J'ai essentiellement un tableau de valeurs comme ceci: Le tableau ci-dessus est simplifié, Im collectionner 1 valeur par milliseconde dans mon code réel et j'ai besoin de traiter la sortie sur un algorithme que j'ai écrit pour trouver le pic le plus proche avant un point dans le temps. Ma logique échoue parce que dans mon exemple ci-dessus, 0.36 est le vrai pic, mais mon algorithme regarderait en arrière et verrait le tout dernier nombre 0.25 comme le pic, car il y a une diminution à 0.24 avant lui. L'objectif est de prendre ces valeurs et de leur appliquer un algorithme qui les lisse un peu pour que je possède des valeurs plus linéaires. (C.-à-d.: Id comme mes résultats à curvy, pas jaggedy) On m'a dit d'appliquer un filtre exponentiel de moyenne mobile à mes valeurs. Comment puis-je le faire C'est vraiment difficile pour moi de lire les équations mathématiques, je traite beaucoup mieux avec le code. Comment puis-je traiter les valeurs dans mon tableau, en appliquant un calcul exponentiel de la moyenne mobile pour les égaliser? Demandé 8 février à 20:27 Pour calculer une moyenne mobile exponentielle. Vous devez garder un certain état autour et vous avez besoin d'un paramètre de réglage. Cela nécessite une petite classe (en supposant que vous utilisiez Java 5 ou plus tard): Instantiate avec le paramètre de décroissance que vous voulez (peut prendre l'accord doit être entre 0 et 1), puis utilisez la moyenne () pour filtrer. Lors de la lecture d'une page sur une récurrence mathématique, tout ce que vous avez vraiment besoin de savoir lorsque vous le transformer en code est que les mathématiciens aiment écrire des index dans des tableaux et des séquences avec des indices. (Theyve quelques autres notations ainsi, ce qui ne l'aide pas.) Cependant, l'EMA est assez simple car vous devez seulement se souvenir d'une vieille valeur aucune arrays compliqués d'état requis. Répondre févr. 8 12 at 20h42 TKKocheran: Pretty much. Notez que les premiers termes de la séquence moyenne sauteront un peu en raison des effets de frontière, mais vous obtenez ceux avec d'autres moyennes mobiles aussi. Cependant, un bon avantage est que vous pouvez envelopper la logique de la moyenne mobile dans le moyager et expérimenter sans déranger le reste de votre programme trop. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 at 0:06 J'ai de la difficulté à comprendre vos questions, mais je vais essayer de répondre de toute façon. 1) Si votre algorithme a trouvé 0,25 au lieu de 0,36, alors il est faux. C'est faux parce qu'il suppose une augmentation ou une diminution monotone (qui monte ou monte toujours). Sauf si vous moyenne toutes vos données, vos points de données --- comme vous les présenter --- sont non linéaires. Si vous voulez vraiment trouver la valeur maximale entre deux points dans le temps, découpez votre tableau de tmin à tmax et trouvez le maximum de ce sous-tableau. 2) Maintenant, le concept de moyennes mobiles est très simple: imaginez que j'ai la liste suivante: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Je peux le lisser en prenant la moyenne de deux nombres: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Notez que le premier nombre est la moyenne de 1,5 et 1,4 (deuxième et premier numéros) la deuxième (nouvelle liste) est la moyenne de 1,4 et 1,5 (troisième et deuxième liste ancienne) la troisième (nouvelle liste) la moyenne de 1,5 et 1,4 (Quatrième et troisième), et ainsi de suite. J'aurais pu faire la période trois ou quatre, ou n. Remarquez comment les données sont beaucoup plus lisses. Une bonne façon de voir les moyennes mobiles au travail est d'aller à Google Finance, sélectionnez un stock (essayez Tesla Motors assez volatile (TSLA)) et cliquez sur technicals au bas du graphique. Sélectionnez Moyenne mobile avec une période donnée, et Moyenne mobile exponentielle pour comparer leurs différences. Moyenne mobile exponentielle est juste une autre élaboration de cela, mais pondère les données plus anciennes moins que les nouvelles données, c'est une façon de biais le lissage vers l'arrière. Veuillez lire l'entrée de Wikipedia. Donc, c'est plus un commentaire qu'une réponse, mais la petite boîte de commentaire était juste à minuscule. Bonne chance. Si vous avez des problèmes avec les mathématiques, vous pourriez aller avec une moyenne mobile