Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator zu erzeugen (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung eines konsequenten Abschwächens der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnittswerten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart zu handeln. Ich weiß, dies ist erreichbar mit Boost wie pro: Aber ich möchte wirklich Vermeiden Sie mit Boost. Ich habe gegoogelt und keine geeigneten oder lesbaren Beispiele gefunden. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahlstroms mit den letzten 1000 Zahlen als Datenprobe verfolgen. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und festgestellt, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meine Bedürfnisse am besten geeignet. Wenn Ihre Bedürfnisse sind einfach, können Sie nur versuchen, mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code sieht auf jede Probe, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer gegebenen Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, gibt es ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung. Aber, wenn Sie einen kleineren Durchschnitt wünschen, wie 30 Zahlen oder so, dieses ist eine sehr einfache und schnelle Weise, es zu tun. Beantwortet Jun 12 12 at 4:44 1 auf Ihrem Beitrag. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann zulassen, dass das Alpha variabel ist. Somit kann dies dazu verwendet werden, Zeitbasisdurchschnitte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde beträgt, lassen Sie Alpha 1.0 sein. Andernfalls können Sie Alpha zulassen (usecs seit letztem update1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahls mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel zu verfolgen. Beachten Sie, dass im Folgenden die Summe als Elemente als addiert ergänzt wird, wobei kostspielige O (N) - Transversionen vermieden werden, um die Summe zu berechnen, die für den durchschnittlichen Bedarf erforderlich ist. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T gebildet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lange s, eine int für char s, oder eine doppelte bis total float s. Dies ist ein wenig fehlerhaft, dass Nennsignale an INTMAX vorbeiziehen könnten - wenn Sie darauf achten, dass Sie ein langes langes nicht signiertes verwenden konnten. Oder verwenden Sie ein zusätzliches Bool-Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zuerst gefüllt wird, während numsamples rund um das Array (am besten dann umbenannt etwas harmlos wie pos). Man nehme an, daß der quadratische Operator (T-Abtastwert) tatsächlich quadratischer Operator (T-Abtastwert) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 Uhr oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich meinte ich, dass es sich um void operator () (T sample) handelt, aber natürlich könntet ihr auch irgendeine Notation verwenden, die ihr mochtet. Wird beheben, danke. Ndash Ist es möglich, einen gleitenden Durchschnitt in C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Proben Ive gefunden, dass ich ein bisschen optimieren können, indem Sie eine Fenstergröße, die eine Macht von zwei, um für Bit zu ermöglichen - Schiebung statt zu trennen, aber nicht brauchen einen Puffer wäre schön. Gibt es eine Möglichkeit, ein neues gleitendes Durchschnittsergebnis nur als Funktion des alten Ergebnisses und des neuen Beispiels auszudrücken, definieren Sie einen beispielhaften gleitenden Durchschnitt in einem Fenster von 4 Proben: Add new sample e: Ein gleitender Durchschnitt kann rekursiv implementiert werden , Aber für eine exakte Berechnung des gleitenden Durchschnitts müssen Sie sich an die älteste Eingangsabfrage in der Summe (dh die a in Ihrem Beispiel) erinnern. Für einen N-gleitenden Durchschnitt berechnen Sie: wobei yn das Ausgangssignal und xn das Eingangssignal ist. Gl. (1) können rekursiv geschrieben werden, also müssen Sie sich stets an die Stichprobe xn-N erinnern, um (2) zu berechnen. Wie von Conrad Turner angemerkt, können Sie stattdessen ein (unendlich langes) exponentielles