Glidande medelvärde js

Jag fortsätter att höra om 50-dagars, 100-dagars och 200-dagars glidande medelvärden Vad menar de, hur skiljer de sig från varandra och vad får dem att verka som stöd eller motstånd. Räntesatsen vid vilken en förvaringsinstitut lånar medel som upprätthålls i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk åtgärd av spridningen av avkastningen för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En akt som den amerikanska kongressen antog 1933 som bankloven, som förbjöd kommersiell Banker från att delta i investment. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och nonprofit sektorn US Bureau of Labor. The valuta förkortning eller valutasymbol för den indiska rupien INR, valutan i Indien Rupien består av Av 1.An första bud på ett konkursföretag s tillgångar från en intresserad köpare vald av konkursföretaget Från en pool av budgivare. Genomsnittet Enkelt glidande medelvärde. Genomsnitt Simple moving average Du är en uppmanad att lösa denna uppgift enligt uppgiftsbeskrivningen, med vilket språk som helst som du kanske känner till det enkla glidande medlet av en serie tal. Skapa en stateful-funktionsklass förekomst som tar en period och returnerar en rutin som tar ett tal som argument och returnerar en Enkelt glidande medelvärde av dess argument hittills. Ett enkelt glidande medelvärde är en metod för att beräkna ett medelvärde av en ström av siffror genom att endast beräkna de sista P-talen från strömmen, där P är känd som perioden. Det kan implementeras genom att ringa En initialiseringsrutin med P som sitt argument, IP, som då ska returnera en rutin som när man kallar enskilda, successiva medlemmar i en ström av tal, beräknar medelvärdet av upp till den sista P av dem, kan vi ringa denna SMA. Ord stateful i uppgiftsbeskrivningen hänvisar till behovet av SMA att komma ihåg viss information mellan samtal till den. Perioden, P. An beställd behållare av åtminstone de sista P-talen från var och en av sina enskilda samtal. att successiva samtal till jag, initialiseraren, ska returnera separata rutiner som inte delar sparat tillstånd så att de kan användas på två oberoende dataströmmar. Pseudo-kod för en implementering av SMA är. Den här versionen använder en ihållande kö för att hålla Senaste p-värden Varje funktion som returneras från init-moving-genomsnittet har sitt tillstånd i en atom som håller ett kövärde. Denna implementering använder en cirkellista för att lagra siffrorna i fönstret i början av varje iterationspekare hänvisar till listcellen som håller värdet bara förflyttning ur fönstret och ersättas med det justerade värdet. Användning av en avslutningsredigering. För närvarande kan den här sma inte vara nogc eftersom den allokerar en nedläggning på högen. En del escapeanalys kan ta bort heapallokeringen. Användning En strukturredigering. Denna version undviker hällanslutningen av förslutningen och håller data i stapelramen för huvudfunktionen Samma utmatning. För att undvika att de flytande punkts approximationerna fortsätter att växa upp och växer kan koden Utföra en periodisk summa för hela cirkulärkö-arrayen. Denna implementering producerar två funktionsobjekt delningstillstånd Det är idiomatiskt i E för att separera inmatning från utgången läs från skriv istället för att kombinera dem i ett objekt. Strukturen är densamma som implementeringen av Standard Avvikelse E. Elixirprogrammet nedan genererar en anonym funktion med en inbäddad period p, som används som perioden för det enkla glidande medlet. Körningsfunktionen läser numerisk ingång och skickar den till den nyupprettade anonyma funktionen och inspekterar därefter resultatet till STDOUT. Produkten visas nedan, med medelvärdet följt av den grupperade ingången, som utgör grunden för varje rörligt medelvärde. Längre har stängningar, men oföränderliga variabler En lösning är då att använda processer och ett enkelt meddelande som passerar baserade API. Matrix-språk Har rutiner för att beräkna glidningsavvikelserna för en given sekvens av objekt. Det är mindre effektivt att slinga som i följande kommandon. Behörigt uppmanar till en ingång I som läggs till i slutet av en lista L1 L1 kan hittas genom att trycka på 2ND 1 och medelvärden finns i List OPS. Press ON för att avsluta programmet. Function som returnerar en lista som innehåller den genomsnittliga data för det medföljande argumentet. Program Som returnerar ett enkelt värde vid varje invocation. list är listan som medelvärde p är perioden 5 returnerar den genomsnittliga listan. Exempel 2 Använda programmet movinav2 i, 5 - Initiera glidande medelberäkningen och definiera perioden 5 movinav2 3, xx - Nya data i listvärdet 3 och resultatet lagras på variabel x och visas movinav2 4, xx - nytt datavärde 4 och det nya resultatet lagras på variabel x och visas 4 3 2.Deskription av funktionen movinavg variabel r - är resultatet den genomsnittliga listan som kommer att returneras variabel i - är indexvariabeln och den pekar på slutet av dellistan listan är den genomsnittliga variabeln z - en hjälparvariabel. Funktionen använder variabel i till bestämma vilka värden på listan som ska beaktas i Nästa genomsnittliga beräkning Vid varje iteration pekar variabeln i till det sista värdet i listan som ska användas i medelberäkningen Så vi behöver bara ta reda på vilka som kommer att vara det första värdet i listan Vanligtvis måste vi överväga p-element , så det första elementet kommer att vara det som indexeras av ip 1 Men vid de första iterationerna kommer denna beräkning vanligtvis att vara negativ, så följande ekvation undviker negativa index max ip 1,1 eller, ordnar ekvationen, max