Gewichtet Gleitender Durchschnitt C Code

Weighted Moving Averages: Die Grundlagen Im Laufe der Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden. Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Mittelwertes (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion. Der Eröffnungs - oder Schlussbestandspreis, ist nicht genug, auf die für die ordnungsgemäße Vorhersage des Kaufs oder der Verkaufssignale der MAs Crossover-Aktion abzusehen ist. Um dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten nunmehr die aktuellsten Preisdaten mit dem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) zu. (Erfahren Sie mehr bei der Erforschung der exponentiell gewogenen bewegten Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages und multiplizieren diese Zahl um 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag für acht und so weiter zum ersten der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren teilen. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieser Indikator wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand out.) Viele Techniker sind festgläubig in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt. Vielleicht kommt die beste Erklärung von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht vom New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt adressiert beide Probleme, die mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden sind. Zuerst weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in der Berechnung alle Daten im Leben des Instruments. Darüber hinaus ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anpassen, um mehr oder weniger Gewicht auf die jüngsten Tage Preis, die zu einem Prozentsatz der vorherigen Tage Wert hinzugefügt wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagepreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, der zu den vorherigen Tagen Gewicht von 90 (.90) hinzugefügt wird. Dies gibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem man den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete Moving Average Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im August 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über einen Neun-Tage-Periode, hat definitive Verkaufssignale am 8. September (gekennzeichnet durch einen schwarzen Pfeil nach unten). Dies war der Tag, an dem der Index unter dem Niveau von 4.000 unterging. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres heruntergekommenes Bein, das die Techniker eigentlich erwarten. Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandelsanlegern erzeugen, um die 3.000 Mark zu brechen. Dann tauchte es wieder auf den Boden bei 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index um 1.961.46, und Techniker begannen, institutionelle Fondsmanager zu sehen, die anfangen, einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen aufzuheben. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Envelopes: Verfeinern eines beliebten Trading-Tool und Moving Average Bounce.) Was ist der Unterschied zwischen gleitenden durchschnittlichen und gewichteten gleitenden Durchschnitt Ein 5-Periode gleitenden Durchschnitt, basierend auf den Preisen oben, würde mit dem folgenden berechnet werden Formel: Basierend auf der obigen Gleichung betrug der Durchschnittspreis über dem oben genannten Zeitraum 90,66. Mit bewegten Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung ist, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders als Datenpunkte am Anfang des Datensatzes gewichtet werden. Hier kommen gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel. Gewichtete Durchschnitte weisen den aktuellen Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie in der fernen Vergangenheit relevanter sind als Datenpunkte. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Closing Preis von AAPLAveragesSimple gleitenden Durchschnitt DurchschnitteSimple gleitenden Durchschnitt Sie sind ermutigt, diese Aufgabe entsprechend der Aufgabenbeschreibung zu lösen, mit jeder Sprache, die Sie vielleicht kennen. Berechnen der einfachen gleitenden Durchschnitt einer Reihe von Zahlen. Erstellen Sie eine stateful functionclassinstance, die eine Periode annimmt und gibt eine Routine zurück, die eine Zahl als Argument annimmt und gibt einen einfachen gleitenden Durchschnitt ihrer Argumente so weit zurück. