Exponential Gleitender Mittelwert Algorithmus C

Was ist die EMA-Formel und wie wird die EMA berechnet? Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA), der den aktuellen Preisdaten mehr Gewichtung oder Bedeutung verleiht als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) ) Nicht. Die EMA reagiert schneller auf die jüngsten Preisänderungen als die SMA. Die Formel für die Berechnung der EMA beinhaltet nur die Verwendung eines Multiplikators und beginnend mit dem SMA. Die Berechnung für die SMA ist sehr einfach. Die SMA für eine gegebene Anzahl von Zeitperioden ist einfach die Summe der Schlusskurse für diese Anzahl von Zeitperioden, geteilt durch dieselbe Zahl. So ist beispielsweise eine 10-tägige SMA nur die Summe der Schlusskurse der letzten 10 Tage, geteilt durch 10. Die drei Schritte zur Berechnung der EMA sind: Berechnen Sie die SMA. Berechnen Sie den Multiplikator für die Gewichtung der EMA. Berechnen Sie die aktuelle EMA. Die mathematische Formel, in diesem Fall für die Berechnung eines 10-Perioden-EMA, sieht so aus: SMA: 10 Periodensumme 10 Berechnen des Gewichtungsmultiplikators: (2 (ausgewählte Zeitperiode 1)) (2 (10 1)) 0,1818 (18,18) Berechnen Der EMA: (Schlusskurs-EMA (Vortag)) x Multiplikator EMA (Vortag) Die Gewichtung des jüngsten Preises ist für einen kürzeren Zeitraum höher als für einen längeren Zeitraum EMA. Beispielsweise wird ein 18,18-Multiplikator auf die jüngsten Preisdaten für eine 10 EMA angewendet, während für eine 20 EMA nur eine 9,52-Multiplikator-Gewichtung verwendet wird. Es gibt auch leichte Variationen der EMA angekommen, indem Sie den offenen, hohen, niedrigen oder mittleren Preis anstelle der Verwendung der Schlusskurs. Verwenden Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA), um eine dynamische Forex-Handelsstrategie zu erstellen. Erfahren Sie, wie EMAs sehr genutzt werden können. Read Answer Lernen Sie die wichtigen potenziellen Vorteile der Verwendung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitt beim Trading, anstatt einer einfachen Bewegung. Read Answer Erfahren Sie mehr über einfache gleitende Durchschnitte und exponentielle gleitende Durchschnitte, was diese technischen Indikatoren messen und den Unterschied. Read Answer Erfahren Sie die Formel für die gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz Momentum Indikator und finden Sie heraus, wie die MACD zu berechnen. Read Answer Erfahren Sie mehr über verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten und gleitende durchschnittliche Crossover, und verstehen Sie, wie sie verwendet werden. Read Answer Entdecken Sie die primären Unterschiede zwischen exponentiellen und einfachen gleitenden durchschnittlichen Indikatoren und welche Nachteile EMAs können. Antwort lesen Das Sharpe Ratio ist ein Maß für die Berechnung der risikoadjustierten Rendite, und dieses Verhältnis wurde zum Industriestandard für solche. Working Capital ist ein Maß für die Effizienz eines Unternehmens und seine kurzfristige finanzielle Gesundheit. Das Working Capital wird berechnet. Die Environmental Protection Agency (EPA) wurde im Dezember 1970 unter US-Präsident Richard Nixon gegründet. Das. Eine Verordnung, die am 1. Januar 1994 durchgeführt wurde, verringerte und schließlich beseitigte Tarife, um Wirtschaftstätigkeit zu fördern. Ein Maßstab, an dem die Wertentwicklung eines Wertpapier-, Investmentfonds - oder Anlageverwalters gemessen werden kann. Mobile Brieftasche ist eine virtuelle Brieftasche, die Zahlungskarteninformationen auf einem mobilen Gerät speichert. Ich versuche, den gleitenden Durchschnitt eines Signals zu berechnen. Der Signalwert (ein Doppel) wird