ip, 0 1 Men Antalet element på de första iterationerna kommer också att vara mindre, det korrekta värdet blir slutindex - börja index 1 eller ordna ekvationen, i - max ip, 0 1 1 och sedan, i-max ip, 0 Variabel z har det gemensamma värdet max ip, 0 så startindex kommer att vara z 1 och numreringarna kommer att bli iz. mid list, z 1, iz kommer att returnera listan över värde som kommer att vara medelvärdet summa summan iz ri kommer att genomsnittsa dem och Lagra resultatet på lämpligt ställe i resultatlistan. Fp1 skapar en del Ial-applikation fastställer i det här fallet den andra och tredje parametern. Exponentialrörande medelvärden för oregelbunden tidsserie. I tidsserieanalysen är det ofta ett behov av utjämningsfunktioner som reagerar snabbt på förändringar i signalen. I den typiska applikationen kan du bearbeta En inmatningssignal i realtid och vill beräkna sådana saker som det senaste medelvärdet eller få en momentan lutning för det Men verkliga världssignaler är ofta bullriga Några bullriga prover gör det nuvarande värdet av signalen eller dess sluttning, Varierar mycket. Flyttmedelvärden. Den enklaste utjämningsfunktionen är ett fönster med glidande medelvärden. Eftersom proverna kommer in tar du genomsnittsvärdet av de senaste N-värdena. Detta släpper ut spikar, men introducerar en fördröjning eller latens. Medelvärdet kommer alltid att fördröjas med bredden Av ditt rörliga medelvärde. Exemplet ovan är relativt dyrt att beräkna För varje prov måste du iterera över hela storleken på fönstret Men det finns billigare sätt att hålla summan av alla prover i fönstret i en buffert och justera summan när nya prover kommer in. En annan typ av glidande medelvärde är det viktade glidande medlet som vikter för varje position i provfönstret Innan medelvärdet multiplicerar du varje prov med vikten av det här fönstret Tekniskt kallas detta en konvoltering. En typisk viktningsfunktion tillämpar en klockkurva i provfönstret. Detta ger en signal som är mer inställd till mitten av fönstret och fortfarande något tolerant för bullriga prover. I finansiell analys använder du ofta en viktfunktion Som värderar de senaste proverna för att ge ett glidande medelvärde som spårar närmare de senaste proverna. Äldre prover ges gradvis mindre vikt. Detta mildrar något av latensens effekter, samtidigt som det ger en relativt bra utjämning. Med ett vägt genomsnitt måste du alltid iterera över Hela fönsterstorleken för varje prov om du inte kan begränsa tillåtna vikter till vissa funktioner. Exponentiell rörlig genomsnittsvärde. En annan t Yp av medelvärdet är exponentiellt rörligt medelvärde eller EMA Detta används ofta där latens är kritisk, till exempel i realtidsfinansiell analys. I detta genomsnitt minskar vikterna exponentiellt Varje prov värderas en del procent mindre än nästa senaste prov Med detta Begränsar att du kan beräkna det rörliga genomsnittet mycket effektivt. Var alpha är en konstant som beskriver hur fönsterviktarna minskar med tiden. Exempelvis om varje prov skulle vägas till 80 av värdet av föregående prov skulle du ange alfa 0 2 The mindre alfa blir desto längre är ditt glidande medelvärde, t ex blir det jämnare, men mindre reaktivt mot nya prov. Vikten för en EMA med alfa 0 20. Som du kan se, behöver du bara för varje nytt prov att värdera det med värdet av Det föregående genomsnittet Så beräkningen är väldigt mycket snabb. I teorin bidrar alla tidigare prover till det nuvarande genomsnittet, men deras bidrag blir exponentiellt mindre över tiden. Detta är en mycket kraftfull teknik, och förmodligen det bästa om du vill få ett glidande medelvärde som snabbt svarar på nya prover, har bra utjämningsegenskaper och är snabb att beräkna. Koden är trivial. EMA för oregelbunden tidsserie. Standard EMA är bra när signalen samplas på regelbundna tidsintervaller Men vad händer om dina prover kommer i oregelbundna intervaller. Ange en kontinuerlig signal som samplas med oregelbundna intervaller Detta är den vanliga situationen i finansiell analys I teorin finns det en kontinuerlig funktion för värdet av ett finansiellt instrument, men du kan bara Prova den här signalen när någon faktiskt gör en handel Så din dataström består av ett värde plus tiden då det observerades. Ett sätt att hantera detta är att konvertera den oregelbundna signalen till en vanlig signal, genom att interpolera mellan observationer och Resampling Men det här förlorar data och det introducerar latens. Det är möjligt att beräkna en EMA för en oregelbunden tidsserie direkt. I denna funktion passerar du i det aktuella provet från y vår signal och det föregående provet och hur mycket tid som har förflutit mellan de två och det tidigare värdet som returneras av denna funktion. Så bra fungerar det För att demonstrera att jag har genererat en sinusvåg, provtagas den med oregelbundna intervaller och Introducerat omkring 20 ljud Det är signalen kommer att variera slumpmässigt - 20 från den ursprungliga sanna sinus-signalen. Hur bra återfår det oregelbundna exponentiella glidande medlet. Den röda linjen är den ursprungliga sinusvågen samplad i oregelbundna intervaller Den blå linjen är signalen Med ljudet tillagt Den blå linjen är den enda signalen som EMA ser Den gröna linjen är den släta EMA Du kan se att den återställer signalen ganska bra Lite wobbly, men vad kan du förvänta dig från en sådan bullrig källsignal. Den flyttas om 15 till höger, eftersom EMA introducerar viss latens Ju mjukare du vill ha det, ju mer latens du kommer att se Men från det här kan du till exempel beräkna en momentan lutning för en bullrig oregelbunden signal. Vad kan du göra med th vid Hmm.