simple au lieu d'exponentielle. Donc, la sortie que vous obtenez serait les derniers termes x divisé par x. Pseudocode non testé: Notez que vous devrez manipuler les parties de début et de fin des données car clairement vous ne pouvez pas moyenne les 5 derniers termes lorsque vous êtes sur votre 2e point de données. En outre, il existe des moyens plus efficaces de calculer cette moyenne mobile (somme somme - la plus récente la plus récente), mais c'est pour obtenir le concept de ce qui se passe à travers. Répondu Feb 8 12 at 20:41 Votre réponse 2017 Stack Exchange, IncInformations légales importantes sur l'e-mail que vous allez envoyer. En utilisant ce service, vous acceptez de saisir votre véritable adresse e-mail et de l'envoyer uniquement aux personnes que vous connaissez. Il est une violation de la loi dans certaines juridictions de faussement vous identifier dans un courriel. Toutes les informations que vous fournissez seront utilisées par Fidelity uniquement dans le but d'envoyer le courriel en votre nom. La ligne d'objet de l'e-mail que vous envoyez sera Fidelity: Votre email a été envoyé. Fonds communs de placement et placement dans les fonds communs de placement - Fidelity Investments Cliquer sur le lien ouvrira une nouvelle fenêtre. Trading en mouvement avec des moyennes mobiles Libérez cet outil simple mais puissant pour débloquer une mine d'informations dans vos graphiques. Fidelity Active Trader News ndash 11212016 Analyse Technique Active Trader Pro Brokerage Stocks Parmi tous les outils d'analyse technique à votre dispositionDow théorie. MACD. Indice de force relative. Chandeliers japonais. Et les moyennes sont les plus simples à comprendre et à utiliser dans votre stratégie. Pourtant, ils peuvent également être l'un des indicateurs les plus significatifs des tendances du marché, étant particulièrement utile dans les marchés à la hausse (ou à la baisse) des tendances comme la tendance à long terme nous éprouvons depuis 2009. Voici comment vous pouvez incorporer des moyennes mobiles pour potentiellement améliorer votre commerce compétence. Quelles sont les moyennes mobiles? Une moyenne est simplement la moyenne d'un ensemble de nombres. Une moyenne mobile est une série (de temps) de moyens sa moyenne mobile, car comme de nouveaux prix sont faits, les données plus anciennes est abandonné et les données les plus récentes le remplace. Un stock ou d'autres garanties financières mouvements normaux peuvent parfois être volatiles, gyrating vers le haut ou vers le bas, ce qui peut rendre un peu difficile d'évaluer son orientation générale. Le but principal des moyennes mobiles est de lisser les données que vous examinez pour vous aider à avoir un meilleur aperçu de la tendance (voir le tableau ci-dessous). Une moyenne mobile lisse le prix. Source: Active Trader Pro, au 15 novembre 2016. Il existe quelques types de moyennes mobiles que les investisseurs utilisent couramment. Moyenne mobile simple (SMA). Un SMA est calculé en ajoutant toutes les données pour une période de temps spécifique et en divisant le total par le nombre de jours. Si le stock XYZ a clôturé à 30, 31, 30, 29 et 30 au cours des cinq derniers jours, la moyenne mobile simple de 5 jours serait de 30. Moyenne mobile exponentielle (EMA). Également appelée moyenne mobile pondérée, une EMA attribue plus de poids aux données les plus récentes. De nombreux commerçants préfèrent utiliser les EMA pour mettre davantage l'accent sur les développements les plus récents. Moyenne mobile centrée. Aussi connu comme une moyenne mobile triangulaire, une moyenne mobile centrée prend le prix et le temps en compte en plaçant le plus de poids au milieu de la série. Il s'agit du type de moyenne mobile le moins utilisé. Les moyennes mobiles peuvent être mises en œuvre sur tous les types de tableaux de prix (ligne, barre et chandelier). Ils sont également une composante importante d'autres indicateurs tels que les bandes de Bollinger. Configuration des moyennes mobiles Lors de la configuration de vos graphiques, l'ajout de moyennes mobiles est très facile. Dans Fidelitys Active Trader Pro. Par exemple, ouvrez simplement un graphique et sélectionnez les indicateurs dans le menu principal. Recherchez ou naviguez vers les moyennes mobiles et sélectionnez celle que vous souhaitez ajouter au graphique. Vous