Ponderata Media Mobile Filtro C ++

Una media mobile ponderata è una media dei dati calcolati su un periodo di tempo, in cui maggior peso viene allegato ai dati più recenti. La media mobile ponderata può essere utilizzato con qualsiasi prezzo compreso il Hi, Low, aprire o chiudere prezzo, e può essere applicata ad altri indicatori come bene. Il Weighted Moving Average leviga una serie di dati, che è importante in un mercato volatile, in quanto contribuisce a identificare le tendenze molto più facilmente. Ponderazione viene calcolato da una somma di giorni. Dundas Chart per Windows Form ha quattro tipi di medie mobili tra cui Simple. Esponenziale. Triangolare. e ponderata. La differenza più importante tra le medie mobili di cui sopra è il modo in cui appesantiscono le loro datapoints. Si consiglia di leggere Utilizzare le formule finanziarie prima di procedere oltre. Utilizzando formule finanziarie fornisce una spiegazione dettagliata su come utilizzare le formule, e spiega anche le varie opzioni disponibili quando si applica una formula. Un grafico linea è una buona scelta quando si visualizza una media mobile ponderata. Interpretazione finanziaria: La media mobile ponderata viene utilizzato per confrontare un valore con la sua media mobile ponderata, e dà una maggiore influenza dei recenti dati e meno influenza per i dati passati. L'elemento più importante nel calcolo della media mobile è un periodo di tempo, che dovrebbe essere uguale al ciclo di mercato osservata. La media mobile ponderata è in ritardo l'indicatore, e sarà sempre dietro il prezzo. Quando il prezzo segue un andamento della media mobile ponderata è molto vicino al prezzo. Quando un prezzo è in aumento la media mobile ponderata molto probabilmente rimarrà basso a causa dell'influenza dei dati storici. Calcolo: La media mobile ponderata è calcolata utilizzando una somma degli indici di periodi di tempo (punti dati). Peso per ogni periodo viene calcolato come indice (numero di punti dati). Nella tabella di seguito viene illustrato come calcolare a 5 giorni ponderata media mobile: E 'possibile implementare una media mobile in C, senza la necessità di una finestra di campioni Ive ha trovato che posso ottimizzare un po', scegliendo una dimensione della finestra questo è un potere di due per rendere possibile lo spostamento di bit invece di dividere, ma non necessitano di un buffer sarebbe bello. C'è un modo per esprimere un nuovo risultato media mobile solo in funzione del vecchio risultato e il nuovo campione Definire un esempio media mobile, attraverso una finestra di 4 campioni essere: Aggiungere nuovo campione e: Una media mobile può essere implementato ricorsivamente , ma per un calcolo esatto della media mobile si deve ricordare il campione di ingresso più antico nella somma (cioè l'una nel tuo esempio). Per una media mobile lunghezza N si calcola: dove yn è il segnale di uscita e xn è il segnale di ingresso. Eq. (1) può essere scritta in modo ricorsivo come Quindi è sempre necessario ricordare il campione xn-N per calcolare (2). Come sottolineato da Corrado Turner, è possibile utilizzare un (infinitamente lungo) Finestra esponenziale, invece, che permette di calcolare l'uscita solo dall'uscita passato e l'ingresso corrente: ma questo non è uno standard (non ponderata) media mobile, ma un modo esponenziale ponderata media mobile, in cui i campioni ulteriormente in passato ottenere un peso minore, ma (almeno in teoria) non si scorda mai nulla (i pesi appena diventano più piccoli e più piccolo per i campioni di gran lunga in passato). Ho implementato una media mobile senza memoria singolo elemento di un programma di monitoraggio GPS che ho scritto. Comincio con 1 campione e dividere per 1 per ottenere la media corrente. Ho quindi aggiungere anothe campione e dividere per 2 il AVG corrente. Questo continua fino a ottenere la lunghezza della media. Ogni volta poi, aggiungo nel nuovo campione, ottenere la media e tolga la