Mover fonte média

Eu essencialmente tenho uma série de valores como este: a matriz acima é simplificada, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0.24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados para serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lido muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair, solicitado 8 de fevereiro às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): instanciar com o parâmetro de decaimento desejado (pode ser necessário que a sintonização esteja entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre uma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em arrays e seqüências com subscritos. (Eles também têm algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos da seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem incomodar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então é errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está indo para baixo). A menos que você tenha média de todos os seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo 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, levando 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 (segundo e primeiro número), a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e a média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados mais antigos inferiores aos novos dados, esta é uma maneira de polarizar o alisamento para trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e término dos dados, pois claramente você não pode significar os últimos 5 termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem maneiras mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito de o que está acontecendo. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncInformações legais importantes sobre o e-mail que você enviará. Ao usar este serviço, você concorda em inserir seu endereço de e-mail real e apenas enviá-lo para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições se identificar falsamente em um e-mail. Todas as informações fornecidas serão utilizadas pela Fidelity exclusivamente para enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você enviará será Fidelity: seu e-mail foi enviado. Fundos mútuos e investimentos em fundos mútuos - Fidelity Investments Ao clicar em um link, será aberta uma nova janela. Negociação em movimento com médias móveis Destaque esta ferramenta simples, mas poderosa, para desbloquear uma grande quantidade de informações em seus gráficos. Fidelity Active Trader News ndash 11212017 Análise Técnica Active Trader Pro Brokerage Stocks Entre todas as ferramentas de análise técnica à sua disposiçãoDow theory. MACD. Índice de força relativa. Castiçais japoneses. E as médias morendantes são uma das mais simples de entender e usar em sua estratégia. No entanto, eles também podem ser um dos indicadores mais significativos das tendências do mercado, sendo particularmente útil em mercados de tendências ascendentes (ou descendentes) como a tendência de alta de longo prazo que experimentamos desde 2009. Heres como você pode incorporar médias móveis para potencializar sua negociação proficiência. O que é uma média móvel Um meio é simplesmente a média de um conjunto de números. Uma média móvel é uma série de (tempo) significa que é uma média móvel porque, à medida que novos preços são feitos, os dados mais antigos são descartados e os dados mais recentes o substituem. Um estoque ou outros movimentos normais de segurança financeira podem às vezes ser voláteis, girando para cima ou para baixo, o que pode tornar um pouco difícil avaliar sua direção geral. O objetivo principal das médias móveis é suavizar os dados que você está revisando para ajudar a obter um senso mais claro da tendência (veja o gráfico abaixo). Uma média móvel suaviza o preço. Fonte: Active Trader Pro, a partir de 15 de novembro de 2017. Existem alguns tipos diferentes de médias móveis que os investidores geralmente usam. Média móvel simples (SMA). Um SMA é calculado adicionando todos os dados por um período de tempo específico e dividindo o total pelo número de dias. Se o estoque XYZ fechou às 30, 31, 30, 29 e 30 nos últimos cinco dias, a média móvel simples de 5 dias seria de 30. A média móvel exponencial (EMA). Também conhecida como média móvel ponderada, uma EMA atribui maior peso aos dados mais recentes. Muitos comerciantes preferem usar EMAs para colocar mais ênfase nos desenvolvimentos mais recentes. Média móvel centralizada. Também conhecida como uma média móvel triangular, uma média móvel centrada leva em conta o preço e o tempo colocando o maior peso no meio da série. Esse é o tipo de média móvel menos comumente usado. As médias móveis podem ser implementadas em todos os tipos de gráficos de preços (ou seja, linha, barra e castiçal). Eles também são um componente importante de outros indicadores como Bollinger Bands. Configurando médias móveis Ao configurar seus gráficos, adicionar médias móveis é muito fácil. No Fidelitys Active Trader Pro. Por exemplo, simplesmente abra um gráfico e selecione os indicadores no menu principal. Procure ou navegue para as médias móveis e selecione a que você gostaria adicionado ao gráfico. Você pode escolher entre diferentes indicadores de média móvel, incluindo uma média móvel simples ou exponencial. Você também pode escolher o período de tempo para a média móvel. Uma configuração comumente usada é aplicar uma média móvel exponencial de 50 dias e uma média móvel exponencial de 200 dias para um gráfico de preços. Como as médias móveis são usadas As médias móveis com prazos diferentes podem fornecer uma variedade de informações. Uma média móvel mais longa (como uma EMA de 200 dias) pode servir como um dispositivo de suavização valioso quando você está tentando avaliar tendências de longo prazo. Uma média móvel mais curta, como uma média móvel de 50 dias, seguirá mais de perto a ação de preço e, portanto, é freqüentemente usada para avaliar padrões de curto prazo. Cada média móvel pode servir de indicador de suporte e resistência, e é freqüentemente usada como um alvo de preço de curto prazo ou nível de chave. Como exatamente as médias móveis geram sinais comerciais As médias móveis são amplamente reconhecidas por muitos comerciantes como níveis potencialmente significativos de suporte e resistência. Se o preço estiver acima de uma média móvel, ele pode servir como um nível de apoio forte, se o estoque diminuir, o preço pode ter um tempo mais difícil caindo abaixo do