Średnia ważona java

Zasadniczo mam tablicę wartości takich jak this. The powyżej tablicy jest uproszczony, I m zbieranie 1 wartość na milisekundy w moim rzeczywistym kodzie i trzeba przetworzyć wyjście na algorytm I napisał, aby znaleźć najbliższy szczyt przed punktem w czasie Moje logika nie powiedzie się, ponieważ w moim przykładzie powyżej, 0 36 jest prawdziwym szczytem, ​​ale mój algorytm patrzył wstecz i zobaczył ostatnią cyfrę 0 25 jako szczyt, ponieważ istnieje spadek do 0 24 przed nim. Celem jest podjęcie tych wartości i zastosować algorytm do nich, które będą wygładzić je trochę tak, że mam bardziej liniowe wartości tj. chciałbym moje wyniki być curvy, a nie jaggedy. I ve powiedziano, aby zastosować wykładniczy ruchomy filtr średnich do moich wartości Jak mogę zrobić to To naprawdę trudne dla mnie do czytania równań matematycznych, ja zajmuje dużo lepiej z kodu. Jak mogę przetworzyć wartości w mojej tablicy, stosując wykładniczą średnią ruchomą obliczyć nawet je out. asked Feb 8 12 na 20 27.To obliczyć mnożona średnia ruchoma, musisz zachować stan wokół i potrzebujesz parametru strojenia To wymaga małej klasy przy założeniu, że używasz Java 5 lub późniejszej. Zauważ, że parametr zaniku, jaki chcesz wzbogacić, powinien wynosić od 0 do 1, a potem użyć średniej do filtrowania. Kiedy czytasz stronę na temat matematyki nawracanie, wszystko, co musisz wiedzieć, kiedy zmienia to w kodzie, to że matematycy lubią pisać indeksy w tablicach i sekwencjach z indeksami dolnymi. Oni też kilka innych notacji, co nie pomaga. Jednak EMA jest całkiem prosta, jak tylko potrzebujesz aby zapamiętać jedną starą wartość, nie wymaga skomplikowanych tablic stanu. odpowiedzi 8 lutego w 20 42. TKKocheran Całkiem niezłe, jeśli rzeczy mogą być proste Jeśli zaczynasz z nową sekwencją, pobierz nowy ułamek Uwaga: pierwsze kilka terminów w uśredniona sekwencja skoknie trochę z powodu efektów granicznych, ale otrzymasz te z innymi średnikami ruchomymi zbyt. Jednak dobrą zaletą jest to, że można zawrzeć średnią ruchliwą logikę do uśrednionego i eksperymentu bez zakłócania t reszta twojego programu zbyt wiele osób z Donal'a 9 lutego 12 w 0 06. Mam trudności ze zrozumieniem pytań, ale spróbuję odpowiedzieć mimo wszystko.1 Jeśli twój algorytm znalazł 0 25 zamiast 0 36, to jest źle Nieprawidłowe, ponieważ zakłada się monotoniczny wzrost lub spadek, który zawsze się zmienia i zawsze ustępuje. Jeśli nie prześlesnisz WSZYSTKICH danych, twoje punkty danych --- jak je przedstawisz --- są nieliniowe Jeśli naprawdę chcesz znaleźć maksimum wartość pomiędzy dwoma punktami w czasie, a następnie rozciąć tablicę od tmin do tmax i znajdź maksimum tej podbudówki.2 Teraz koncepcja przenoszenia średnich jest bardzo prosta wyobraź sobie, że mam poniższą listę 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Mogę to wygładzić, biorąc średnio dwie liczby 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Zwróć uwagę, że pierwszy numer to średnia 1 5 i 1 4 sekundy, a pierwsza druga nowa lista jest średnia z 1 4 i 1 5 trzeciej i drugiej starej listy trzeciej nowej listy średnio 1 5 i 1 4 czwarte i trzecie, i tak dalej uczyniły to okresem trzy lub cztery lub n Zauważ, że dane są dużo gładsze Dobrym sposobem na poruszanie się po przecinku w pracy jest przejście do Google Finance, wybranie magazynu, który próbuje Tesli Motors dość lotnych TSLA i kliknąć na Technicals na dole wykres Wybierz średnia ruchoma z danym okresem i Średnia ruchoma wykładnicza w celu porównania ich różnic. Średnia ruchoma jest równa kolejnym opracowywaniu tego faktu, ale ważenie starszych danych niższych niż nowe dane jest sposobem na odchylenie wygładzania w kierunku tyłu Proszę