media del totale. Io non sono un matematico, ma questo sembrava un buon modo per farlo. Ho pensato che sarebbe girare lo stomaco di un vero e proprio ragazzo matematica, ma, si scopre che è uno dei modi accettati di farlo. E funziona bene. Basta ricordare che maggiore è la lunghezza più lento che sta seguendo ciò che si desidera seguire. Che non può importa la maggior parte del tempo, ma quando dopo i satelliti, se lento, il percorso potrebbe essere lontano dalla posizione attuale e sarà in cattiva luce. Si potrebbe avere un divario tra la SAT e i punti finali. Ho scelto una lunghezza di 15 aggiornato 6 volte al minuto per ottenere un'adeguata lisciatura e non troppo lontano dalla reale posizione con i puntini sentiero levigate sat. risposto 16 novembre 16 a 23:03 inizializzare totale 0, count0 (ogni volta che vede un nuovo valore Poi un ingresso (scanf), uno aggiungere totalnewValue, un incremento (conteggio), una media divide (totalCount) Questa sarebbe una media mobile su tutti gli ingressi per calcolare la media sopra solo gli ultimi 4 ingressi, richiederebbero 4 inputvariables, forse copiando ciascun ingresso a un vecchio inputvariable, calcolando poi la nuova media mobile. come somma dei 4 inputvariables, diviso 4 (spostamento a destra 2 sarebbe bene se tutti gli ingressi sono stati positivi per fare il calcolo della media risposto 3 febbraio 15 a 4:06 che effettivamente calcolare la media totale e non la media mobile. Come conteggio diventa più grande l'impatto di qualsiasi campione di ingresso nuovo diventa irrisorio ndash Hilmar Febbraio 3 15 alle 13:53 la vostra risposta 2017 Stack Exchange, Inci sto cercando di calcolare la media mobile di un segnale. il valore del segnale (una doppia) viene aggiornato a volte casuali. sto cercando un modo efficace per calcolare il suo tempo medio ponderato su una finestra di tempo, in tempo reale. Ho potuto fare la mia auto, ma è più difficile di quanto pensassi. La maggior parte delle risorse Ive ha trovato su internet sta calcolando la media del segnale periodico in movimento, ma il mio aggiornamenti in tempo casuale. Qualcuno sa buone risorse per che il trucco è la seguente: È possibile ottenere gli aggiornamenti a volte casuali tramite aggiornamento void (int tempo, il valore float). Tuttavia anche è necessario tenere traccia anche quando un aggiornamento cade la finestra di tempo, in modo da impostare un allarme che chiama in fase di N che rimuove il precedente aggiornamento venga mai preso in considerazione di nuovo nel calcolo. Se questo accade in tempo reale è possibile richiedere il sistema operativo per effettuare una chiamata a un dropoffoldestupdate metodo void (tempo int) per essere chiamato al momento N Se si tratta di una simulazione, non è possibile ottenere aiuto da parte del sistema operativo ed è necessario farlo manualmente. In una simulazione che chiamereste metodi con il tempo fornito come argomento (che non correlano con il tempo reale). Tuttavia, un'ipotesi ragionevole è che le chiamate sono garantiti per essere tale che gli argomenti tempo sono in aumento. In questo caso è necessario mantenere un elenco ordinato dei valori di tempo di allarme, e per ogni aggiornamento e leggere chiamate di verificare se l'argomento di tempo è maggiore del capo della lista degli allarmi. Anche se è più grande si fa l'elaborazione relative allarme (drop off l'aggiornamento più antica), togliere la testa e controllare di nuovo fino a quando tutti gli allarmi prima del tempo dato vengono elaborati. Poi fare la chiamata di aggiornamento. Ho finora assunto è ovvio quello che si potrebbe fare per il calcolo effettivo, ma mi dilungherò per ogni evenienza. Suppongo di avere un metodo float leggere (tempo int) che consente di leggere i valori. L'obiettivo è quello di rendere questa chiamata il più efficiente possibile. Quindi non si calcola la media mobile ogni volta che il metodo di lettura viene chiamato. Invece si Precompute il valore