Java Exponentiell Gleitender Durchschnitt Beispiel

Ich habe im Wesentlichen eine Reihe von Werten wie folgt: Das obige Array ist vereinfacht, Im sammeln 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und ich muss die Ausgabe auf einem Algorithmus verarbeiten, den ich schrieb, um den nächstgelegenen Peak vor einem Zeitpunkt zu finden. Meine Logik scheitert, weil in meinem Beispiel oben, 0.36 ist die reale Spitze, aber mein Algorithmus würde nach hinten schauen und sehen die letzte Zahl 0,25 als die Spitze, als theres eine Abnahme auf 0,24 vor ihm. Das Ziel ist, diese Werte zu nehmen und einen Algorithmus an sie anzuwenden, der sie ein bisschen glättet, so dass ich mehr lineare Werte habe. (Dh: Id wie meine Ergebnisse zu curvy, nicht Jaggedy) Ive wurde gesagt, um einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter auf meine Werte anzuwenden. Wie kann ich das tun? Es ist wirklich schwer für mich, mathematische Gleichungen zu lesen, ich mache viel besser mit Code. Wie verarbeite ich Werte in meinem Array, indem du eine exponentielle gleitende durchschnittliche Berechnung anwende, um sie herauszufordern, um den 8. Februar 12 um 20:27 zu bitten, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Du musst einen Zustand halten und du brauchst einen Tuning-Parameter. Dies fordert eine kleine Klasse (vorausgesetzt, du bist mit Java 5 oder höher): Instantiieren Sie mit dem Zerfallsparameter, den Sie wollen (kann die Abstimmung zwischen 0 und 1) und dann mit durchschnittlichen () zu filtern. Beim Lesen einer Seite auf einige mathematische Wiederholung, alles, was Sie wirklich wissen müssen, wenn es in Code ist, dass Mathematiker gerne Indizes in Arrays und Sequenzen mit Indizes schreiben. (Sie haben auch ein paar andere Notationen, was nicht hilft.) Allerdings ist die EMA ziemlich einfach, da man sich nur an einen alten Wert erinnern muss, keine komplizierten Zustand Arrays erforderlich. Antwortete Feb 8 12 um 20:42 TKKocheran: Ziemlich viel. Isn39t es schön, wenn es einfach sein kann (wenn man mit einer neuen Sequenz beginnt, bekomme du einen neuen Mittelwert.) Beachten Sie, dass die ersten paar Begriffe in der gemittelten Sequenz ein bisschen wegen der Brenneffekte umgehen werden, aber man bekommt diese mit anderen gleitenden Durchschnitten auch. Allerdings ist ein guter Vorteil, dass man die gleitende durchschnittliche Logik in den Mittelalter einpacken und experimentieren kann, ohne den Rest deines Programms zu stark zu stören. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 at 0:06 Ich habe eine harte Zeit, Ihre Fragen zu verstehen, aber ich werde versuchen, trotzdem zu antworten. 1) Wenn dein Algorithmus 0,25 statt 0,36 gefunden hat, dann ist es falsch Es ist falsch, weil es eine monotone Zunahme oder Abnahme annimmt (das geht immer nach oben oder immer nach unten). Es sei denn, du durchschnittst alle deine Daten, deine Datenpunkte - wie du sie präsentierst - sind nichtlinear. Wenn Sie wirklich wollen, um den maximalen Wert zwischen zwei Punkten in der Zeit zu finden, dann schneiden Sie Ihr Array von tmin zu tmax und finden Sie die max dieser Subarray. 2) Nun ist das Konzept der gleitenden Durchschnitte sehr einfach: Stellen Sie sich vor, dass ich die folgende Liste habe: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Ich kann es glatt machen, indem ich den Durchschnitt von zwei Zahlen: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Beachten Sie, dass die erste Zahl ist der Durchschnitt von 1,5 und 1,4 (zweite und erste Zahlen) die zweite (neue Liste) ist der Durchschnitt von 1,4 und 1,5 (dritte und zweite alte Liste) die dritte (neue Liste) der Durchschnitt von 1,5 und 1,4 (Vierte und dritte) und so weiter. Ich hätte es mal drei oder vier machen können, oder n. Beachten Sie, wie die Daten viel glatter sind. Ein guter Weg, um gleitende Durchschnitte bei der Arbeit zu sehen, ist, zu Google Finance zu gehen, eine Aktie auszuwählen (Tesla Motors ziemlich flüchtig (TSLA) auszuprobieren) und klicken Sie auf die Technik am unteren Rand des Diagramms. Wählen Sie Moving Average mit einem bestimmten Zeitraum und Exponential gleitenden Durchschnitt, um ihre Unterschiede zu vergleichen. Exponentieller gleitender Durchschnitt ist nur eine weitere Ausarbeitung von diesem, aber gewichtet die älteren Daten weniger als die neuen Daten ist dies ein Weg, um die Glättung nach hinten voranzutreiben. Bitte lesen Sie den Wikipedia-Eintrag. Also, das ist mehr ein Kommentar als eine Antwort, aber die kleine Kommentar-Box war nur zu winzig. Viel Glück. Wenn du Schwierigkeiten mit der Mathematik hast, könntest du mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt anstatt exponentiell gehen. Also die Ausgabe, die du bekommst, wäre die letzten x Begriffe geteilt durch x. Ungetesteter Pseudocode: Beachten Sie, dass Sie die Start - und Endteile der Daten behandeln müssen, da Sie deutlich die letzten 5 Begriffe haben, wenn Sie auf Ihrem 2. Datenpunkt sind. Auch gibt es effizientere Möglichkeiten, diesen gleitenden Durchschnitt zu berechnen (Summsumme - älteste neueste), aber das ist es, das Konzept zu bekommen, was passiert. Antwortete