przeczytać wpis Wikipedii. Więc to jest więcej komentarza niż odpowiedź, ale małe pole komentarza było tylko małe. Powodzenia. Jeśli masz kłopoty z matematyką, możesz przejść z prostą średnią ruchoma zamiast wykładniczej Tak otrzymasz wynik będzie ostatnia x wyrażona przez x niepotwierdzona pseudokodka. Zauważ, że będziesz musiał obsługiwać początek i koniec części danych, ponieważ wyraźnie możesz średnio 5 ostatnich warunków, gdy jesteś w Twoim drugim punkcie danych , re są bardziej wydajnymi sposobami obliczania tej średniej sumy ruchomej - najstarszej najnowszej, ale jest to, aby uzyskać pojęcie o tym, co się dzieje. odpowiedzi na pytanie 8 lutego 2008 r. na poziomie 20 41. Klasa WeightedMovingAverageModel. A ważony model średniej ważonej ruchomej oparty jest na sztucznie skonstruowanych szeregów czasowych, w których wartość dla danego okresu czasu jest zastępowana średnią ważoną tej wartości i wartościami dla pewnej liczby poprzednich okresów czasu. Jak można się domyślić z opisu, model ten najlepiej nadaje się do serii czasowych dane, tj. dane, które zmieniają się w czasie. Ponieważ wartość prognozy dla danego okresu jest średnią ważoną z poprzednich okresów, to prognoza zawsze będzie się spóźniać zarówno wzrost, jak i spadek obserwowanych wartości zależnych Na przykład, jeśli serie danych ma zauważalną tendencję wzrostową, wówczas ważona prognoza średniej ruchomej będzie ogólnie stanowić niedoszacowanie wartości zmiennej zależnej. Ważony model średniej ważonej, podobnie jak średniej wielkości ruchomej, ma przewagę nad innymi modelami prognozowania, ponieważ wyrównywuje szczyty, doliny lub doliny w zbiorze obserwacji. Podobnie jak średni model ruchomy, ma również kilka wad W szczególności ten model nie daje rzeczywistego równania Dlatego też nie jest to wszystko użyteczne jako narzędzie prognozowania średnio - i długodystansowego. Może on być wiarygodnie wykorzystywany do prognozowania kilku okresów w przyszłości. Od 0 4 Autor Steven R Gould. Powiedzenia dziedziczone z klasy. WeightedMovingAverageModel Konstruuje nowy ważony ruch średni model prognozowania. WeightedMovingAverageModel podwójne odważniki Konstruuje nowy ważny model prognozowania średniej ważonej, stosując określone weights. forecast podwójne timeValue Zwraca wartość prognozy zmiennej zależnej dla danej wartości niezależnej zmiennej czasowej. getForecastType Zwraca jedną lub dwie nazwy wyrazów tego typu modelu prognozowania. getNumberOfPeriods Zwraca bieżącą liczbę okresów używanych w tym modelu. g etNumberOfPredictors Zwraca liczbę predyktorów używanych przez model leżący u podstaw. setWeights doubleweight Ustawia wagi użyte przez ten waŜony średnioroczny model prognozowania do danej gramatury. toString To powinno być nadpisane w celu dostarczenia opisowego modelu bieżącego modelu prognozowania, w miarę moŜliwości , używane parametry pochodne. Moduły dziedziczone z klasy. Konstruuje nowy ważny model prognozowania średniej ważonej, używając określonych ciężarów Aby uzyskać poprawny model, należy zadzwonić do init i przekazać zestaw danych zawierający serię punktów danych z zmienna czasowa zainicjowana w celu zidentyfikowania zmiennej niezależnej. Wielkość tablicy wag jest wykorzystywana do określenia liczby obserwacji, która ma być wykorzystana do obliczenia ważonej średniej ruchomej. Dodatkowo, ostatni okres będzie miał masę określoną przez pierwszy element tabela wagi 0. Wielkość tablicy wag jest również wykorzystywana do określenia wielkości przyszłych okresów można skutecznie przewidzieć przy 50-dniowej ważonej średniej ruchomej, to w rozsądnym stopniu - z każdym stopniem dokładności - nie przewidujemy ponad 50 dni po ostatnim okresie, dla którego