zu beliebigen Zeiten aktualisiert. Ich bin auf der Suche nach einem effizienten Weg, um seine Zeit gewichteten Durchschnitt über ein Zeitfenster, in Echtzeit zu berechnen. Ich könnte es selbst tun, aber es ist schwieriger als ich dachte. Die meisten der Ressourcen Ive gefunden über das Internet berechnen gleitenden Durchschnitt des periodischen Signals, aber Mine Updates zu beliebigen Zeit. Kennt jemand gute Ressourcen für die Der Trick ist die folgende: Sie erhalten Updates zu beliebigen Zeiten über void update (int Zeit, float-Wert). Allerdings müssen Sie auch nachverfolgen, wenn ein Update fällt aus dem Zeitfenster, so dass Sie einen Alarm, der bei der Zeit N, die die vorherige Aktualisierung entfernt wird immer wieder in der Berechnung berücksichtigt. Wenn dies in Echtzeit geschieht, können Sie das Betriebssystem anfordern, einen Aufruf einer Methode void dropoffoldestupdate (int time) aufzurufen, die zum Zeitpunkt N aufgerufen werden soll. Wenn es sich um eine Simulation handelt, können Sie keine Hilfe vom Betriebssystem bekommen und müssen dies tun Tun Sie es manuell. In einer Simulation würden Sie Methoden mit der angegebenen Zeit als Argument aufrufen (was nicht mit der Echtzeit korreliert). Eine vernünftige Annahme ist jedoch, dass die Anrufe so gewartet werden, dass die Zeitargumente zunehmen. In diesem Fall müssen Sie eine sortierte Liste der Alarmzeitwerte pflegen und bei jedem Aktualisierungs - und Leseaufruf überprüfen, ob das Zeitargument größer ist als der Kopf der Alarmliste. Während es größer ist, tun Sie die alarmbezogene Verarbeitung (Drop off der ältesten Aktualisierung), entfernen Sie den Kopf und überprüfen Sie erneut, bis alle Alarme vor der angegebenen Zeit verarbeitet werden. Anschließend den Update-Aufruf durchführen. Ich habe bis jetzt angenommen, dass es offensichtlich ist, was Sie für die tatsächliche Berechnung tun würden, aber ich erarbeiten gerade für den Fall. Ich nehme an, Sie haben eine Methode float read (int Zeit), die Sie verwenden, um die Werte zu lesen. Das Ziel ist, diesen Anruf so effizient wie möglich zu machen. So berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt nicht jedes Mal, wenn die Lesemethode aufgerufen wird. Stattdessen müssen Sie den Wert der letzten Aktualisierung oder des letzten Alarms vorberechnen und diesen Wert durch ein paar Gleitkommaoperationen anpassen, um die Zeit seit der letzten Aktualisierung zu berücksichtigen. (D. h. eine konstante Anzahl von Operationen, außer dass möglicherweise eine Liste von aufgestauten Alarmen verarbeitet wird). Hoffentlich ist dies klar - das sollte ein ganz einfacher Algorithmus und sehr effizient sein. Weitere Optimierung. Einer der verbleibenden Probleme ist, wenn eine große Anzahl von Updates innerhalb des Zeitfensters auftreten, dann gibt es eine lange Zeit, für die es weder liest noch Updates, und dann ein Lesen oder Update kommt entlang. In diesem Fall ist der obige Algorithmus ineffizient, wenn der Wert für jedes der Aktualisierungen, die herunterfallen, inkremental aktualisiert wird. Dies ist nicht notwendig, weil wir nur kümmern uns um die letzte Aktualisierung über das Zeitfenster so, wenn es einen Weg, um effizient drop off alle älteren Updates, würde es helfen. Um dies zu tun, können wir den Algorithmus ändern, um eine binäre Suche nach Updates durchzuführen, um das neueste Update vor dem Zeitfenster zu finden. Wenn es relativ wenige Updates gibt, die gelöscht werden müssen, dann kann man den Wert für jedes heruntergelassene Update inkremental aktualisieren. Aber, wenn es viele Updates gibt, die gelöscht werden müssen, dann kann man den Wert vom Kratzer neu