am 8. Februar 12 um 20: 41Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitdurchschnitte und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz zu schaffen ( MACD) und dem prozentualen Preisoszillator (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von Langzeittrends verwendet. Händler, die technische Analysen verwenden, finden bewegte Durchschnitte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber schaffen Verwüstung, wenn sie unsachgemäß verwendet oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die üblicherweise in der technischen Analyse verwendet werden, sind ihrer Natur nach hintere Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf eine bestimmte Marktkarte gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Sehr oft, bis zu der Zeit, in der eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, ist der optimale Markteintritt bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umarmt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert daher schneller. Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Handelseingangssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren sind sie für die Trends in den Märkten besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Die EMA-Indikatorlinie zeigt auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend. Ein wachsamer Trader wird nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie achten, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsrate von einem Bar zum nächsten. Zum Beispiel, da die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umzukehren, beginnt die EMAs-Änderungsrate von einem Bar zum nächsten zu verkleinern, bis zu diesem Zeitpunkt die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt sein. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung der sich bewegenden Mittelwerte verursacht wurde, weiter entgegenwirken könnte. Gemeinsame Verwendungen der EMA EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen. Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig verwenden Händler EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn ein EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart handeln. EMA 8211 Wie man es berechnen Berechnung von exponentiellen Moving Average - ein Tutorial Exponetial Moving Average (Kurz EMA) ist heute einer der am häufigsten verwendeten Indikatoren in der technischen Analyse. Aber wie berechnen Sie es für sich selbst, mit einem Papier und einem Stift oder 8211 bevorzugte 8211 ein Tabellenkalkulationsprogramm Ihrer Wahl. Erfahren Sie in dieser Erklärung der EMA-Berechnung. Die Berechnung des exponentiellen Moving Average (EMA) erfolgt selbstverständlich automatisch durch die meisten handels - und technischen Analysesoftware da draußen. Hier ist, wie man es manuell zu berechnen, was auch das Verständnis auf, wie es funktioniert. In diesem Beispiel werden wir die EMA für den Preis einer Aktie berechnen. Wir wollen eine 22-tägige EMA, die für eine lange EMA ein gemeinsamer Zeitrahmen ist. Die Formel für die Berechnung der EMA lautet wie folgt: EMA Preis (t) k EMA (y) (1 8211 k) t heute, y gestern, N Anzahl der Tage in EMA, k 2 (N1) Verwenden Sie die folgenden Schritte, um eine 22 zu berechnen Tag EMA: 1) Beginnen Sie mit der Berechnung von k für den angegebenen Zeitrahmen. 2 (22 1) 0,0869 2) Füge die Schlusskurse für die ersten 22 Tage zusammen und teile sie mit 22. 3) Du bist jetzt bereit, den ersten EMA-Tag zu beginnen, indem ich die folgenden Tage (Tag 23) Schlusskurs multipliziert hast Von k. Dann multiplizieren Sie die vorherigen Tage gleitenden Durchschnitt von (1-k) und fügen Sie die beiden. 4) Führen Sie Schritt 3 über und über für jeden Tag, der folgt, um die gesamte Palette von EMA zu bekommen. Dies kann natürlich in Excel oder eine andere Tabellenkalkulation Software, um den Prozess der Berechnung EMA halbautomatischen gesetzt werden. Um Ihnen eine algorithmische Sicht auf, wie dies erreicht werden kann, siehe unten. Public float CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday) float k 2 (numberOfDays 1) Rückkehr todaysPreice k EMAYesterday (1 8211 k) Diese Methode würde typischerweise aus einer Schleife durch Ihre Daten aufgerufen werden, so etwas wie folgt aussehen: foreach (DailyRecord Sdr in DataRecords) rufen Sie die EMA-Berechnung an ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) setzen Sie das berechnete ema in ein Array memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) stellen Sie sicher, dass gestern mit dem EMA gefüllt wird, das wir dieses Mal benutzt haben Um yesterdayEMA ema Beachten Sie, dass dies Psuedo-Code ist. Sie müssten in der Regel den gestern SCHLIESSEN-Wert als gesternEMA senden, bis der gestern von der heutigen EMA berechnet wird. Das passiert nur, nachdem die Schleife mehr Tage gelaufen ist als die Anzahl der Tage, an denen du deine EMA berechnet hast. Für eine 22-tägige EMA, seine nur auf die 23 Zeit in der Schleife und danach, dass die gestern EMA ema gültig ist. Dies ist keine große Sache, da Sie Daten von mindestens 100 Handelstagen für eine 22 Tage EMA benötigen, um gültig zu sein. zusammenhängende Posts