Esponenziale Ponderata Mobile Media Java

Media mobile esponenziale - EMA Abbattere media mobile esponenziale - EMA Il 12 e 26 giorni EMAs sono i più popolari medie a breve termine, e sono utilizzati per creare indicatori come la media mobile di convergenza divergenza (MACD) e l'oscillatore prezzo percentuale (PPO). In generale, il 50 e 200 giorni EMA sono utilizzati come segnali di tendenze a lungo termine. I commercianti che utilizzano l'analisi tecnica trovano medie mobili molto utili e penetranti se applicato correttamente, ma creano il caos quando viene utilizzato in modo improprio o sono male interpretato. Tutte le medie mobili comunemente utilizzati in analisi tecnica sono, per loro stessa natura, gli indicatori in ritardo di sviluppo. Di conseguenza, le conclusioni tratte da applicare una media mobile a un particolare schema di mercato dovrebbe essere quello di confermare una mossa di mercato o ad indicare la sua forza. Molto spesso, nel momento di una linea dell'indicatore di media mobile ha fatto un cambiamento per riflettere un movimento significativo nel mercato, il punto ottimale di ingresso sul mercato è già passato. Un EMA non serve per alleviare questo dilemma certa misura. Poiché il calcolo EMA mette più peso sui dati più recenti, si abbraccia l'azione dei prezzi un po 'più stretto e quindi reagisce più veloce. Ciò è desiderabile quando un EMA è usato per derivare un segnale di entrata negoziazione. Interpretazione del EMA Come tutti si muovono gli indicatori medi, sono molto più adatti per trend dei mercati. Quando il mercato è in una tendenza rialzista forte e sostenuta. la linea dell'indicatore EMA mostrerà anche una tendenza rialzista e viceversa per un trend verso il basso. Un operatore vigile non solo prestare attenzione alla direzione della linea EMA ma anche il rapporto tra il tasso di variazione da un bar all'altro. Per esempio, come l'azione prezzo di un forte rialzo comincia ad appiattirsi e invertire, il tasso di variazione EMA da un bar all'altro comincerà a diminuire fino al momento che la linea indicatrice appiattisce e il tasso di variazione è zero. A causa dell'effetto ritardo, da questo punto, o anche qualche bar prima, l'azione di prezzo dovrebbe già invertito. Ne consegue che osservare una diminuzione consistente del tasso di variazione della EMA potrebbe esso stesso essere usata come indicatore che potrebbe contrastare ulteriormente il dilemma causato dall'effetto ritardo di media mobile. Utilizzi comuni del EMA EMA sono comunemente usati in combinazione con altri indicatori per confermare significativi movimenti del mercato e di valutare la loro validità. Per gli operatori che commerciano intraday e mercati in rapida evoluzione, l'EMA è più applicabile. Molto spesso i commercianti usano EMAs per determinare un bias di trading. Ad esempio, se un EMA su un grafico giornaliero mostra una forte tendenza al rialzo, una strategia commercianti intraday può essere quella di commerciare solo dal lato lungo su un intraday chart. I hanno essenzialmente un array di valori come questo: La matrice di cui sopra è Semplificando al massimo, im raccogliere 1 valore per millisecondo nel mio codice vero e ho bisogno di elaborare l'uscita su un algoritmo che ho scritto per trovare il picco più vicino prima di un punto nel tempo. La mia logica non è riuscito perché nel mio esempio precedente, 0,36 è il vero picco, ma il mio algoritmo sarebbe guardare indietro e vedere l'ultimo numero di 0,25 come il picco, come theres una diminuzione di 0,24 prima di esso. L'obiettivo è quello di prendere questi valori e applicare un algoritmo per loro che li appianare un po 'in modo da avere i valori più lineare. (Vale a dire: Id come i miei risultati siano sinuosa, non jaggedy) Ive stato detto di applicare un filtro a media mobile esponenziale a miei valori. Come posso fare questo la sua davvero difficile per me leggere equazioni matematiche, ho a che fare molto meglio con il codice. Come faccio a dei valori di processo nella mia matrice, l'applicazione di un calcolo della media mobile esponenziale a pareggiare fuori chiesto 8 febbraio 12 a 20:27 Per calcolare una media mobile esponenziale. è necessario mantenere uno stato in giro e avete bisogno di un parametro di sintonia. Ciò richiede una (sei ipotizzando