Beregn Eksponentiell Moving Average Java

Jeg har i hovedsak en rekke verdier som dette. Ovenstående matrise er oversimplified, jeg samler 1 verdi per millisekund i min ekte kode og jeg må behandle utdataene på en algoritme jeg skrev for å finne nærmeste topp før et tidspunkt logikken feiler fordi i mitt eksempel ovenfor er 0 36 den virkelige toppen, men min algoritme vil se bakover og se det siste tallet 0 25 som toppen, da det er en reduksjon til 0 24 før det. Målet er å ta disse verdiene og bruk en algoritme til dem som vil glatte dem ut litt, slik at jeg har mer lineære verdier, det vil si at resultatene mine skal være svingete, ikke ekgedy. Jeg har blitt fortalt å bruke et eksponentielt glidende gjennomsnittsfilter til mine verdier. Hvordan kan jeg gjør dette Det er veldig vanskelig for meg å lese matematiske ligninger. Jeg behandler mye bedre med kode. Hvordan behandler jeg verdier i mitt array, og bruker en eksponentiell glidende gjennomsnittlig beregning for å utjevne dem ut. Skrevet 8. februar 12 kl 20 27. For å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt må du holde noen tilstand rundt og du trenger en innstillingsparameter Dette krever en liten klasse forutsatt at du bruker Java 5 eller nyere. Installer med nedbrytingsparameteren du vil ha, må innstille skal være mellom 0 og 1 og bruk deretter gjennomsnitt for å filtrere. Når du leser en side på noen matematiske gjentagelse, alt du virkelig trenger å vite når du setter det i kode er at matematikere liker å skrive indekser i arrays og sekvenser med abonnementer. De har også noen andre notasjoner, men det hjelper ikke. EMA er ganske enkelt som du bare trenger å huske en gammel verdi ingen kompliserte statlige arrays required. answered 8 februar 12 på 20 42. TKKocheran Ganske mye Er det ikke fint når ting kan være enkelt Hvis du starter med en ny sekvens, får du en ny gjennomsnittlig bemerker at de første betingelsene i gjennomsnittlig sekvens vil hoppe rundt litt på grunn av grenseeffekter, men du får de med andre bevegelige gjennomsnitt også. En god fordel er imidlertid at du kan pakke den bevegelige gjennomsnittlige logikken inn i gjennombrukeren og eksperimentere uten å forstyrre t han hviler på programmet for mye Donal Fellows 9. februar 12 på 0 06. Jeg har det vanskelig å forstå dine spørsmål, men jeg vil prøve å svare uansett.1 Hvis algoritmen din fant 0 25 i stedet for 0 36, så er det feil Det er feil fordi det forutsetter en monotonisk økning eller reduksjon som alltid går opp eller alltid går ned, med mindre du gjennomsnittlig ALLE dine data, dine datapunkter --- som du presenterer dem --- er ikke-lineære Hvis du virkelig vil finne maksimum verdi mellom to poeng i tid, så skjær din rekkefølge fra tmin til tmax og finn maksimum for det subarray.2 Nå er begrepet bevegelige gjennomsnitt veldig enkle å forestille at jeg har følgende liste 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Jeg kan glatte det ut ved å ta gjennomsnittet av to tall 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Legg merke til at det første tallet er gjennomsnittet av 1 5 og 1 4 sekund og første nummer den andre nye listen er gjennomsnittet av 1 4 og 1 5 tredje og andre gamle liste den tredje nye listen gjennomsnittet 1 5 og 1 4 fjerde og tredje, og så videre kunne jeg har gjort det perioden tre eller fire, eller n Legg merke til hvordan dataene er mye jevnere En god måte å se glidende gjennomsnitt på jobben, er å gå til Google Finance, velg et lager, prøv Tesla Motors ganske flyktige TSLA og klikk på technicals nederst på diagrammet Velg Moving Average med en gitt periode, og eksponentiell glidende gjennomsnitt for å sammenligne forskjellene deres. Eksponentielt glidende gjennomsnitt er bare en annen utbygging av dette, men veier de eldre dataene mindre enn de nye dataene, dette er en måte å forvirre utjevningen mot baksiden Vennligst les Wikipedia-oppføringen. Så dette er mer en kommentar enn et svar, men den lille kommentarboksen var bare for liten Lykke til. Hvis du har problemer med matematikken, kan du gå med et enkelt glidende gjennomsnitt i stedet for eksponentiell. Så utdataene du får vil være de siste x-vilkårene delt med x Ikke-testet pseudokode. Merk at du må håndtere start - og sluttdelene av dataene, siden du tydeligvis ikke kan gjennomsnitts de siste 5 vilkårene når du er på ditt andre datapunkt. , den re er mer effektive måter å beregne denne glidende gjennomsnittlige summen - eldste nyeste, men dette er for å få konseptet om hva som skjer overfor. Ansatt 8. februar kl 20 på 20 41. Eksponensiell Moving Average. Eksponentiell Moving Average. Eksponentiell Moving Average adskiller seg fra et enkelt, flytende gjennomsnitt, både etter beregningsmetode og i takt med at prisene vektes. Eksponentielt flytende gjennomsnitt forkortet