nível de preço médio móvel. Alternativamente, se o preço estiver abaixo de uma média móvel, ele pode servir como um nível de resistência forte, se o estoque for aumentado, o preço poderá superar a média móvel. A cruz de ouro e a cruz da morte Duas médias móveis também podem ser usadas em combinação para gerar um poderoso sinal de troca cruzada. O método de crossover envolve a compra ou venda quando uma média móvel mais curta cruza uma média móvel mais longa. Um sinal de compra é gerado quando uma média em movimento rápido cruza acima de uma média lenta. Por exemplo, a cruz dourada ocorre quando uma média móvel, como a EMA de 50 dias, cruza acima de uma média móvel de 200 dias. Esse sinal pode ser gerado em um estoque individual ou em um amplo índice de mercado, como o SP 500. Usando o gráfico do SP 500 acima, o crossover mais recente foi uma cruz de ouro em abril de 2017 (veja o gráfico acima). O SP 500 ganhou cerca de 7 desde então, a partir de meados de novembro. Alternativamente, um sinal de venda é gerado quando uma média em movimento rápido cruza abaixo de uma média lenta. Esta cruz de morte ocorreria se uma média móvel de 50 dias, por exemplo, cruzasse abaixo uma média móvel de 200 dias. A última cruz da morte ocorreu no início de 2017. O próximo sinal de cruzamento possível, uma vez que a última foi uma cruz de ouro, é uma cruz de morte. Médias móveis em ação e algumas dicas finais Como regra geral, lembre-se de que as médias móveis geralmente são mais úteis quando usadas durante as tendências elevatórias ou as tendências descendentes, e geralmente são menos úteis quando usadas em mercados laterais. De um modo geral, as ações estiveram em uma tendência de alta na escalada para a maior parte do rali de sete anos, então a teoria sugere que as médias móveis podem ser ferramentas particularmente poderosas no atual ambiente de mercado. Olhando novamente para o gráfico SP 500 (acima), você pode ver que a tendência de longo prazo está em alta. Além disso, o preço está acima da média móvel de curto prazo e da média móvel de longo prazo. Se o preço diminuísse do nível atual, ambas as médias móveis seriam vistas como níveis de suporte significativos. Como mostra o gráfico, é possível que o preço permaneça acima (ou abaixo) uma média móvel por um longo período de tempo. Claro, você não gostaria de negociar apenas com base nos sinais gerados pelas médias móveis. No entanto, eles podem ser usados ​​em combinação com outros pontos de dados técnicos e fundamentais para ajudar a formar sua perspectiva. Saiba mais A análise técnica concentra-se em ações específicas do mercado, volume e preço. A análise técnica é apenas uma abordagem para analisar ações. Ao considerar quais estoques para comprar ou vender, você deve usar a abordagem com a qual você está mais confortável. Tal como acontece com todos os seus investimentos, você deve fazer sua própria determinação quanto ao fato de um investimento em qualquer título ou títulos específicos ser adequado para você com base em seus objetivos de investimento, tolerância ao risco e situação financeira. O desempenho passado não é garantia de resultados futuros. Os mercados de ações são voláteis e podem diminuir significativamente em resposta a empreendimentos adversos, políticos, regulamentares, de mercado ou econômicos. Os votos são submetidos voluntariamente por indivíduos e refletem sua própria opinião sobre a utilidade dos artigos. Um valor percentual de utilidade será exibido uma vez que um número suficiente de votos tenha sido enviado. Fidelity Brokerage Services LLC, Membro NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Informações legais importantes sobre o e-mail que você enviará. Ao usar este serviço, você concorda em inserir seu endereço de e-mail real e apenas enviá-lo para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições se identificar falsamente em um e-mail. Todas as informações fornecidas serão utilizadas pela Fidelity apenas com o propósito de enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você enviará será Fidelity: Seu e-mail foi enviado.8.4 Mover modelos médios. Do que usar valores passados ​​da variável de previsão em uma regressão, um modelo de média móvel usa erros de previsão passados ​​em um modelo similar a regressão. Y c e theta e theta e dots theta e, onde et é ruído branco. Nós nos referimos a isso como um modelo de MA (q). Claro, não observamos os valores de et, portanto, não é realmente regressão no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser pensado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. No entanto, os modelos de média móvel não devem ser confundidos com o alisamento médio móvel que discutimos no Capítulo 6. Um modelo de média móvel é usado para prever valores futuros, ao passo que o alavanca média móvel é usada para estimar o ciclo de tendência dos valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos em média móveis com diferentes parâmetros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0.8e t-1. Direito: MA (2) com t e t - e t-1 0.8e t-2. Em ambos os casos, e t é normalmente distribuído ruído branco com zero médio e variância um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parâmetros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padrões de séries temporais. Tal como acontece com os modelos autorregressivos, a variância do termo de erro e só alterará a escala da série, e não os padrões. É possível escrever qualquer modelo AR (p) estacionário como modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituição repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 e et phi13y phi12e phi1e phi1e e amptext end Provided -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k ficará menor quando k for maior. Então, eventualmente, obtemos et et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo MA (infty). O resultado inverso é válido se impomos algumas restrições nos parâmetros MA. Então, o modelo MA é chamado de inversível. Ou seja, podemos escrever qualquer processo de MA (q) inversível como um processo AR (infty). Os modelos invertidos não são simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles também têm algumas propriedades matemáticas que os tornam mais fáceis de usar na prática. As restrições de invertibilidade são semelhantes às restrições de estacionaria. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. Condições mais complicadas mantêm-se para qge3. Novamente, R irá cuidar dessas restrições ao estimar os modelos.