l'utilizzo di Java 5 o successivo) po 'di classe: un'istanza con il parametro di decadimento che si desidera (potrebbe richiedere sintonizzazione dovrebbe essere compreso tra 0 e 1) e quindi utilizzare media () per filtrare. Durante la lettura di una pagina su qualche ricorrenza mathmatical, tutti si ha realmente bisogno di sapere quando trasformandolo in codice è che i matematici piace scrivere indici in array e sequenze con gli indici. (Theyve alcune altre notazioni così, che non aiuta.) Tuttavia, l'EMA è piuttosto semplice come avete solo bisogno di ricordare un valore vecchio non complicati elementi di superfici sensibile richiesti. rispose 8 febbraio 12 a 20:42 TKKocheran: Più o meno. Isn39t è bello quando le cose possono essere semplici (oppure con la nuova sequenza, ottenere un nuovo averager.) Si noti che i primi termini della sequenza media salteranno in giro un po 'a causa di effetti di bordo, ma si ottiene quelli con altre medie mobili pure. Tuttavia, un buon vantaggio è che si può avvolgere la logica di media mobile nel averager e sperimentare senza disturbare il resto del programma troppo. ndash Donal Fellows 9 febbraio 12 a 0:06 sto avendo difficoltà a capire le vostre domande, ma cercherò di rispondere in ogni caso. 1) Se il vostro algoritmo trovato 0,25 invece di 0,36, allora è sbagliato. E 'sbagliato perché presuppone un aumento o una diminuzione monotona (che sta andando sempre verso l'alto o verso il basso andando sempre). A meno che la media di tutti i dati, i punti dati --- come li presenti --- sono non lineari. Se davvero si vuole trovare il valore massimo tra due punti nel tempo, poi tagliare la matrice da Tmin a Tmax e trovare il massimo di tale sottoarray. 2) Ora, il concetto di medie mobili è molto semplice: immaginate che ho il seguente elenco: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Posso liscia fuori prendendo la media di due numeri: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Si noti che il primo numero è la media di 1.5 e 1.4 (secondo e primi numeri) il secondo (nuova lista) è la media di 1.4 e 1.5 (terzo e secondo elenco di età), terzo (nuovo elenco) la media di 1,5 e 1,4 (quarto e terzo), e così via. Avrei potuto reso periodo di tre o quattro, o n. Si noti come i dati sono molto più agevole. Un buon modo per vedere le medie mobili sul posto di lavoro è quello di andare a Google Finance, selezionare un magazzino (provate Tesla Motors piuttosto volatile (TSLA)) e cliccare su fattori tecnici alla parte inferiore del grafico. Selezionare Media mobile con un determinato periodo, e media mobile esponenziale a confrontare le loro differenze. Media mobile esponenziale è solo un altro elaborazione di questo, ma i pesi i dati più vecchi in meno rispetto ai nuovi dati questo è un modo per polarizzare il livellamento verso il retro. Si prega di leggere la voce di Wikipedia. Quindi, questo è più di un commento di una risposta, ma la piccola casella di commento era solo per minuscola. In bocca al lupo. Se siete ad avere problemi con la matematica, si potrebbe andare con una media mobile semplice anziché esponenziale. Quindi, l'uscita si ottiene sarebbe stato l'ultimo termine x diviso per x. pseudocodice testato: Si noti che è necessario per gestire le parti iniziali e finali dei dati dato che chiaramente non puoi fare la media dei ultimi 5 termini quando si è sul 2 ° punto di dati. Inoltre, ci sono modi più efficaci di calcolo di questa media mobile (somma somma - più antica più recente), ma questo è quello di ottenere il concetto di che cosa sta accadendo in tutto. rispose 8 febbraio 12 a 20: 29 41March 2014 da Ryan Hamilton Let8217s un'occhiata a come scrivere in movimento analisi medi q per il database KDB. A titolo di esempio i dati (mcd. csv) abbiamo intenzione di utilizzare i dati di prezzo delle azioni per McDonalds MCD. Il codice di seguito scaricherà i dati di stock storici per MCD e posizionarlo nella tabella t: media mobile semplice La semplice media mobile può essere utilizzato per appianare le fluttuazioni dei dati per identificare tendenze generali e cicli. La media mobile semplice è la media dei punti di dati e pesi ogni valore nel calcolo altrettanto. Ad esempio, per trovare il prezzo media mobile di un magazzino per gli ultimi dieci giorni, abbiamo semplicemente