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist ein Verfahren zum Berechnen eines Durchschnitts eines Stroms von Zahlen durch nur Mittelung der letzten 160 P 160 Zahlen aus dem Strom, 160 wobei 160 P 160 als Periode bekannt ist. Es kann implementiert werden, indem man eine Initialisierungsroutine mit 160 P 160 als Argument, 160 I (P), 160 anruft, die dann eine Routine zurückgeben sollte, die bei Aufruf mit einzelnen, aufeinanderfolgenden Mitgliedern eines Stroms von Zahlen den Mittelwert von (up To), die letzten 160 P 160 von ihnen, nennen wir diese 160 SMA (). Das Wort 160 Stateful 160 in der Aufgabenbeschreibung bezieht sich auf die Notwendigkeit von 160 SMA () 160, sich an bestimmte Informationen zwischen Anrufen zu erinnern: 160 Die Periode, 160 P 160 Ein bestellter Container von mindestens den letzten 160 P 160 Zahlen von jedem von Seine individuellen Anrufe. Stateful 160 bedeutet auch, dass sukzessive Aufrufe zu 160 I (), 160 der Initialisierer, 160 getrennte Routinen, die 160 nicht 160 teilen gespeicherten Zustand, so dass sie auf zwei unabhängige Datenströme verwendet werden könnte, Pseudocode für eine Implementierung von 160 SMA 160 ist: Diese Version verwendet eine persistente Warteschlange, um die aktuellsten p-Werte zu halten. Jede Funktion, die von init-moving-average zurückgegeben wird, hat ihren Zustand in einem Atom, das einen Warteschlangenwert hält. Diese Implementierung verwendet eine kreisförmige Liste, um die Zahlen innerhalb des Fensters am Anfang jedes Iterationszeigers zu speichern, bezieht sich auf die Listenzelle, die den Wert hält, der gerade aus dem Fenster herausgeht und durch den gerade addierten Wert ersetzt wird. Mit einem Closure bearbeiten Momentan ist dieses sma cant nogc, weil es eine Schließung auf dem Heap zuteilt. Einige Escape-Analysen könnten die Heap-Zuweisung entfernen. Verwenden einer Struct-Edit Diese Version vermeidet die Heap-Zuordnung der Schließung, die die Daten im Stack-Frame der Hauptfunktion hält. Gleiche Ausgabe: Um die Gleitkomma-Annäherungen zu vermeiden, die sich aufhäufen und wachsen, könnte der Code eine periodische Summe auf dem gesamten kreisförmigen Warteschlangen-Array ausführen. Diese Implementierung erzeugt zwei (Funktions-) Objekte, die den Status teilen. Es ist idiomatisch in E, um die Eingabe von der Ausgabe zu trennen (aus dem Schreiben lesen), anstatt sie zu einem Objekt zu kombinieren. Die Struktur ist die gleiche wie die Implementierung von Standard DeviationE. Das Elixir-Programm unten erzeugt eine anonyme Funktion mit einer eingebetteten Periode p, die als Periode des einfachen gleitenden Durchschnitts verwendet wird. Die Run-Funktion liest numerische Eingabe und übergibt sie an die neu erstellte anonyme Funktion und überprüft dann das Ergebnis auf STDOUT. Die Ausgabe wird unten gezeigt, mit dem Durchschnitt, gefolgt von der gruppierten Eingabe, die die Grundlage für jeden gleitenden Durchschnitt bildet. Erlang hat Schließungen, aber unveränderliche Variablen. Eine Lösung ist dann die Verwendung von Prozessen und eine einfache Nachricht übergeben basierte API. Matrixsprachen haben Routinen, um die Gleitende für eine gegebene Folge von Gegenständen zu berechnen. Es ist weniger effizient zu schleifen wie in den folgenden Befehlen. Kontinuierlich fordert eine Eingabe an. Die am Ende einer Liste L1 hinzugefügt wird. L1 kann durch Drücken von 2ND1 gefunden werden, und Mittelwert finden Sie in ListOPS Drücken Sie ON, um das Programm zu beenden. Funktion, die eine Liste mit den gemittelten Daten des bereitgestellten Arguments zurückgibt Programm, das bei jedem Aufruf einen einfachen Wert zurückgibt: Liste ist die Liste, die gemittelt wird: p ist die Periode: 5 gibt die gemittelte Liste zurück: Beispiel 2: Verwenden des Programms movinav2 (i , 5) - Initialisierung der gleitenden Durchschnittsberechnung und Definieren der Periode von 5 movinav2 (3, x): x - neue Daten in der Liste (Wert 3) und Ergebnis wird auf Variable x gespeichert und angezeigt movinav2 (4, x) : X - neue Daten (Wert 4), und das neue Ergebnis wird auf Variable x gespeichert und angezeigt (43) 2. Beschreibung der Funktion movinavg: Variable r - ist das Ergebnis (die gemittelte Liste), die zurückgegeben wird Variable i - ist die Indexvariable und zeigt auf das Ende der Unterliste, in der die Liste gemittelt wird. Variable z - eine Helpervariable Die Funktion verwendet die Variable i, um zu bestimmen, welche Werte der Liste in der nächsten Durchschnittsberechnung berücksichtigt werden sollen. Bei jeder Iteration zeigt die Variable i auf den letzten Wert in der Liste, der in der Durchschnittsberechnung verwendet wird. Also müssen wir nur herausfinden, welcher der erste Wert in der Liste sein wird. Normalerweise müssen wir p Elemente betrachten, also wird das erste Element dasjenige sein, das von (i-p1) indiziert wird. Bei den ersten Iterationen aber wird die Berechnung gewöhnlich negativ sein, so dass die folgende Gleichung negative Indizes vermeiden wird: max (i-p1,1) oder die Gleichung, max (i-p, 0) 1. Aber die Anzahl der Elemente auf den ersten Iterationen wird auch kleiner sein, der korrekte Wert wird sein (Endindex - Startindex 1) oder die Gleichung (i - (max (ip, 0) 1) 1) und dann , (I-max (ip, 0)). Die Variable z hält den gemeinsamen Wert (max (ip), 0), so dass der Anfangsindex (z1) und die Ziffern werden (iz) Mitte (Liste, z1, iz) die Liste der Wert, der gemittelte Summe ( .) Summiert sie Summe (.) (Iz) ri wird sie lokalisieren und das Ergebnis an der entsprechenden Stelle in der Ergebnisliste speichern fp1 erstellt eine Teilanwendung, die den (in diesem Fall) den zweiten und dritten Parameter festlegt