berechnen, nachdem er weg von den alten Updates. Anhang auf Inkrementelle Berechnung: Ich sollte klären, was ich meine durch inkrementelle Berechnung oben in den Satz zwicken diesen Wert durch ein paar Gleitkomma-Operationen, um für den Ablauf der Zeit seit dem letzten Update. Initiale nicht-inkrementelle Berechnung: dann über die relevanten Aktualisierungen in der Reihenfolge der zunehmenden Zeit iterieren: movingaverage (sum lastupdate timesincelastupdate) windowlength. Nun, wenn genau ein Update fällt aus dem Fenster, aber keine neuen Aktualisierungen ankommen, stellen Sie die Summe als: (beachten Sie, es ist Priorupdate, deren Timestamp geändert, um den Beginn der letzten Fenster beginnt). Und wenn genau ein Update in das Fenster eintritt, aber keine neuen Updates abfallen, passen Sie die Summe als an: Wie offensichtlich sein sollte, ist dies eine grobe Skizze, aber hoffentlich zeigt es, wie Sie den Durchschnitt so halten können, dass es O (1) Operationen pro Update ist Auf amortisierte Basis. Aber beachten Sie weitere Optimierung im vorherigen Absatz. Beachten Sie auch Stabilitätsprobleme, auf die in einer älteren Antwort hingewiesen wird, was bedeutet, dass Gleitkomma-Fehler über eine große Anzahl derartiger Inkrementierungsoperationen akkumulieren können, so dass es eine Abweichung von dem Ergebnis der Vollberechnung gibt, die für die Anwendung signifikant ist. Wenn eine Annäherung OK und theres eine minimale Zeit zwischen Proben ist, könnten Sie versuchen, Super-Sampling. Sie haben ein Array, das gleichmäßig beabstandete Zeitintervalle repräsentiert, die kürzer als das Minimum sind, und zu jedem Zeitpunkt die letzte empfangene Probe speichern. Je kürzer das Intervall, desto näher ist der Mittelwert auf den wahren Wert. Der Zeitraum sollte nicht größer als die Hälfte des Minimums sein, oder es besteht die Möglichkeit, eine Stichprobe zu fehlen. Antwortete Dec 15 11 at 18:12 antwortete 15 Dez, um 22:38 Uhr Danke für die Antwort. Eine Verbesserung, die erforderlich wäre, um tatsächlich Quotecachequot den Wert des Gesamtdurchschnitts, so dass wir don39t Schleife die ganze Zeit. Auch kann es ein kleiner Punkt sein, aber wäre es nicht effizienter, ein deque oder eine Liste zu verwenden, um den Wert zu speichern, da wir davon ausgehen, dass die Aktualisierung in der richtigen Reihenfolge kommen wird. Einfügen wäre schneller als in der Karte. Ndash Arthur Ja, Sie könnten den Wert der Summe zwischenspeichern. Subtrahieren Sie die Werte der Proben, die Sie löschen, fügen Sie die Werte der Proben, die Sie einfügen. Auch, ja, ein dequeltpairltSample, Dategtgt könnte effizienter sein. Ich wählte Karte für Lesbarkeit, und die Leichtigkeit der Aufruf der Karte :: upperbound. Wie immer, schreiben Sie den richtigen Code zuerst, dann Profil und messen inkrementelle Änderungen. Ndash Rob Dez 16 11 um 15:00 Hinweis: Anscheinend ist dies nicht der Weg, um dies zu nähern. Lassen Sie es hier als Referenz auf, was ist falsch mit diesem Ansatz. Überprüfen Sie die Kommentare. AKTUALISIERT - basierend auf Olis Kommentar. Nicht sicher über die Instabilität, dass er aber reden. Verwenden Sie eine sortierte Karte der Ankunftszeiten mit Werten. Bei der Ankunft eines Wertes addieren Sie die Ankunftszeit zur sortierten Karte zusammen mit ihrem Wert und aktualisieren Sie den gleitenden Durchschnitt. Warnung dies ist Pseudocode: Dort. Nicht vollständig ausgefuellt, aber Sie bekommen die Idee. Dinge zu beachten. Wie ich schon sagte ist Pseudocode. Youll Notwendigkeit, eine passende Karte zu wählen. Entfernen Sie nicht die Paare, während Sie iterieren, indem Sie den Iterator ungültig machen und müssen