Eu tenho essencialmente uma matriz de valores como this. A matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo Meu A lógica falha porque no meu exemplo acima, 0 36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e veria o último número 0 25 como o pico, pois há uma diminuição para 0 24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores E aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais linear valores ou seja, eu d como meus resultados para ser curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores Como posso Fazer isso É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como posso processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo de média móvel exponencial para mesmo-los out. asked Feb 8 12 at 20 27.To computa Uma média móvel exponencial que você precisa para manter algum estado ao redor e Você precisa de um parâmetro de ajuste Isso chama para uma pequena classe supondo que você está usando o Java 5 ou posterior. Instantiar com o parâmetro de decadência que você quer pode ter ajuste deve estar entre 0 e 1 e, em seguida, use a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical Recorrência, tudo o que você realmente precisa saber quando transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos Eles ve algumas outras notações, bem como, o que doesn t ajuda No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa Para lembrar um valor antigo sem arrays de estado complicado required. answered Feb 8 12 at 20 42. TKKocheran Muito bonito Isn t it nice quando as coisas podem ser simples Se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager Note que os primeiros termos no A seqüência média saltará em torno de um bit devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar t Ele resto do seu programa muito Donal Fellows Feb 9 12 em 0 06.Eu estou tendo um tempo difícil entender suas perguntas, mas vou tentar responder anyway.1 Se o algoritmo encontrado 0 25 em vez de 0 36, então é errado É errado porque ele assume um aumento ou diminuição monotônico que está sempre subindo ou sempre indo para baixo A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares Se você realmente deseja encontrar o máximo Valor entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray.2 Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imagine que eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média de 1 5 e 1 4 segundos e primeiros números a segunda nova lista É a média de 1 4 e 1 5 terceira e segunda lista antiga a terceira lista nova a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante eu poderia Ter feito período de três ou quatro, ou n Observe como os dados são muito mais suave Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecione um estoque tentar Tesla Motors bastante volátil TSLA e clique em technicals na parte inferior da O gráfico Selecionar Média Móvel com um determinado período, e média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados esta é uma forma de polarizar o alisamento em direção à parte traseira Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentário foi apenas a pequena boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial Então A saída que você obtém seria o último x termos dividido por x pseudocódigo não testado. Note que você vai precisar para lidar com o início e fim partes dos dados uma vez que claramente você não pode média t os últimos 5 termos quando você está em seu ponto de dados 2 , a São formas mais eficientes de calcular essa soma média móvel - a mais antiga, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda a linha. A média exponencial móvel. A média móvel exponencial Difere de uma média móvel simples, tanto pelo método de cálculo e na forma que os preços são ponderados A média móvel exponencial encurtado para as iniciais EMA é efetivamente uma média móvel ponderada Com a EMA, a ponderação é tal que os preços dias mais recentes são dadas mais peso Que os preços mais antigos A teoria por trás disso é que os preços mais recentes são considerados mais importantes do que os preços mais antigos, especialmente como uma média simples de longo prazo, por exemplo, 200 dias lugares peso igual em dados de preços que é mais de 6 meses de idade e poderia ser Pensado de como ligeiramente out-of-date. Calculation do EMA é um pouco mais complexo do que a média movente simples mas tem a vantagem que um registro grande dos dados que cobrem cada e véspera Ry preço de fechamento para os últimos 200 dias ou no entanto