aggiungere il prezzo al giorno per quei dieci giorni e dividere per dieci. Questa finestra di dimensioni dieci giorni si sposta attraverso le date, utilizzando i valori all'interno della finestra per trovare la media. Here8217s il codice KDB per 1020 giorni di media mobile e il grafico risultante. Muoversi semplice Grafico media KDB (prodotta utilizzando qstudio) Quali media mobile esponenziale e come calcolarlo Uno dei problemi con la semplice media mobile è che dà ogni giorno la stessa ponderazione. Per molti scopi ha più senso per dare ai giorni più recenti, una ponderazione più elevata, un metodo di fare questo è quello di utilizzare la media mobile esponenziale. Questo utilizza un peso esponenziale decrescente per date ulteriori in past. The forma più semplice di livellamento esponenziale è dato dalla formula: dove è il fattore di livellamento e 0 Questa tabella mostra come i vari weightsEMAs sono calcolati dai valori 1,2,3 , 4,8,10,20 e un fattore di livellamento di 0,7. (Foglio di calcolo Excel) Per eseguire questo calcolo in KDB possiamo fare quanto segue: (Questo codice è stato originariamente pubblicato alla lista posta di Google da Attila, la discussione completo è disponibile qui) Questo avverbio backslash funziona come la sintassi alternativa generalizza alle funzioni di 3 o più argomenti in cui il primo argomento viene utilizzato come valore iniziale e gli argomenti sono gli elementi dalle liste corrispondenti: mobile esponenziale Grafico media Infine prendiamo la nostra formula e applichiamo i nostri dati magazzino dei prezzi, permettendoci di vedere la media mobile esponenziale per due diversi fattori di livellamento: mobile esponenziale Grafico media Quotazione prodotta utilizzando qstudio Come si può vedere con EMA siamo in grado di dare la priorità dei valori più recenti utilizzando un fattore di lisciatura scelta per decidere l'equilibrio tra i dati più recenti e storici. Scrittura di analisi KDB come la media mobile esponenziale è coperto nel nostro corso di formazione KDB. forniamo regolarmente corsi di formazione a Londra, New York. Asia o il nostro corso KDB on-line è disponibile a iniziare subito. 1 Response to 8220Exponential media mobile EMA a Kdb8221 Grazie Ryan, questo è molto utile. Ma penso che ci sia un errore di battitura nella definizione di ema8217s, dovrebbe essere: ema: xyJava movimento metodo della media Se siete alla ricerca di un EMA che è ottimizzato per i dati di streaming, provenienti da un servizio di file o citando, la seguente classe di esempio ti farà bene , al contrario di utilizzare i calcoli di forza bruta. Questo approccio è particolarmente utile se si stanno elaborando i dati in tempo reale. EMA, un caso speciale di medie mobili ponderate, ha il vantaggio che il coefficiente relativo per ogni successivo periodo diminuisce per un fattore costante f 2 (N1), dove N è il numero di periodi su cui l'EMA deve essere applicato. Dato che, è possibile calcolare la EMA corrente (cioè per il periodo in corso) utilizzando la seguente formula iterativa: fprice Eman (1-f) Eman-1 La seguente classe di esempio implementa questa natura iterativa di EMA e riduce al minimo le esigenze di calcolo oltre bruta i metodi di forza o metodi di post-elaborazione. numPeriods private int 0 totalPeriods private int 0 private doppia runningEMA 0.0 fattore doppia privata 0.0 EMA pubblico (int numPeriods) this. numPeriods numPeriods fattore 2.0 (numPeriods 1.0) Azzera i calcoli per generare EMA per il periodo specificato. pubblico void reset (int numPeriods) Restituisce EMA per il periodo durante il costruttore definisce. Se i periodi lavorati sono meno rispetto al range EMA, viene restituito zero. doppia calcolare pubblico (prezzo doppio) runningEMA factorprice (1-factor) runningEMA se (totalPeriods lt numPeriods) da dove si fonte i dati relativi ai prezzi e ciò che si fa con i risultati EMA sta a voi. Ad esempio, se si ha i dati relativi ai prezzi in un array e si desidera calcolare un EMA in un altro array, il seguente frammento funziona: i prezzi doppi. provenienti da calcoli, un file o citando servizio doppia EMA nuova doubleprices. length EMA EMA nuova EMA (50) 50 periodo EMA for (int idx0 iltprices. length IDX) emaidx ema (pricesidx) Buona fortuna, e auguri per il vostro progetto.