initialene EMA er effektivt et veid glidende gjennomsnitt. Med EMA er vektingen slik at de siste dagene prisene blir gitt mer vekt enn eldre priser Teorien bak dette er at nyere priser anses å være viktigere enn eldre priser, særlig som et langsiktig enkelt gjennomsnitt, for eksempel en 200 dag plasserer like vekt på prisdata som er over 6 måneder og kan være Tenk på som litt utdatert. Beregning av EMA er litt mer kompleks enn Simple Moving Average, men har fordelen at en stor datapost som dekker hver og eve ry sluttkurs for de siste 200 dagene eller hvor mange dager som vurderes behøver ikke beholdes Alt du trenger er EMA for forrige dag og i dag s sluttkurs for å beregne det nye eksponentielle Moving Average. Calculating Exponent. Initialt, for EMA må en eksponent beregnes For å starte, ta antall dager EMA som du vil beregne og legg til ett til antall dager som du vurderer for eksempel for et 200 dagers glidende gjennomsnitt, legg til en for å få 201 Som en del av beregningen vil vi ringe til disse dagene 1.Til å få eksponenten, ta bare tallet 2 og del det på Dag 1. Eksempelvis vil eksponenten for et 200 dagers glidende gjennomsnitt være.2 201 Som tilsvarer 0 01. Full beregning hvis eksponentiell flytende gjennomsnitt. Når vi har eksponenten, er alt vi trenger nå to flere biter av informasjon for å gjøre oss i stand til å utføre full beregning. Den første er i går s Eksponensiell Flytende Gjennomsnitt Vi antar at vi allerede vet dette som vi ville ha beregnet det deg Sterday Men hvis du ikke allerede er klar over gårdagens EMA, kan du begynne med å beregne Simple Moving Average for igår, og bruke dette i stedet for EMA for den første beregningen, dvs. dagens beregning av EMA. I morgen kan du bruke EMA du har beregnet i dag og så videre. Den andre informasjonen vi trenger er dagens sluttkurs. La oss anta at vi vil beregne dagens 200 dagers eksponensielle flytende gjennomsnitt for en aksje eller aksje som har en tidligere dag s EMA av 120 pence eller cent og en nåværende dags sluttkurs på 136 pence. Den fulle beregningen er alltid som følger I dag s Eksponensiell Moving Gjennomsnittlig dagens dag s sluttkurs x Eksponent forrige dag s EMA x 1- Exponent. So, ved hjelp av vårt eksempel tall over , dagens 200-dagers EMA vil være 136 x 0 01 120 x 1- 0 01 Hvilket tilsvarer en EMA for i dag på 120 16.EMA Slik beregner du det. Beregning av eksponentielt flytende gjennomsnitt - en opplæring. Eksponensiell flytende gjennomsnittlig EMA for kort er en av de mest brukte indikatorene i te chnical analyse i dag Men hvordan beregner du det selv, bruker et papir og en penn eller foretrekker et regnearksprogram etter eget valg La oss finne ut i denne forklaringen av EMA-beregningen. Beregning av eksponentiell flytende gjennomsnittlig EMA gjøres selvfølgelig automatisk av de fleste handel og teknisk analyse programvare der ute i dag. Her er hvordan man beregner det manuelt, som også legger til forståelsen av hvordan det fungerer. I dette eksemplet skal vi beregne EMA for en pris på en aksje. Vi vil ha en 22-dagers EMA som er vanlig nok tidsramme for en lang EMA. Formelen for beregning av EMA er som følger. EMA Pris tk EMA og 1 kt i dag, i går, N antall dager i EMA, k 2 N 1.Under følgende trinn for å beregne en 22 dag EMA.1 Begynn med å beregne k for den angitte tidsrammen 2 22 1 0,0869,2 Legg til sluttkursene de første 22 dagene sammen og del dem med 22.3 Du er nå klar til å begynne å få den første EMA-dagen ved å ta dagen etter dagen 23 sluttkurs multiplisert med k n multiplisere forrige dag s glidende gjennomsnitt med 1-k og legg til to.4. Gør trinn 3 om og om igjen for hver dag som følger for å få hele spekteret av EMA. Dette kan selvfølgelig settes inn i Excel eller en annen regnearkprogramvare for å gjøre prosessen med å beregne EMA halvautomatisk. For å gi deg en algoritmisk oversikt over hvordan dette kan oppnås, se under. public float CalculateEMA float today. Pris, float numberOfDays, float EMAY i går float k 2 numberOfDays 1 return todaysPrice k EMAYesterday 1 k. Denne metoden vil typisk bli kalt fra en sløyfe gjennom dataene dine, og ser noe ut som dette. Forhåndsvisning DailyRecord sdr i DataRecords kaller EMA-beregningen ema numberOfDays, går igår, skriv den beregnede emaen i en serie ema sørg for at igårEMA blir fylt med EMA vi brukte dette tid rundt i gårEMA ema. Note at dette er psuedo kode Du vil vanligvis trenger å sende i går CLOSE verdi som igårEMA til i gårEMA er beregnet fra i dag s EMA Det skjer pål y etter at løkken har gått flere dager enn antall dager du har beregnet din EMA for. For en 22 dagers EMA, er det bare 23 gang i løkken og deretter at gårdagens ema er gyldig Dette er ikke så farlig, siden du trenger data fra minst 100 handelsdager for en 22-dagers EMA for å være gyldig. Relaterte innlegg.