pouvez choisir entre différents indicateurs de la moyenne mobile, y compris une moyenne mobile simple ou exponentielle. Vous pouvez également choisir la durée de la moyenne mobile. Un paramètre couramment utilisé consiste à appliquer une moyenne mobile exponentielle de 50 jours et une moyenne mobile exponentielle de 200 jours à un tableau de prix. Comment les moyennes mobiles sont-elles utilisées? Les moyennes mobiles avec des délais différents peuvent fournir une variété d'informations. Une moyenne mobile plus longue (comme une EMA de 200 jours) peut servir de dispositif de lissage précieux lorsque vous essayez d'évaluer les tendances à long terme. Une moyenne mobile plus courte, comme une moyenne mobile de 50 jours, suivra plus étroitement l'action sur les prix et est donc fréquemment utilisée pour évaluer les tendances à court terme. Chaque moyenne mobile peut servir d'indicateur de soutien et de résistance et est fréquemment utilisée comme cible de prix à court terme ou niveau clé. Comment exactement les moyennes mobiles génèrent des signaux commerciaux Les moyennes mobiles sont largement reconnues par de nombreux commerçants comme des niveaux potentiellement significatifs de soutien et de prix de résistance. Si le prix est au-dessus d'une moyenne mobile, il peut servir comme un niveau de soutien important, si le stock diminue, le prix pourrait avoir un temps plus difficile de descendre en dessous du niveau du prix moyen mobile. Alternativement, si le prix est inférieur à une moyenne mobile, il peut servir comme un niveau de résistance élevé, ce qui signifie que si le stock devait augmenter, le prix pourrait lutter pour dépasser la moyenne mobile. La croix d'or et la croix de la mort Deux moyennes mobiles peuvent également être utilisées en combinaison pour générer un signal de trading puissant crossover. La méthode de croisement implique l'achat ou la vente quand une moyenne mobile plus courte croise une moyenne mobile plus longue. Un signal d'achat est généré lorsqu'une moyenne à déplacement rapide traverse une moyenne mobile lente. Par exemple, la croix d'or se produit quand une moyenne mobile, comme l'EMA de 50 jours, croise au-dessus d'une moyenne mobile de 200 jours. Ce signal peut être généré sur un stock individuel ou sur un indice de marché large, comme le SP 500. En utilisant le graphique du SP 500 ci-dessus, le crossover le plus récent était une croix d'or en avril 2016 (voir le graphique ci-dessus). Le SP 500 a gagné environ 7 depuis, à la mi-novembre. En variante, un signal de vente est généré lorsqu'une moyenne de déplacement rapide passe au-dessous d'une moyenne mobile lente. Cette croix de mort se produirait si une moyenne mobile de 50 jours, par exemple, traversait en dessous d'une moyenne mobile de 200 jours. La dernière croix de la mort a eu lieu au début de 2016. Le prochain signal de croisement possible, étant donné que le dernier était une croix d'or, est une croix de mort. Moyennes mobiles en action et quelques conseils finaux En règle générale, rappelez-vous que les moyennes mobiles sont généralement plus utiles lorsqu'elles sont utilisées pendant les tendances haussières ou les tendances à la baisse et sont habituellement moins utiles lorsqu'elles sont utilisées sur les marchés latéraux. D'une manière générale, les stocks ont été dans un escalier-comme la tendance à la hausse pour la plupart des plus de sept ans rallye Bull, donc la théorie suggère que les moyennes mobiles peuvent être des outils particulièrement puissants dans l'environnement du marché actuel. En regardant à nouveau le graphique SP 500 (ci-dessus), vous pouvez voir que la tendance à long terme est en hausse. En outre, le prix est supérieur à la moyenne mobile à court terme et à la moyenne mobile à long terme. Si le prix baissait par rapport au niveau actuel, les deux moyennes mobiles seraient considérées comme des niveaux de soutien importants. Comme le montre le graphique, il est possible pour le prix de rester au-dessus (ou en dessous) d'une moyenne mobile pour une période de temps prolongée. Bien sûr, vous ne voudriez pas commerce basé uniquement sur les signaux générés par les moyennes mobiles. Cependant, ils peuvent être utilisés en combinaison avec d'autres points de données techniques et fondamentales pour aider à former vos perspectives. En savoir plus L'analyse technique se concentre sur les actions du marché spécifiquement, le volume et le prix. L'analyse technique n'est qu'une approche pour analyser les stocks. Lors de l'examen des stocks à acheter ou à vendre, vous devez utiliser l'approche que vous êtes le plus à l'aise. Comme pour tous vos placements, vous devez déterminer vous-même si un placement dans un ou plusieurs titres particuliers vous convient selon vos objectifs de placement, votre tolérance au risque et votre situation financière. