Weighted Mobile Media Java

Ho in sostanza hanno una serie di valori come this. The serie di cui sopra è Semplificando al massimo, mi sto raccogliendo 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 My logica fallisce perché nel mio esempio di cui sopra, 0 36 è il vero picco, ma il mio algoritmo sarebbe guardare indietro e vedere l'ultimo numero 0 25 come il picco, in quanto non vi SA diminuire a 0 24 prima di it. The obiettivo è quello di prendere questi valori e applicare un algoritmo per loro che li appianare un po 'in modo da avere valori più lineare cioè io piacerebbe miei risultati siano curve, non jaggedy. I già stati detto di applicare un filtro a media mobile esponenziale ai miei valori Come posso fare questo E 'davvero difficile per me da leggere equazioni matematiche, mi occupo molto meglio con code. How faccio a dei valori di processo nella mia matrice, l'applicazione di un calcolo della media mobile esponenziale a addirittura out. asked 8 febbraio 12 a 20 27.To calcolo una media mobile esponenziale è necessario mantenere uno stato in giro e avete bisogno di un parametro di sintonizzazione Ciò richiede un po 'di classe supponendo che si sta utilizzando Java 5 o later. Instantiate con il parametro di decadimento che si desidera può richiedere messa a punto dovrebbe essere compreso tra 0 e 1 e quindi utilizzare media per filter. When 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 Essi sono già un paio di altre notazioni pure, che doesn t aiutare Tuttavia, l'EMA è piuttosto semplice come avete solo bisogno di ricordare un valore vecchio non elementi di superfici sensibile complicate required. answered 8 febbraio 12 a 20 42. TKKocheran praticamente Isn t è bello quando le cose possono essere semplici oppure con la nuova sequenza, ottenere un nuovo averager nota 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 anche 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 Donal Fellows 9 febbraio 12 a 0 06.I sto avendo difficoltà a capire le vostre domande, ma cercherò di rispondere anyway.1 Se il vostro algoritmo trovato 0 25 invece di 0 36, allora è sbagliato è sbagliato perché presuppone un aumento o una diminuzione monotona che sta andando sempre verso l'alto o verso il basso andando sempre meno che la media di tutti i dati, i punti dati --- come li presenti --- non sono lineari Se si vuole veramente per trovare il valore massimo tra due punti nel tempo, quindi affettare la matrice da tmin a tmax e trovare il massimo di quel subarray.2 Ora, il concetto di medie mobili è molto semplice immaginare 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 la seconda nuova lista è la media di 1 4 e 1 5 terzo e secondo elenco vecchia terzo nuovo elenco della media di 1 5 e 1 4 quarto e terzo, e così via ho potuto reso periodo di tre o quattro, o n Avviso come i dati è molto più agevole un buon modo di vedere medie mobili sul posto di lavoro è quello di andare a Google Finance, selezionare uno stock provare Tesla Motors abbastanza volatili TSLA e cliccare su fattori tecnici alla parte inferiore del grafico Select di media mobile a un dato periodo, e media mobile esponenziale di confrontare la loro media mobile differences. Exponential 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 Wikipedia entry. So, questo è più un commento di una risposta, ma la piccola casella di commento era solo per piccola buona luck. If si ri problemi con la matematica, si potrebbe andare con una media mobile semplice anziché esponenziale Così l'uscita che si ottiene sarebbe stata l'ultima x termini divise da x pseudocode. Note testato che sarà necessario per gestire le parti iniziali e finali dei dati dal momento che si può chiaramente media T ultimi 5 termini quando si è in 2 ° vostri dati di punti Inoltre, ci sono modi più efficienti di calcolo di tale media mobile sum sum - più antico più recente, ma questo è quello di ottenere il concetto di ciò che sta accadendo across. answered 8 febbraio 12 a 20 41. Classe WeightedMovingAverageModel. A ponderata modello a media mobile previsione si basa su una serie storica costruito artificialmente in cui il valore di un dato periodo di tempo viene sostituito dalla media ponderata di tale valore e i valori di un determinato numero di precedenti periodi di tempo Come si può immaginare dalla descrizione, questo modello è più adatto per dati in serie temporale cioè dati che cambia nel time. Since la valore di previsione per un determinato periodo è una media ponderata dei periodi precedenti, quindi la previsione apparirà sempre a restare indietro aumenta o diminuisce nei valori dipendenti osservati per esempio, se una serie di dati ha una tendenza all'aumento inferme poi una media mobile ponderata meteo generalmente fornisce una sottostima dei valori dei dipendenti variable. The ponderata modello a media mobile, come il modello media mobile, ha un vantaggio rispetto ad altri modelli di previsione dal fatto fa appianare picchi e depressioni o valli in una serie di osservazioni Tuttavia , come