muitos dias estão sendo considerados não tem que ser mantido Tudo que você precisa é a EMA para o dia anterior e hoje s preço de fechamento para calcular a nova média móvel exponencial. Calculando o Exponent. Inicialmente, Para o EMA, um expoente precisa ser calculado Para começar, tome o número de dias EMA que você deseja calcular e adicione um para o número de dias que você está considerando, por exemplo, para uma média móvel de 200 dias, adicione um para obter 201 Como parte do cálculo Vamos chamar este dias 1. Então, para obter o Exponente, basta tomar o número 2 e dividi-lo por Dias 1 Por exemplo, o Exponente para uma média móvel de 200 dias seria.2 201 O que equivale a 0 01. Cálculo completo se a média móvel exponencial. Uma vez que temos o expoente, tudo o que precisamos agora são mais dois bits de informação para nos permitir executar o cálculo completo O primeiro é ontem. Exponencial Moving Average Vamos assumir que já sabemos isso como nós Teria calculado você No entanto, se você já não está ciente da EMA de ontem, você pode começar calculando a Média Móvel Simples para ontem, e usando isso em vez da EMA para o primeiro cálculo ou seja, hoje o cálculo da EMA Então amanhã você pode usar A EMA que você calculou hoje e assim por diante. A segunda peça de informação que precisamos é hoje s preço de fechamento Vamos supor que queremos calcular hoje s 200 dias Exponential Moving Average para uma ação ou ação que tem um dia anterior s EMA de 120 pence ou centavos e um dia corrente s preço de fechamento de 136 pence. O cálculo completo é sempre como segue Hoje s Exponential Movendo Média dia atual s preço de fechamento x Exponente dia anterior s EMA x 1- Exponent. Assim, usando nosso exemplo figuras acima , Hoje s 200 dias EMA seria 136 x 0 01 120 x 1- 0 01 Qual é igual a um EMA para hoje de 120 16.EMA Como calculá-lo. Calculando média exponencial Moving - um Tutorial. Exponcional Moving Average EMA para curto é um Dos indicadores mais utilizados em te Hoje, como você calculá-lo para si mesmo, usando um papel e uma caneta ou preferiu um programa de planilha de sua escolha Vamos descobrir nesta explicação do cálculo EMA. Calculando Exponencial Moving Average EMA é, naturalmente, feito automaticamente pela maioria das negociações E software de análise técnica lá fora hoje. Here é como calculá-lo manualmente que também contribui para a compreensão de como funciona. Neste exemplo, vamos calcular EMA para o preço de um estoque que queremos um dia 22 EMA que é um comum Suficiente para uma EMA longa. A fórmula para o cálculo da EMA é a seguinte. Preço da medição tk EMA e 1 kt hoje, y ontem, N número de dias na EMA, k 2 N 1.Use os seguintes passos para calcular um dia 22 EMA.1 Comece por calcular k para o período de tempo determinado 2 22 1 0,0869.2 Adicione os preços de fechamento para os primeiros 22 dias juntos e dividi-los por 22,3 Você está agora pronto para começar a começar o primeiro dia EMA, tendo o dia seguinte s dia 23 preço de fechamento multiplicado por k N multiplicar a média móvel do dia anterior s por 1-k e adicionar o two.4 Fazer passo 3 repetidamente para cada dia que se segue para obter a gama completa de EMA. Isso pode, naturalmente, ser colocado no Excel ou algum outro software de planilha Para fazer o processo de cálculo EMA semi-automatic. To dar-lhe uma visão algorítmica sobre como isso pode ser feito, veja below. public float CalculateEMA float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday flutuador k 2 numberOfDays 1 return todaysPrice k EMAYesterday 1 k. Este método seria tipicamente chamado a partir de um loop através de seus dados, procurando algo como this. foreach DailyRecord sdr em DataRecords chamar o cálculo EMA ema numberOfDays, yesterdayEMA colocar o ema calculado em um array ema certifique-se yesterdayEMA fica preenchido com o EMA nós usamos este Tempo em torno de yesterdayEMA ema. Note que este é o código psuedo Você normalmente precisaria enviar o valor ontem ontem como yesterdayEMA até o yesterdayEMA é calculado a partir de hoje s EMA Isso está acontecendo onl Y após o ciclo ter executado mais dias do que o número de dias que você calculou seu EMA para. Para um EMA de 22 dias, é só no tempo 23 no loop e depois disso o ema yesterdayEMA é válido Isso não é grande coisa, Uma vez que você vai precisar de dados de pelo menos 100 dias de negociação para uma EMA de 22 dias para ser válido. Posts relacionados.
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