Mnożnik Ruch Średni Algorytm C

Czy jest możliwe do wdrożenia średniej ruchomej w C bez potrzeby okna próbek. Znalazłem, że mogę zoptymalizować nieco, wybierając rozmiar okna, który jest siłą dwóch, aby umożliwić przesunięcie bitów zamiast dzieląc, ale nie potrzebujesz buforu byłoby miło Czy jest jakiś sposób na wyrażenie nowego wyniku średniej ruchomej tylko w wyniku starego wyniku i nowej próbki. Zdefiniuj przykład średniej ruchomej, w oknie z 4 próbkami, które mają zostać dodane nowe próbki eA średnia ruchoma może być realizowana rekurencyjnie, ale dokładne obliczanie średniej ruchomej należy pamiętać o najstarszej próbce wejściowej w sumie tj. a w swoim przykładzie Dla długości N średniej ruchomej obliczysz. gdzie yn jest sygnałem wyjściowym i xn to sygnał wejściowy Eq 1 może być zapisany rekurencyjnie. Dlatego zawsze musisz zapamiętać próbkę xnN w celu obliczenia 2. Jak wskazał Conrad Turner, można zamiast tego użyć nieskończenie długiego okna wykładniczego, co pozwala obliczyć wyjście tylko z przeszłości put i current input. but nie jest to standardowa nieważona średnia ruchoma, ale średnia geometryczna ważona średnią ruchoma, gdzie próbki w przeszłości uzyskują mniejszą wagę, ale przynajmniej teoretycznie nigdy nie zapomnisz o gramaturze mniejszej i mniejszej próbki daleko w przeszłości. I zaimplementowane średniej ruchomej bez pojedynczej pamięci pozycji dla programu śledzenia GPS I napisał. Zacznij od 1 próbki i podziel się przez 1, aby uzyskać aktualne avg. I następnie dodać anothe próbki i podziel się przez 2 do bieżącej średniej. To trwa, aż dojdę do średniej. Każdego czasu później dodam nową próbkę, przeciętnie i usuń tą średnią z sumy. Nie jestem matematykiem, ale to wydawało się dobrym sposobem na że to zwróci żołądek prawdziwego faceta matematyki, ale okazuje się, że jest jednym z dozwolonych sposobów na to i działa dobrze Pamiętaj tylko, że im większa długość tym wolniej jest to, co chcesz podążać To nie ma znaczenia czas, ale po śledzeniu satelitów, jeśli jesteś wolny, szlak może być daleko od aktualnej pozycji i będzie wyglądał źle Możesz mieć przerwę między siadami a końcowymi kropkami Wybrałem długość 15 aktualizowanych 6 razy na minutę do uzyskać odpowiednią wygładzanie i nie za daleko od rzeczywistej pozycji sutowej z wygładzonym szlakiem dots. doc 16 listopada 16 w 23 03.initialize całkowity 0, licznik 0 za każdym razem, gdy widząc nową wartość. Ten jeden scanf wejściowy, jeden dodać całkowity newValue, jedna liczba przyrostów, jedna dzielna średnia liczba. Jest to średnia ruchoma na wszystkich wejściach. Aby obliczyć średnią w ciągu tylko ostatnich 4 wejść, wymagałoby 4 zmiennych wejściowych, być może kopiowanie każdego wejścia do starszych zmiennych wejściowych, a następnie obliczenie nowego ruchu średnia jako suma 4 zmiennych wejściowych, podzielona przez 4 przesunięcie w prawo2 byłaby dobra, gdyby wszystkie wejścia były pozytywne, aby obliczyć średnie obliczenia. przy odpowiedzi 3 lutego 15 w 4 06.To faktycznie obliczy całkowitą średnią, a nie średnią ruchoma liczyć się s większy wpływ każdej nowej próbki wejściowej staje się znikoma mała Hilmar 03 lutego 15 w 13 53. Twoja odpowiedź.2017 Stack Exchange, Inc. I wiedzieć, że to jest osiągalne z pobudzenia jak per. But naprawdę chciałbym uniknąć używania boost mam googled i nie znaleziono żadnych odpowiednich lub czytelnych przykładów. Zasadniczo chcę śledzić ruchomą średnią ciągle strumień strumienia liczb zmiennoprzecinkowych przy użyciu najnowszych 1000 numerów jako próbki danych. Jest to najprostszy sposób to osiągnąć. I eksperymentował z użyciem okrągłej tablicy, wykładniczej średniej ruchomej i bardziej prostej średniej ruchomej i stwierdził, że wyniki okrągłej tablicy odpowiadały moim potrzebom najlepiej. pozostała 12 czerwca 12 na 4 38. Jeśli Twoje potrzeby są proste, możesz po prostu spróbować użyć wykładnicza średnia ruchoma. Wystarczy, że zmienisz akumulator, a Twój kod wygląda na każdą próbkę, kod aktualizuje akumulator o nową wartość. Wybierasz stałą wartość alfa, która wynosi od 0 do 1, i oblicz ją. Wystarczy, że potrzebujesz znaleźć wartość a lpha, gdzie działanie danej próbki trwa tylko około 1000 próbek. Hmm, nie jestem pewien, czy jest to dla ciebie odpowiednie, teraz, gdy już to postawiłem tutaj Problem polega na tym, że 1000 to dość długie okno dla wykładniczej średniej ruchomej Nie wiem, czy istnieje alfa, który rozprzestrzeniłby średnią w ciągu ostatnich 1000 numerów, bez underflow w obliczeń zmiennoprzecinkowych Ale jeśli chcesz mniejsze średnie, jak 30 numerów lub tak, jest to bardzo łatwy i szybki sposób do zrobienia it. answered Jun 12 12 at 4 44. 