wieder neu starten. Siehe Olis Kommentar unten auch. Antwort # 2 am: Dezember 15, 2010, um 12:22 Uhr Dies doesn39t Arbeit: es doesn39t berücksichtigen, welcher Anteil der Fensterlänge jeder Wert für vorhanden ist. Auch dieser Ansatz der Addition und dann Subtraktion ist nur stabil für Ganzzahl-Typen, nicht Floaten. Ndash Oliver Charlesworth OliCharlesworth - sorry Ich habe einige wichtige Punkte in der Beschreibung (doppelt und zeitgewichtet) verpasst. Ich werde aktualisieren. Vielen Dank. Ndash Dennis Dec 15 11 at 12:33 Die Zeitgewichtung ist ein weiteres Problem. Aber das ist nicht das, worüber ich rede. Ich bezog sich auf die Tatsache, dass, wenn ein neuer Wert zuerst das Zeitfenster betritt, sein Beitrag zum Durchschnitt minimal ist. Ihr Beitrag steigt, bis ein neuer Wert eintritt. Ndash Oliver Charlesworth 15. Dezember um 12: 35 Ich weiß, dies ist mit boost wie pro erreichbar: Aber ich möchte wirklich vermeiden, mit Boost. Ich habe gegoogelt und keine geeigneten oder lesbaren Beispiele gefunden. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahlstroms mit den letzten 1000 Zahlen als Datenprobe verfolgen. Was ist der einfachste Weg, dies ich mit der Verwendung einer kreisförmigen Anordnung, exponentiell gleitenden Durchschnitt und ein einfacher gleitender Durchschnitt und fand experimentiert zu erreichen, dass die Ergebnisse aus der kreisförmigen Anordnung am besten für meine Bedürfnisse. Wenn Ihre Bedürfnisse sind einfach, können Sie nur versuchen, mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code sieht auf jede Probe, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer gegebenen Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, gibt es ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung. Aber, wenn Sie einen kleineren Durchschnitt wünschen, wie 30 Zahlen oder so, dieses ist eine sehr einfache und schnelle Weise, es zu tun. Beantwortet Jun 12 12 at 4:44 1 auf Ihrem Beitrag. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann zulassen, dass das Alpha variabel ist. Somit kann dies dazu verwendet werden, Zeitbasisdurchschnitte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde beträgt, lassen Sie Alpha 1.0 sein. Andernfalls können Sie Alpha zulassen (usecs seit letztem update1000000). ndash JXH 12. Juni 12 um 6:21 Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Strom von einem Strom zu verfolgen von Gleitkommazahlen die neuesten 1000-Nummern als Datenprobe unter Verwendung. Beachten Sie, dass im Folgenden die Summe als Elemente als addiert ergänzt wird, wobei kostspielige O (N) - Transversionen vermieden werden, um die Summe zu berechnen, die für den durchschnittlichen Bedarf erforderlich ist. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T gebildet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lange s, eine int für char s, oder eine doppelte bis total float s. Dies ist ein wenig fehlerhaft, dass Nennsignale an INTMAX vorbeiziehen könnten - wenn Sie darauf achten, dass Sie ein langes langes nicht signiertes verwenden konnten. Oder verwenden Sie ein zusätzliches Bool-Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zuerst gefüllt wird, während numsamples rund um das Array (am besten dann umbenannt etwas harmlos wie pos). Man nehme an, daß der quadratische Operator (T-Abtastwert) tatsächlich quadratischer Operator (T-Abtastwert) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 Uhr oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich meinte ich, dass es sich um void operator () (T sample) handelt, aber natürlich könntet ihr die beliebige Notation verwenden. Wird beheben, danke. Ndash Tony D Jun 14 14 am 14:27