Movendo Média Js

Eu continuo ouvindo sobre as médias móveis de 50 dias, 100 dias e 200 dias O que eles significam, como eles diferem uns dos outros e o que os leva a agir como suporte ou resistência. A taxa de juros em que uma instituição depositária Empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos Estados Unidos aprovou em 1933 como a Lei Bancária, Bancos de participar no investimento. Nonfarm folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, famílias e do setor sem fins lucrativos The US Bureau of Labour. The sigla de moeda ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta De 1. Uma oferta inicial sobre os ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido pela empresa falida De um pool de licitantes. Médias simples média móvel. Média móvel simples Você está usando Couraged para resolver esta tarefa de acordo com a descrição da tarefa, usando qualquer linguagem que você pode knowputing a média móvel simples de uma série de numbers. Create uma instância de classe de função stateful que leva um período e retorna uma rotina que leva um número como argumento e retorna um Média movente simples de seus argumentos até agora. Uma média movente simples é um método para computar uma média de um córrego de números somente fazendo a média dos últimos números de P do córrego, onde P é sabido como o período. Pode ser executado chamando Uma rotina de iniciação com P como seu argumento, IP, que deve então retornar uma rotina que quando chamado com membros individuais, sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de até, o último P deles, permite chamar este SMA. Palavra stateful na descrição da tarefa refere-se à necessidade de SMA para lembrar certas informações entre as chamadas para ele. O período, P. An encomendado contêiner de pelo menos os últimos números P de cada um de seus calls. Stateful também significa Que sucessivas chamadas para I, o inicializador, devem retornar rotinas separadas que não compartilham estado salvo para que eles poderiam ser usados ​​em dois fluxos de dados independentes. Pseudo-código para uma implementação de SMA is. This versão usa uma fila persistente para manter a Os valores de p mais recentes Cada função retornada de init-moving-average tem seu estado em um átomo que contém um valor de fila. Esta implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração refere-se à célula de lista que Mantém o valor apenas movendo-se para fora da janela e para ser substituído com o valor apenas acrescentado. Usando um fechamento edit. Currently este sma pode t ser nogc porque ele aloca um encerramento no heap Algumas análise de fuga poderia remover a alocação heap. Usando Uma edição de estrutura. Esta versão evita a alocação de heap do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal mesma saída. Para evitar as aproximações de ponto flutuante manter empilhando-se e crescendo, o código poderia Executar uma soma periódica em toda a fila de fila circular. Esta implementação produz dois objetos de função de estado de compartilhamento É idiomático em E para separar a entrada de leitura de saída de escrever em vez de combiná-los em um objeto. A estrutura é o mesmo que a implementação do padrão Desvio E. O programa de elixir abaixo gera uma função anônima com um período embutido p, que é usado como o período da média móvel simples A função de execução lê entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguido pela entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang tem fechamentos, mas variáveis ​​imutáveis ​​Uma solução é, então, usar processos e uma simples mensagem passando baseado API. Matrix idiomas Têm rotinas para calcular os avarages deslizando para uma determinada seqüência de items. It é menos eficiente para loop como nos comandos a seguir. Continuamente solicita uma entrada I Que é adicionado ao final de uma lista L1 L1 pode ser encontrada pressionando 2ND 1, ea média pode ser encontrada em List OPS. Press ON para terminar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido. Programa Que retorna um valor simples em cada invocação. List é a lista que está sendo média p é o período 5 retorna a lista média. Exemplo 2 Usando o programa movinav2 i, 5 - Inicializando cálculo de média móvel, e definir período de 5 movinav2 3, xx - Novos dados no valor de lista 3 eo resultado será armazenado na variável x, e exibido movinav2 4, xx - novo valor de dados 4 eo novo resultado será armazenado na variável x e exibido 4 3 2.Descrição da função Variável movinavg r - é o resultado a lista média que será retornada variável i - é a variável de índice, e aponta para o fim da sub-lista a lista sendo variável média z - uma variável auxiliar. A função usa a variável i para Determinar quais valores da lista serão considerados em O próximo cálculo médio Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será usado no cálculo médio Então, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista Normalmente teremos que considerar os elementos p , Então o primeiro elemento será aquele indexado por ip 1 No entanto, nas primeiras iterações que o cálculo será geralmente negativo, então a seguinte equação irá evitar índices negativos max ip 1,1 ou, arranjar a equação, max ip, 0 1 Mas O número de elementos nas primeiras iterações também será menor, o valor correto será index final - begin index 1 ou, arranjar a equação, i - max ip, 0 1 1, e