il modello media mobile, ma ha anche diversi svantaggi In particolare, questo modello non produce un'equazione effettivo Pertanto, non è poi così utile come strumento di previsione medio-lungo raggio può affidabile solo essere usato per prevedere alcuni periodi in la future. Since 0 4 Autore Steven R Gould. Fields ereditato da class. WeightedMovingAverageModel Costruisce una nuova previsione media mobile ponderata model. WeightedMovingAverageModel pesi doppie Costruisce un nuovo mobile ponderata modello previsionale media, si usano l'weights. forecast doppio ORARIO. VALORE restituisce il valore di previsione della variabile dipendente per il valore dato del tempo indipendente variable. getForecastType Restituisce un nome uno o due parola di questo tipo di model. getNumberOfPeriods previsione restituisce l'attuale numero di periodi utilizzati in questo model. getNumberOfPredictors Restituisce il numero di predittori utilizzato dal sottostante model. setWeights doppio pesi Imposta i pesi utilizzati da questo movimento ponderata modello di previsione media alla proposta weights. toString questo dovrebbe essere sostituita per fornire una descrizione testuale del modello previsionale attuale, ove possibile, eventuali parametri used. Methods derivate ereditati da class. Constructs un nuovo movimento modello di previsione media ponderata, utilizzando i pesi specificati per un modello valido da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati contenente una serie di punti di dati con la variabile tempo inizializzato per identificare la variabile indipendente. la dimensione della matrice pesi viene utilizzato per determinare il numero di osservazioni da utilizzare per calcolare la media mobile ponderata Inoltre, il periodo più recente sarà dato il peso definita dal primo elemento della matrice cioè pesi 0. il formato della pesi matrice viene anche utilizzato per determinare la quantità di periodi futuri che possono essere efficacemente previsione con un 50 giorni ponderata media mobile, allora non possiamo ragionevolmente - con qualsiasi grado di precisione - prevedere più di 50 giorni oltre l'ultimo periodo per il quale sono disponibili i dati anche la previsione verso la fine di questa gamma è probabile essere essere unreliable. Note su weights. In generale, i pesi passati al costruttore di questo dovrebbero aggiungere fino a 1 0 Tuttavia, come vantaggio, se la somma dei pesi non aggiunge fino a 1 0, questa implementazione bilance tutti i pesi proporzionalmente modo che sommano a 1 0.Parameters pesi - una serie di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo del mobile ponderata average. Constructs un nuovo mobile ponderata modello previsionale media, utilizzando il nome variabile come variabile indipendente e specificato weights. Parameters independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare per questo modello pesi - una serie di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo del mobile ponderata average. Constructs una nuova previsione media mobile ponderata questo costruttore modello è destinato ad essere utilizzato solo da sottoclassi quindi è protetto Qualunque sottoclasse utilizzando questo costruttore deve successivamente richiamare il metodo setWeights protetta per inizializzare i pesi per essere utilizzati da questo model. Constructs un nuovo movimento modello di previsione media ponderata usando lo specifico indipendente variable. Parameters independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo model. Sets i pesi utilizzati da questo movimento ponderata modello di previsione media ai pesi dati questo metodo destinato a essere utilizzato solo da sottoclassi quindi è protetto, e solo in collaborazione con la protezione di un argomento constructor. Any sottoclasse utilizzando il costruttore un argomento deve poi chiamare setWeights prima di invocare il metodo per inizializzare il model. Note su weights. In generale, i pesi passati a questo metodo dovrebbe aggiungere fino a 1 0 Tuttavia , come vantaggio, se la somma dei pesi non aggiungere fino a 1 0, questa implementazione scale tutti i pesi proporzionalmente in modo che sommano a 1 0.Parameters pesi - una serie di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo del mobile ponderata average. Returns il valore di previsione della variabile dipendente per il valore dato delle sottoclassi variabili nel tempo indipendente deve implementare questo metodo in modo coerente con il modello di previsione attuano sottoclassi possono fare uso dei metodi getForecastValue e getObservedValue avere precedenza previsioni e osservazioni respectively. Specified dalla previsione in classe AbstractTimeBasedModel Parametri TimeValue - il valore della variabile tempo per il quale è richiesto un valore di previsione Restituisce il valore di previsione della variabile dipendente per il tempo determinato Genera IllegalArgumentException - se non vi sono sufficienti dati storici - osservazioni passato a init - per generare una previsione per il tempo