dane są dostępne Prognozowanie nawet w pobliżu tego przedziału prawdopodobnie nie jest wiarygodne Uwaga na wagi. Ogólnie wagi przechodzące do tego konstruktora powinny dodać do 1 0 Jednakże, w celu ułatwienia, jeśli suma wag nie zwiększy się do 1 0, ta implementacja skaluje wszystkie wagi proporcjonalnie, tak aby były one suma do 1 0.Parametry wagi - tablica ciężarów do przypisania do historycznych obserwacji przy obliczaniu ważonej średniej ruchomej. Konstruuje nowy ważny model prognozowania średniej ważonej, używając wymienionej zmiennej jako zmiennej niezależnej i określonych ciężarów. Parametry independentVariable - nazwa zmiennej niezależnej do użycia w tym modelu odważników - tabela ciężarów przeznaczona do obserwacji historycznych przy obliczaniu ważonej średniej ruchomej. wylicza nowy ważny średnią model prognozowania Ten konstruktor ma być używany tylko przez podklasy, więc jest chroniony Każda podklasa używająca tego konstruktora musi następnie wywołać metodę chronionej masy, aby zainicjować ciężary używane przez ten model. średni model prognozowania przy użyciu danej niezależnej zmiennej. Parametry niezależne - nazwa niezależnej zmiennej używanej w tym modelu. Określ wagi użyte przez ten ważony średnioroczny model prognozowania do danej wagi Ta metoda ma być używana tylko przez podklasy jest on chroniony, a tylko w połączeniu z chronionym konstruktorem argumentów. Każda podklasa używająca konstruktora jednokrotnego musi następnie wywoływać setWeights przed wywołaniem metody inicjalizacji modelu. Należy pamiętać o wagach. W ogóle wagi zostały przekazane do tej metody powinno dodać do 1 0 Jednakże, dla wygody, jeśli suma ciężarów nie sumuje się do 1 0, ti s oblicza wszystkie wagi proporcjonalnie tak, aby sumowały się do 1 0.Parametry wagi - tabela ciężarów przypisana do historycznych obserwacji przy obliczaniu ważonej średniej ruchomej. Zwraca wartość prognozowaną zmiennej zależnej dla danej wartości niezależnej zmienna czasowa Klasy podrzędne muszą wdrożyć tę metodę w sposób zgodny z modelem prognozowania, w jaki wykonują Subklasy mogą korzystać z metod getForecastValue i getObservedValue w celu uzyskania wcześniejszych prognoz i obserwacji. Określony przez prognozę w klasie AbstractTimeBasedModel Parametry timeValue - wartość czasu zmienna, dla której wymagana jest wartość prognozowa Zwraca prognozowaną wartość zmiennej zależnej dla danego czasu Rzuca IllegalArgumentException - jeśli nie ma wystarczających danych historycznych - obserwacje przekazane do init - generują prognozę dla danej wartości czasu. Powoduje liczbę predyktorów używane przez model leżący u podstaw e liczba predyktorów używanych przez model bazowy. Zwraca bieżącą liczbę okresów używanych w tym modelu. Określony przez getNumberOfPeriods w klasie AbstractTimeBasedModel Zwraca bieżącą liczbę okresów używanych w tym modelu. Powoduje jednoczesne określenie nazwy tego typu prognozy model Keep this short Dłuższy opis powinien zostać zaimplementowany w metodzie toString. Należy ją zastąpić, aby przedstawić tekstowy opis bieżącego modelu prognozowania, w tym, w miarę możliwości, dowolnych używanych parametrów. Określony przez toString w interfejsie ForecastingModel Zastępuje toString w klasie AbstractTimeBasedModel Zwraca ciąg znaków reprezentujący bieżący model prognozy i jego parametry. Wszystkie średnie kroki Podstawy. W ciągu kilku lat technicy znaleźli dwa problemy z prostą średnią ruchu Pierwszym problemem jest ram czasowych średniej ruchomej MA Większość analityków technicznych że cena akcji cena otwarcia lub zamknięcia, nie wystarczy na whi ch do uzależnienia od prawidłowego przewidywania sygnałów kupna lub sprzedaży akcji krzyżowej