dell'ultimo aggiornamento o l'ultimo allarme, e ottimizzare il valore di un paio di operazioni in virgola mobile per tenere conto del passaggio del tempo dall'ultimo aggiornamento. (I. E. Un numero costante di operazioni eccetto forse l'elaborazione di un elenco di allarmi accatastati). Speriamo che questo sia chiaro - questo dovrebbe essere abbastanza semplice algoritmo e abbastanza efficiente. Un'ulteriore ottimizzazione. uno dei problemi rimanenti è se un gran numero di aggiornamenti avviene entro la finestra di tempo, allora vi è un tempo per la quale non sono né legge né aggiornamenti e quindi di lettura o aggiornamento arriva. In questo caso, l'algoritmo di cui sopra sarà inefficiente in modo incrementale l'aggiornamento del valore per ciascuno degli aggiornamenti che è cadere. Questo non è necessario perché ci interessa solo l'ultimo aggiornamento al di là della finestra di tempo, quindi se c'è un modo per eliminare in modo efficiente via tutti gli aggiornamenti più anziani, sarebbe utile. Per fare questo, siamo in grado di modificare l'algoritmo per fare una ricerca binaria di aggiornamenti per trovare l'ultimo aggiornamento prima che la finestra di tempo. Se ci sono relativamente pochi gli aggiornamenti che deve essere lasciato cadere, allora si può in modo incrementale aggiornare il valore per ogni caduto aggiornamento. Ma se ci sono molti aggiornamenti che devono essere caduto allora si può ricalcolare il valore da zero dopo aver lasciato fuori i vecchi aggiornamenti. Appendice sul incrementale Computation: Ho dovrebbe chiarire cosa intendo per il calcolo incrementale sopra nella frase modificare questo valore da un paio di operazioni in virgola mobile per tenere conto del passaggio del tempo dall'ultimo aggiornamento. Iniziale di calcolo non incrementale: poi iterare su relevantupdates in ordine crescente di tempo: media mobile (somma lastUpdate timesincelastupdate) windowlength. Ora, se esattamente un aggiornamento cade dalla finestra, ma non nuovi aggiornamenti arrivano, regolare sum come: (notare che è priorupdate che ha modificato la sua data e ora di inizio della ultima finestra di iniziare). E se esattamente un aggiornamento entra dalla finestra, ma non nuovi aggiornamenti cadere, regolare somma come: Come dovrebbe essere evidente, si tratta di uno schizzo, ma si spera che mostra come è possibile mantenere la media in modo che sia (1) O al update su base ammortizzato. Ma nota ulteriore ottimizzazione nel paragrafo precedente. Si noti inoltre problemi di stabilità alluso in una risposta più vecchio, il che significa che gli errori di virgola mobile possono accumularsi su un gran numero di tali operazioni elementari tale che vi è una divergenza dal risultato della piena calcolo, che è significativo per l'applicazione. Se un'approssimazione è OK e c'è un tempo minimo tra i campioni, si potrebbe provare super-campione. Avere una matrice che rappresenta intervalli di tempo equidistanti che sono più corti rispetto al minimo, e in ogni periodo di tempo l'ultimo negozio di esempio che è stato ricevuto. Più breve è l'intervallo, più la media sarà quello il vero valore. Il periodo dovrebbe essere non superiore alla metà del minimo o c'è la possibilità di perdere un campione. risposto 15 dicembre 11 alle 18:12 risposto 15 dicembre 11 alle 22:38 Grazie per la risposta. Un miglioramento che sarebbe necessaria per quotcachequot effettivamente il valore della media totale quindi abbiamo don39t ciclo tutto il tempo. Inoltre, può essere un piccolo punto, ma non sarebbe più efficace utilizzare un deque o un elenco per memorizzare il valore, dal momento che si assume che l'aggiornamento arriverà nel giusto ordine. Inserimento sarebbe più veloce nella mappa. ndash Arthur 16 dicembre 11 alle 8:55 Sì, si può memorizzare nella cache il valore della somma. Sottrarre i valori dei campioni che cancellare, aggiungere i valori dei campioni si inserisce. Inoltre, sì, un dequeltpairltSample, Dategtgt