determinato value. Returns il numero di predittori utilizzati dai model. Returns sottostanti il ​​numero di predittori utilizzati dai model. Returns sottostanti l'attuale numero di periodi utilizzati in questo model. Specified da getNumberOfPeriods in classe AbstractTimeBasedModel Restituisce l'attuale numero di periodi utilizzati in questo model. Returns un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione Mantenere questa breve una descrizione più lunga dovrebbe essere attuato nelle method. This toString dovrebbe essere alterato in modo da fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri derivati ​​da used. Specified toString nell'interfaccia ForecastingModel Sostituzioni toString in classe AbstractTimeBasedModel Restituisce una rappresentazione in formato stringa del modello di previsione corrente, e le sue Medie Mobili parameters. Weighted il Basics. Over degli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice il primo problema risiede nel lasso di tempo del movimento MA media maggior parte degli analisti tecnici ritengono che l'azione dei prezzi l'apertura o la chiusura prezzo delle azioni, non è sufficiente su cui dipendono per prevedere correttamente acquisto o di vendita segnali del MA s azione di crossover per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati sui prezzi più recenti utilizzando l'EMA media mobile esponenziale lisciato ulteriori informazioni, Exploring esponenziale pesato Moving Average. An esempio ad esempio, utilizzando un 10- giorni MA, un analista prenderebbe il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno nove, l'ottavo giorno per otto e così via fino al primo del MA una volta che il totale è stato determinato, l'analista sarebbe poi dividere il numero con l'aggiunta dei moltiplicatori Se si aggiungono i moltiplicatori dell'esempio MA di 10 giorni, il numero è 55 Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderata Per la lettura correlata, check out semplici medie mobili Fai Tendenze stand tecnici Out. Many sono convinti sostenitori del movimento in modo esponenziale lisciato EMA media Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori Forse la migliore spiegazione viene da Analisi tecnica John J Murphy s dei mercati finanziari, pubblicato da l'Istituto di New York delle Finanze, 1999. il modo esponenziale lisciò entrambi i problemi connessi con la media mobile semplice in primo luogo, la media esponenziale lisciato assegna un maggior peso ai dati più recenti pertanto di spostare gli indirizzi media, si tratta di una media mobile ponderata Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, esso include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al giorno più recente s prezzo, che è aggiunto ad una percentuale del valore del giorno precedente s la somma dei due valori percentuali aggiunge ad 100.For esempio, l'ultimo giorno s prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 10, che viene aggiunto al giorni precedenti peso di 90 90 Questo dà l'ultimo giorno 10 del peso totale Questo sarebbe l'equivalente di una media di 20 giorni, dando gli ultimi giorni prezzo un valore minore di 5 05.Figure 1 esponenziale Smoothed Moving Average. The sopra grafico mostra l'indice Nasdaq Composite dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 ° giugno, 2001 come si può chiaramente vedere, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura per un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precisi sul 8 settembre contrassegnati da un nero freccia giù Questo è stato il giorno in cui l'indice ha rotto sotto il livello del 4000 la seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e l'interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000 e poi si tuffò di nuovo toccare il fondo a 1619 58 apr 4 il trend rialzista del 12 aprile è contrassegnato da una freccia Qui l'indice ha chiuso a 1.961 46, ed i tecnici hanno cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali iniziando a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e una parte dell'energia problemi - related Leggi i nostri articoli correlati Moving Buste media Affinamento uno strumento popolare Trading e spostamento tasso medio di interesse Bounce. The al quale un istituto di deposito presta fondi mantenuti presso la Federal Reserve ad un altro depositario institution.1 una misura statistica della dispersione dei rendimenti per un determinato titolo o di un indice di mercato volatilità può essere sia measured. An agire il Congresso degli Stati Uniti ha approvato nel 1933 la legge sulle banche, che proibiva alle banche commerciali di partecipare a libro paga investment. Nonfarm si riferisce a qualsiasi lavoro al di fuori delle aziende agricole, abitazioni private e il no-profit settore l'US Bureau of Labor. The sigla valuta o simbolo di valuta per l'INR rupia indiana, la valuta indiana la rupia è costituito da 1.An offerta iniziale delle attività di una società in bancarotta s da un acquirente interessato scelto dalla società fallita da un pool di offerenti.