MA Aby rozwiązać ten problem, analitycy przypisują większą wagę do najnowszych danych o cenach, używając wykładniczo wyostrzonej średniej ruchomej EMA Dowiedz się więcej w Eksploracji średniej ruchomej ważonej wykładni. Przykład Na przykład przy użyciu 10-dniowego okresu analitycznego analityk wziąłby cenę zamknięcia dziesiątego dnia i pomnożył tę liczbę o 10, dziewiąty dzień do dziewiątego, ósmego dnia do ośmiu i tak dalej do pierwszego z nich Po określeniu sumy analityk podzieliby liczbę przez dodanie mnożników Jeśli dodasz mnożniki 10-dniowego przykładu MA, to jest 55 Ten wskaźnik jest znany jako liniowa ważona średnia ruchoma , sprawdź proste Moving Averages Make Trends Stand Out. Many techników są mocni wierzący w geometrycznie wyrównanej średniej ruchomej EMA Ten wskaźnik został wyjaśniony na wiele różnych sposobów, które myli studentów, a ja nvestors Podobnie Być może najlepszym wyjaśnieniem jest analiza techniczna rynków finansowych Johna Murphy'a, opublikowana przez New York Institute of Finance w 1999 roku. Wyraźnie wygładzone średnie ruchome adresują zarówno problemy związane z prostą średnią ruchu Pierwszy: wykładniczy średnia wygładzona przypisuje większą wagę do najnowszych danych Dlatego też jest to ważona średnia ruchoma Podczas gdy przyznaje mniejszą wagę do danych z przeszłych cen, uwzględnia się w obliczaniu wszystkich danych w życiu instrumentu Ponadto użytkownik jest w stanie wyregulować ważenie, aby uzyskać większą lub mniejszą wagę do ceny za ostatni dzień, która jest dodawana do wartości procentowej wartości z dnia poprzedniego. Suma obu wartości procentowych zwiększa się do 100. Na przykład ostatni dzień s cena może być przypisana do wagi 10 10, która jest dodawana do poprzednich dni waga 90 90 To daje ostatni dzień 10 całkowitego ważenia To byłoby równoważne 20-dniowemu av , dając ostatnie dni cenę mniejszą wartością 5 05. Kształt 1 Wyraźnie wygładzony ruch Średnia. Powyższy wykres przedstawia indeks Nasdaq Composite Index od pierwszego tygodnia od sierpnia 2000 r. do 1 czerwca 2001 r. Jak widać wyraźnie, EMA , który w tym przypadku wykorzystuje dane z cen zamknięcia w ciągu dziewięciu dni, ma wyraźne sygnały sprzedające w dniu 8 września zaznaczone czarną strzałką w dół To był dzień, kiedy indeks złamał się poniżej poziomu 4000. Druga czarna strzałka wskazuje inny że specjaliści spodziewali się, że Nasdaq nie zdoła osiągnąć wystarczająco dużo wolumenu i odsetek od inwestorów detalicznych, aby złamać 3.000 marków, a następnie znowu zejdzie na dół na 1619 58 na 4 kwietnia. Tendencja na 12 kwietnia jest zaznaczona strzałką indeks zamknął się na poziomie 1.961 46, a technicy zaczęli widzieć instytucjonalnych menedżerów funduszy, którzy zaczęli podejmować niektóre transakcje, takie jak Cisco, Microsoft i niektóre z kwestii związanych z energią Przeczytaj nasze powiązane artykuły Przenoszenie średnich kopert Udoskonalenie popularnego Tradin g Narzędzie i przepływająca średnia stopa. Stawka procentowa, w jakiej instytucja depozytowa pożycza funduszom utrzymywanym w Rezerwie Federalnej do innej instytucji depozytowej.1 Statystyczna miara rozproszenia rentowności dla danego indeksu bezpieczeństwa lub rynku Zmienność może być mierzona. działać w Kongresie Stanów Zjednoczonych w 1933 r. jako ustawa o bankowości, która zabraniała bankom komercyjnym uczestnictwa w inwestycji. Płace nieobowiązkowe wynoszą niewiele z pracy poza gospodarstwami domowymi, prywatnymi domami i sektorem non-profit US Bureau of Labor. za indyjską rupię INR, waluta z Indii Rupia składa się z: 1.Ustępna oferta aktywów upadłego przedsiębiorstwa od zainteresowanego nabywcy wybranego przez bankrutującą firmę Z puli oferentów.