potrebbe essere più efficiente. Ho scelto mappa per migliorare la leggibilità e la facilità di invocare mappa :: limite superiore. Come sempre, scrivere codice corretto, poi profilo e misurare le variazioni incrementali. ndash Rob 16 dicembre 11 alle 15:00 Nota: A quanto pare questo non è il modo per avvicinarsi a questo. Lasciando qui per riferimento su ciò che è sbagliato in questo approccio. Controllare i commenti. AGGIORNATO - sulla base di Olis commento. Non sono sicuro circa l'instabilità che sta parlando però. Utilizza una mappa ordinata di tempi di arrivo rispetto ai valori. All'arrivo di un valore di aggiungere l'orario di arrivo alla mappa ordinata insieme al suo valore e aggiornare la media mobile. Avvertimento Questa è pseudo-codice: Ci. Non pienamente concretizzati, ma si ottiene l'idea. Le cose da notare. Come detto sopra è pseudo codice. Youll bisogno di scegliere una mappa adeguata. Dont rimuovere le coppie come eseguire iterazioni come si invalidare l'iteratore e dovrà ricominciare da capo. Vedere Olis commento qui sotto anche. risposto dic 15 11 alle 12:22 Questo lavoro doesn39t: esso doesn39t tener conto quale percentuale della finestra lunghezza esiste ciascun valore. Inoltre, questo approccio di aggiunta e sottraendo è stabile solo per i tipi interi, non galleggianti. ndash Oliver Charlesworth 15 dicembre 11 a 00:29 OliCharlesworth - scusate ho perso alcuni punti chiave nella descrizione (doppio e ponderata nel tempo). Vi aggiornerò. Grazie. ndash Dennis 15 dicembre 11 al 00:33 Il tempo di ponderazione è ancora un altro problema. Ma non that39s cosa I39m parlando. Mi riferivo al fatto che quando un nuovo valore entra per la prima volta la finestra, il suo contributo alla media è minima. Il suo contributo continua ad aumentare fino a quando un nuovo valore entra. ndash Oliver Charlesworth 15 dicembre 11 alle 12: 35A media mobile semplice è una media dei dati calcolati su un periodo di tempo. La media mobile è l'indicatore di prezzo più popolare usato in analisi tecniche. Questa media può essere utilizzato con qualsiasi prezzo compreso Hi, Low, aprire o chiudere, e può essere applicata ad altri indicatori troppo. Una media mobile leviga una serie di dati, che è molto importante in un mercato volatile in quanto aiuta a identificare le tendenze significative. Dundas Chart for ASP ha quattro tipi di medie mobili, tra cui semplice, esponenziale. Triangolare. e ponderata. La differenza più importante tra le medie mobili di cui sopra è il modo in cui appesantiscono le loro datapoints. Si consiglia di leggere Utilizzare le formule finanziarie prima di procedere oltre. Utilizzando formule finanziarie fornisce una spiegazione dettagliata su come utilizzare le formule, e spiega anche le varie opzioni disponibili quando si applica una formula. Un grafico a linee è una buona scelta quando si visualizza una media mobile semplice. Interpretazione finanziaria: La media mobile viene utilizzato per confrontare i prezzi un securitys con la sua media mobile. L'elemento più importante nel calcolo della media mobile è un periodo di tempo, che dovrebbe essere uguale al ciclo di mercato osservata. La media mobile è un indicatore di ritardo, e sarà sempre dietro il prezzo. Quando il prezzo sta seguendo un andamento della media mobile è molto vicino al prezzo securitys. Quando un prezzo è in costante aumento, la media mobile sarà probabilmente stare giù a causa dell'influenza dei dati storici. Calcolo: La media mobile è calcolata utilizzando la seguente formula: Nella formula precedente, il n-valore rappresenta un periodo di tempo. I periodi di tempo più comuni sono: 10 giorni, 50 giorni e 200 giorni. Un movimento si muove in media, perché come ogni nuovo punto di dati viene aggiunto il punto di dati più vecchi è caduto. Una media mobile semplice dà ugual peso ad ogni prezzo punto di dati. Questo esempio mostra come calcolare un 20 giorni media mobile utilizzando il metodo della formula.