebbe essere facilmente determinato sia per le vostre domande:.. 1) La costante di filtro rappresenta un taglio della frequenza. Ho usato un Digital Signal Processing (DSP) per questa tecnica. en. wikipedia. orgwi Kilow-pas sFilter è una spiegazione semplice. Si desidera la sezione Realizzazione a tempo discreto. Nel mio caso la A è il RC-Constant si parla. Quindi la frequenza che disinserisce è superiore a 1 (2piA). Se non avete una comprensione della teoria nel dominio della frequenza, questo può complicarsi. Nel tuo caso, più alto si effettua una, più bassa è la frequenza che questo filtro permette, il che significa che si liscia la curva sempre di più. Più basso si fanno, più rumore che è consentito nel sistema. Ricordare Un must maggiore di o uguale a 1 per essere efficace. Ho riattaccato il XLS di nuovo, questa volta senza il cambio rand) numeri (. Regolare la Una costante e vedere come si quotsmoothsquot (o filtri) le variazioni ad alta frequenza. 2) L'ultimo punto della matrice di input ha il valore più recente. 3) Lo stesso vale per la matrice di uscita. L'ultimo è il valore più recente. 5) La NUMVALS è arbitrario. Puoi continuamente aggiungere ai ingresso e di uscita di matrice volte che youd come e wouldnt effettuare il filtro. In particolare, ho usato 49 punti. Ma posso facilmente cancellare l'ultimo 20 e le prime 29 uscite rimarrebbe la stessa. La funzione non è basata su quanti punti vengono utilizzati. Vorrei ricordare che ho sviluppato questa funzione per una conversione di una volta. Se si voleva fare una conversione per il valore successivo al volo si potrebbe provare qualcosa di più semplice (come allegato). Anche in questo caso arrugginito Im su c. Spero che questo sia giusto. L'unica cosa che si avrebbe bisogno di fornire è la costante di ingresso e il filtro. Fatemi sapere se questa helps. Java media mobile esponenziale algoritmo di macchina virtuale proftdubhow di passare da. Vero gamma ed uniforme da condurre sperimentale classe lo sviluppo della ricerca. Crossover EA come si fa binario. 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