Fenster verwenden, mit dem Sie die Ausgabe nur aus dem vergangenen Ausgang und dem aktuellen Eingang berechnen können. Dies ist jedoch kein normaler (ungewichteter) gleitender Durchschnitt, sondern ein exponentieller Wert Gewogenen gleitenden Durchschnitt, wo die Proben in der Vergangenheit ein geringeres Gewicht erhalten, aber (zumindest in der Theorie) man nie etwas vergessen (die Gewichte nur kleiner und kleiner für Proben weit in der Vergangenheit). Ich habe einen gleitenden Durchschnitt ohne einzelnen Element-Speicher für ein GPS-Tracking-Programm, das ich geschrieben habe. Ich beginne mit 1 Probe und dividiere durch 1, um die aktuelle Durchschn. Ich füge dann anothe Probe und dividiere durch 2 zu den aktuellen Durchschn. Das geht so lange weiter, bis ich auf die Länge des Durchschnitts komme. Jedes Mal danach, füge ich in der neuen Probe, erhalten Sie den Durchschnitt und entfernen Sie diesen Durchschnitt aus der Gesamtmenge. Ich bin kein Mathematiker, aber das schien ein guter Weg, es zu tun. Ich dachte, es würde den Magen eines echten Mathematik-Kerl, aber es stellt sich heraus, es ist eine der akzeptierten Möglichkeiten, es zu tun. Und es funktioniert gut. Denken Sie daran, dass je höher Ihre Länge, desto langsamer folgt es, was Sie folgen wollen. Das kann nicht die meiste Zeit, aber wenn folgende Satelliten, wenn Sie langsam sind, könnte die Spur weit von der tatsächlichen Position und es wird schlecht aussehen. Sie könnten eine Lücke zwischen dem Sat und den nachfolgenden Punkten haben. Ich wählte eine Länge von 15 aktualisiert 6 mal pro Minute, um eine ausreichende Glättung und nicht zu weit von der tatsächlichen Sat-Position mit den geglätteten Spur Punkte erhalten. Antwort # 2 am: November 16, 2010, um 23:03 Uhr Initialisierung insgesamt 0, count0 (jedes Mal, wenn ein neuer Wert dann ein Eingang (scanf), ein add totalnewValue, ein Inkrement (count), ein dividieren Durchschnitt (totalcount) Dies wäre ein gleitender Durchschnitt über Alle Eingänge Um den Durchschnitt über nur die letzten 4 Eingänge zu berechnen, benötigen Sie 4 Inputvariablen, vielleicht kopieren Sie jeden Eingang zu einem älteren inputvariable und berechnen dann den neuen gleitenden Durchschnitt als Summe der 4 Inputvariablen, geteilt durch 4 (Rechtsverschiebung 2 wäre Gut, wenn alle Eingänge waren positiv, um die durchschnittliche Berechnung beantwortet werden 3. Februar um 4:06 Das wird tatsächlich berechnen den Gesamtdurchschnitt und nicht den gleitenden Durchschnitt. Wenn Zähler größer wird der Einfluss eines neuen Eingangsprobe wird verschwindend kleiner ndash Hilmar Feb Ich habe versucht, eine Niederfrequenz Cutoff in c, die im Wesentlichen nimmt einen Strom von Zahlen und glättet zu implementieren (Ausfiltern von hochfrequenter Bewegungsstörung), es ist jedoch wichtig, dass die vorgewichteten Zahlen sofort betrachtet werden, da die Daten zeitkritisch sind (es ist die Steuerung einer Bewegungssimulationsbasis unter Verwendung einer Ausgabe von einer kleinen Spielsoftware). Ive bekam einen funktionierenden gewichteten gleitenden Durchschnitt Algoithm, konnte aber mit etwas ein wenig mehr reagieren an der Vorderseite zu tun, und ich fand dies: - Der Pseudo-Code gibt es wie folgt: Eingaben: Preis (NumericSeries), Period (NumericSimple) Variablen: Faktor 2 (Period1) Verzögerung (Periode-1) 2 Ende sonst beginnen ZLEMA-Faktor (2Price-Pricelag) (1-Faktor) ZLEMA1 Ende Ive übersetzte es in Zu C und mein Code ist wie folgt: Allerdings scheint es nicht so zu verhalten, wie Id erwarten. Es scheint fast da, aber manchmal bekomme ich einen etwas niedrigeren Wert als alle Elemente in der Warteschlange (wenn sie alle höher sind). Meine Warteschlange und die Anzahl der Elemente in ihr als Parameter übergeben werden, mit der jüngsten an der Front zu allen Zeiten, auch ich passieren einen inkrementierenden Zähler beginnend bei 0, wie von der Funktion erforderlich. Ich bin nicht sicher, Ive interpretiert die Bedeutung von ZLEMA1 korrekt als seine nicht klar, in