então, i - max ip, 0 Variável z Mantém o valor comum max ip, 0 então o beginindex será z 1 e os numberofelements serão iz. mid lista, z 1, iz retornará a lista de valor que será média soma somará iz ri irá média deles e Armazenar o resultado no local apropriado na lista de resultados. fp1 cria uma parte Que consiste em fixar o segundo e terceiro parâmetro. Médias móveis exponenciais para séries temporais irregulares. Na análise de séries temporais, muitas vezes há necessidade de funções de suavização que reajam rapidamente a mudanças no sinal. Na aplicação típica, você pode estar processando Um sinal de entrada em tempo real, e queremos calcular coisas como o valor médio recente, ou obter uma inclinação instantânea para ele Mas os sinais do mundo real são frequentemente ruidosos Algumas amostras ruidosas fará o valor atual do sinal, ou sua inclinação, Variam amplamente. Moving Averages. The função de suavização mais simples é uma janela de média móvel Como amostras vêm em você tomar uma média dos mais recentes N valores Isso vai suavizar picos, mas introduz um atraso ou latência Sua média será sempre atrasada pela largura De sua média móvel. O exemplo acima é relativamente caro para computar Para cada amostra você tem que iterar sobre o tamanho inteiro da janela Mas há maneiras mais baratas manter a soma de todos os Amostras na janela em um buffer e ajustar a soma como novas amostras vêm in. Another tipo de média móvel é a média móvel ponderada que pesos para cada posição na janela de amostra Antes de média você multiplicar cada amostra pelo peso daquela janela posição Tecnicamente isso é chamado de convolução. Uma função de ponderação típica aplica uma curva de sino para a janela de amostra. Isso dá um sinal que está mais sintonizado no centro da janela e ainda um pouco tolerante de amostras barulhentas. Na análise financeira, você geralmente usa uma função de ponderação Que valoriza amostras recentes mais, para dar uma média móvel que acompanha mais de perto amostras recentes amostras mais velhas são dadas progressivamente menos peso Isso atenua um pouco os efeitos da latência, enquanto ainda dando razoavelmente bom suavização. Com uma média ponderada, você sempre tem que iterar mais Todo o tamanho da janela para cada amostra a menos que você possa restringir os pesos permitidos para determinadas funções. A média móvel exponencial. O ype da média é a média móvel exponencial, ou EMA Isso é freqüentemente usado onde latência é crítica, como em análise financeira em tempo real Nesta média, os pesos diminuem exponencialmente Cada amostra é avaliada em alguns por cento menor do que a próxima amostra mais recente Com isso Você pode calcular a média móvel de forma muito eficiente. Onde alfa é uma constante que descreve como os pesos das janelas diminuem ao longo do tempo. Por exemplo, se cada amostra fosse ponderada em 80 do valor da amostra anterior, Menor alfa torna-se mais a sua média móvel é, por exemplo, torna-se mais suave, mas menos reativa a novas amostras. Os pesos para um EMA com alfa 0 20. Como você pode ver, para cada nova amostra você só precisa de média com o valor de A média anterior é muito rápida. Em teoria, todas as amostras anteriores contribuem para a média atual, mas sua contribuição se torna exponencialmente menor ao longo do tempo. Esta é uma técnica muito poderosa e Provavelmente o melhor se você quiser obter uma média móvel que responda rapidamente a novas amostras, tem boas propriedades de suavização e é rápido para computar. O código é trivial. EMA para Irregular Time Series. O padrão EMA é bom quando o sinal é amostrado em Intervalos de tempo regulares Mas e se suas amostras vêm em intervalos irregulares. Imagine um sinal contínuo que é amostrado em intervalos irregulares Esta é a situação usual na análise financeira Em teoria, há uma função contínua para o valor de qualquer instrumento financeiro, mas você só pode Amostra este sinal sempre que alguém realmente executa um comércio Assim, seu fluxo de dados consiste em um valor, mais o tempo em que foi observado. Uma maneira de lidar com isso é converter o sinal irregular para um sinal regular, interpolando entre observações e Reamostragem Mas isso perde dados e re-introduz latência. É possível calcular um EMA para uma série de tempo irregular diretamente. Em esta função, você passa a amostra atual de y Nosso sinal e a amostra anterior e a quantidade de tempo decorrido entre os dois eo valor anterior retornado por esta função. Então, quão bem faz este trabalho para demonstrar que eu gerei uma onda senoidal, então amostrada em intervalos irregulares e Introduziu cerca de 20 ruído Que é o sinal vai variar aleatoriamente - 20 a partir do sinal de seno verdadeiro original. Como bem a média móvel exponencial irregular recuperar o sinal. A linha vermelha é a onda sinus original amostrada em intervalos irregulares A linha azul é o sinal Com o ruído adicionado A linha azul é o único sinal que a EMA vê A linha verde é a EMA suavizada Você pode ver que recupera o sinal muito bem Um pouco vacilante, mas o que você pode esperar de um sinal de fonte tão ruidosa. É deslocado sobre 15 para a direita, porque o EMA introduz alguma latência Quanto mais suave você quiser, mais latência você verá Mas a partir disto você pode, por exemplo, calcular uma inclinação instantânea para um sinal ruidoso irregular. O que você pode fazer com th Em Hmm.