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs. Les marchés boursiers sont volatils et peuvent diminuer de façon significative en réponse à des événements défavorables sur les émetteurs, la politique, la réglementation, le marché ou l'économie. Les votes sont soumis volontairement par des individus et reflètent leur propre opinion de l'utilité d'articles. Une valeur de pourcentage pour l'utilité s'affiche une fois qu'un nombre suffisant de votes a été soumis. Fidelity Brokerage Services LLC, membre NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Informations juridiques importantes concernant l'e-mail que vous allez envoyer. En utilisant ce service, vous acceptez de saisir votre véritable adresse e-mail et de l'envoyer uniquement aux personnes que vous connaissez. Il est une violation de la loi dans certaines juridictions de faussement vous identifier dans un e-mail. Toutes les informations que vous fournissez seront utilisées par Fidelity uniquement dans le but d'envoyer le courrier électronique en votre nom. La ligne d'objet de l'e-mail que vous envoyez sera Fidelity: Votre e-mail a été envoyé. Que d'utiliser les valeurs passées de la variable de prévision dans une régression, un modèle de moyenne mobile utilise les erreurs de prévision passées dans un modèle de type régression. Y c et theta e theta e dots theta e, où et est le bruit blanc. Nous appelons cela un modèle MA (q). Bien sûr, nous n'observons pas les valeurs de et, donc ce n'est pas vraiment une régression au sens usuel. Notez que chaque valeur de yt peut être considérée comme une moyenne mobile pondérée des dernières erreurs de prévision. Toutefois, les modèles de moyenne mobile ne doivent pas être confondus avec le lissage moyen mobile décrit au chapitre 6. Un modèle de moyenne mobile est utilisé pour prévoir les valeurs futures, tandis que le lissage moyen mobile est utilisé pour estimer le cycle tendanciel des valeurs passées. Figure 8.6: Deux exemples de données provenant de modèles de moyenne mobile avec des paramètres différents. A gauche: MA (1) avec y t 20e t 0.8e t-1. A droite: MA (2) avec y t e t - e t-1 0.8e t-2. Dans les deux cas, e t est le bruit blanc normalement distribué avec zéro moyen et variance un. La figure 8.6 présente certaines données d'un modèle MA (1) et d'un modèle MA (2). Modification des paramètres theta1, points, thetaq résultats dans différents modèles de séries chronologiques. Comme pour les modèles autorégressifs, la variance du terme d'erreur et ne changera que l'échelle de la série, et non pas les motifs. Il est possible d'écrire un modèle AR (p) stationnaire comme modèle MA (infty). Par exemple, en utilisant une substitution répétée, nous pouvons le démontrer pour un modèle AR (1): begin php phi1y ph php phi1y phi1y phi1y phi1y 1, la valeur de phi1k diminue à mesure que k devient plus grand. Ainsi, nous obtenons finalement un processus de MA (infty) et yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots. Le résultat inverse se vérifie si l'on impose certaines contraintes aux paramètres MA. Ensuite, le modèle MA est appelé inversible. C'est-à-dire que nous pouvons écrire tout processus inverse MA (q) comme un processus AR (infty). Les modèles Invertible ne sont pas simplement pour nous permettre de convertir des modèles MA en modèles AR. Ils ont également des propriétés mathématiques qui les rendent plus faciles à utiliser dans la pratique. Les contraintes d'inversibilité sont similaires aux contraintes de stationnarité. Pour un modèle MA (1): -1lttheta1lt1. Pour un modèle MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1-theta2 lt 1. Des conditions plus compliquées tiennent pour qge3. De nouveau, R se chargera de ces contraintes lors de l'estimation des modèles.
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