seinem Pseudocode, so dass Ive davon ausgegangen, dass die letzten Anrufe zlema und auch Im Annahme Preis tatsächlich bedeutet Price0. Vielleicht Ive erhielt dieses falsch Ich soll die wirklichen zlema berechneten Werte zurück zu meiner ursprünglichen Warteschlange vor dem folgenden Anruf kopieren Ich ändere nicht die ursprüngliche Warteschlange an allen anderen als nur, alle Werte eins bis zum Ende zu verschieben und das späteste am Anfang einzusetzen . Der Code, den ich verwenden, um dies zu tun ist: Wäre äußerst dankbar, wenn jemand mit einem besseren Verständnis der Mathematik könnte bitte Verstand überprüfen dies für mich zu sehen, ob Ive etwas leicht falsch Vielen Dank im Voraus, wenn Sie helfen können Erstens danke für alle Ihre Eingabe, sehr geschätzt Das macht Sinn, denke ich, so nehme ich an, dann das Beste, das ich hoffen kann, ist einfach ein exponentieller gleitender Durchschnitt, akzeptiert wird es ein wenig Verzögerung, aber dies wird durch die schwerere Front Gewichtung als in typisch gewichtet gegeben minimiert werden Ich habe auch diesen Algorithmus, aber ein ähnliches Problem, dass die Werte nicht ganz richtig erscheinen (es sei denn, dies ist die Art der Formel). Zum Beispiel, sagen, mein Array enthält 16 Werte, alle 0.4775 - die Ausgabe ist 0.4983, aber Id erwarten, dass es 0.4775 Dies schaut nach rechts zu Ihnen. Exponentieller gleitender Durchschnitt. Statischer Schwimmerfaktor 0 statischer Schwimmer lastema 0 float ema if (currentSample lt 1) ema vals0 Faktor 2.0 ((float) numVals) 1.0) sonst ema (Faktor vals0) ((1.0 - Faktor) lastema) lastema ema return ema Umgekehrt, manchmal ist der Ausgang niedriger als jeder und jeder der Eingänge, auch wenn alle höher sind. Es wird auf die gleiche Weise wie zlema (.) Oben mit einem inkrementierenden Zähler aufgerufen. Die Formel und Pseudocode für diese sind hier: - autotradingstrategy. wordpress20091130exponential-moving-average Danke nochmals, entschuldigt sich für mein Missverständnis von einigen der Grundlagen: (Viele Grüße, Chris J Wie für den Code, den ich gepostet, youre Recht über die Array-Größe Situation: Die Filterkonstante ist eine Frequenzabschaltung. Ich habe eine digitale Signalverarbeitung (DSP) für diese Technik. De. wikipedia. orgwi kiLow-pas sfilter ist eine einfache Erklärung. Sie möchten die Discrete-Time-Realisierung. In meinem Fall ist die A die RC-Konstante, über die sie sprechen. Also die Frequenz, die es ausschneidet ist über 1 (2piA). Wenn Sie nicht über ein Verständnis von Frequency-Domain Theorie haben, kann dies kompliziert. In Ihrem Fall, Je höher Sie A, desto niedriger die Frequenz, die dieser Filter zulassen wird, bedeutet, dass es die Kurve aus mehr und mehr glätten wird. Je niedriger Sie es machen, desto mehr Rauschen ist im System erlaubt. Denken Sie daran, dass ein Muss größer oder gleich 1 wirksam sein muss. Ich habe die XLS wieder befestigt, diesmal ohne die wechselnden rand () Zahlen. Passen Sie die A-Konstante an und beobachten Sie, wie es quotsmoothsquot (oder filtert) die hochfrequenten Variationen. 2) Der letzte Punkt des Eingabefeldes hat den letzten Wert. 3) Gleiches gilt für das Ausgabe-Array. Der letzte ist der jüngste Wert. 5) Die NUMVALS ist beliebig. Sie können kontinuierlich auf die Eingabe-und Ausgabe-Array so oft wie youd wie hinzufügen und es würde nicht den Filter. Insbesondere verwendete ich 49 Punkte. Aber ich kann leicht löschen Sie die letzten 20 und die ersten 29 Ausgänge bleiben die gleichen. Die Funktion basiert nicht darauf, wie viele Punkte verwendet werden. Ich möchte erwähnen, dass ich diese Funktion für eine einmalige Konvertierung entwickelt habe. Wenn Sie eine Umwandlung für den nächsten Wert on the fly tun wollten, konnten Sie etwas einfacheres versuchen (wie angebracht). Wieder Im rostig auf c. Ich hoffe, das ist richtig. Das einzige, was Sie benötigen, um zu liefern ist die Eingangs - und Filterkonstante. Lassen Sie mich wissen, wenn dies hilft.
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