1 na swoim punkcie Wykładnicza średnia ruchoma może pozwolić na zmienną alfa Więc pozwala to na obliczanie średnich baz czasowych np. bajtów na sekundę Jeśli czas od ostatniej aktualizacji akumulatorów jest większy niż 1 sekundę, możesz pozwolić alpha być 1 0 W przeciwnym razie możesz pozwolić, aby usługa alfa była usecami od ostatniej aktualizacji 1000000 jxh 12 czerwca 12 w 6 21. Zazwyczaj chcę śledzić średnią ruchową ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych używając ostatnie 1000 numerów jako próbki danych. Nie e poniższe aktualizacje zmieniają się w miarę zastępowania elementów, unikając kosztownych przejazdów ON w celu obliczenia sumy potrzebnej na przeciętne - na żądanie. Całkowita wartość różni się parametrem od T do wsparcia, np. długotrwałą długością przy łącznej długości 1000 d , int dla char s lub double do total float s. To jest nieco wadliwe w tym numsamples mogłyby przejść przeszłości INTMAX - jeśli dbać można użyć unsigned long long lub użyć dodatkowych danych bool danych do rejestrowania, gdy kontener jest najpierw wypełniany, podczas gdy cykliczne numsamples wokół tablicy najlepiej zamieniono na coś nieszkodliwego jak pos. answered Jun 12 12 at 5 19.one zakłada, że ​​próbka pustego operatora T jest faktycznie pustym operatorem T próbka oPless 8 czerwca 14 w 11 52. oPless ahhh dobrze spotted w rzeczywistości miałem na to być nieważne operatora T próbki, ale oczywiście można użyć dowolnej notacji, którą lubisz Naprawę, dzięki Tony D Jun 8 14 w 14 27.Expencally Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Średnia przemieszczających się - EMA. The 12 - i 26-dniowe EMA to m ost popularne krótkoterminowe średnie i są wykorzystywane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia ruchoma MACD i oscylator wahań procentowych PPO Generalnie 50- i 200-dniowe EMA są używane jako sygnały długoterminowych trendów. posłużą się analizą techniczną, aby stwierdzić, że średnie ruchome są bardzo przydatne i wnikliwe, gdy są stosowane prawidłowo, ale powodują spustoszenie w wyniku niewłaściwego użycia lub są błędnie interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze względu na swój charakter opóźnione wskaźniki. W konsekwencji wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej na konkretnym wykresie rynkowym powinien być potwierdzenie ruchu na rynku lub wskazanie jego siły Bardzo często, kiedy ruchoma średnia linia wskaźników dokonała zmiany odzwierciedlającej znaczny ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął EMA pomaga złagodzić ten dylemat do pewnego stopnia ze względu na to, że obliczenia EMA bardziej obciążają najnowsze dane, a tym samym szybciej reagować Jest to poŜądane, gdy EMA jest wykorzystywany do pozyskiwania sygnału wejściowego do obrotu. Rozwiązanie EMA. Podobnie jak wszystkie średnie ruchome wskaźniki, są one znacznie lepiej dostosowane do tendencji rynków Gdy rynek jest w silnym i utrzymującym się trendzie wzrostowym, Linia wskaźników EMA pokaże również tendencję wzrostową i vice versa dla tendencji spadkowej Nadzorujący przedsiębiorca zwróci uwagę nie tylko na kierunek linii EMA, ale również na relację szybkości zmiany z jednego paska do następnego Na przykład, działanie cenowe silnej dynamiki zaczyna się spłaszczyć i odwrócić, tempo zmian EMA z jednego paska do następnego zacznie maleć aż do chwili, gdy linia wskaźnika spłaszczy, a szybkość zmian będzie zero. Ze względu na efekt opadający , w tym momencie, a nawet kilka barów, działanie cenowe powinno się już odwrócić. Wynika z tego, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszenia szybkości zmian EMA mogłoby być wykorzystane jako wskaźnik, który mógłby RMA przeciwdziała dylematom spowodowanym efektem opóźnienia przemieszczania się średnich Wykorzystania EMA. EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami w celu potwierdzenia znacznych ruchów na rynku i pomiaru ich ważności Dla podmiotów gospodarczych, którzy prowadzą handel na rynku dziennym i szybko rozwijającym się, EMA jest bardziej skomplikowane Bardzo często handlowcy używają EMA do określania tendencji do zmian na rynku Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, strategia pośrednictwa pośrednika może polegać wyłącznie na długiej stronie na wykresie śródczasowym.