Proste, średnie c

Średnia przepływająca średnia jest to średnia danych obliczonych w danym okresie. Średnia ruchoma jest najbardziej popularnym wskaźnikiem cen stosowanym w analizach technicznych. Ta średnia może być używana z każdą ceną, włączając w to: Hi, Low, Open lub Close i może być stosowana również do innych wskaźników. Średnia ruchoma wygładza serie danych, które są bardzo ważne w niestabilnym rynku, ponieważ pomaga zidentyfikować znaczące tendencje. Dundas Chart dla ASP ma cztery typy średnich kroczących, w tym Simple, Exponential. Trójkątny. i ważone. Najważniejszą różnicą między powyższymi średnimi ruchoma jest to, jak ważą ich punkty danych. Przed przystąpieniem do dalszego postępowania zalecamy przeczytanie Formuły Finansowej. Korzystanie z formuł finansowych zawiera szczegółowe wyjaśnienie sposobu korzystania z formuł, a także wyjaśnia różne opcje dostępne podczas stosowania formuły. Wykres liniowy jest dobrym wyborem przy wyświetlaniu prostej średniej ruchomej. Interpretacja finansowa: średnia ruchoma służy do porównania cen zabezpieczeń ze średnią ruchoma. Najważniejszym elementem służącym do obliczania średniej ruchomej jest okres czasu, który powinien być równy obserwowanemu cyklowi rynkowemu. Średnia ruchoma jest wskaźnikiem słabiej rozwiniętym i zawsze będzie za ceną. Kiedy cena jest zgodna z trendem, średnia ruchoma jest bardzo zbliżona do ceny zabezpieczenia. Kiedy cena wzrasta, średnia ruchoma prawdopodobnie się zmniejszy ze względu na wpływ danych historycznych. Obliczanie: średnia ruchoma jest obliczana przy użyciu następującego wzoru: W poprzedniej formule n-wartość reprezentuje okres czasu. Najczęstsze okresy to: 10 dni, 50 dni i 200 dni. Średnia ruchoma się zmienia, ponieważ w miarę dodawania każdego nowego punktu danych najstarszy punkt danych zostaje upuszczony. Prosta średnia ruchoma równa jest wagi do każdej ceny punktów danych. Ten przykład ilustruje sposób obliczania 20-dniowej średniej ruchomej przy użyciu metody Formula. W mojej aplikacji handlowej mam żywe kreski cen akcji. Muszę utrzymać SMA. Pozwala założyć, że chcę SMA 20 świec, gdzie czas trwania każdej świecy wynosi 10 sekund. Oznacza to, że co 10 sekund mam punkt kontrolny, gdzie: zamykam bieżącą świecę i przechowuję średnią cenę za ostatnie 10 sekund. Średnia (max - min) 2 Zaczynam nową świeczkę i zapisz ostatnią cenę. Oczyszczam przestarzałą świecę. Aktualizuję ostatnią cenę świecy tworzącej świecę i przeliczam SMA. Więc na każdym kleszczu muszę przeliczyć SMA. W większości przypadków zmienia się jedynie cena ostatniej świecy (powodując, że używamy ostatniej ceny). Raz na 10 sekund potrzebuję trochę więcej dodatkowej pracy - muszę zapomnieć o średniej z nieaktualnych świec i zapamiętać średnią właśnie świec. Czy możesz zasugerować, jak wdrożyć to z najniższą latencję? zapytał 28 kwietnia o godzinie 10:21 Im nie wiem, czy jest to podejście, którego szukasz, ale oto pseudokodę dla bardzo szybkich SMA. Simple Moving Average: Zakładam, że Twoje dane pochodzą w formie pewnego strumienia i przechowywane w pamięci ciągłej (przynajmniej z adresami mapującymi się w sposób ciągły) W ten sposób z dwoma dodatkami i jednym mnożeniem (z 12000) można generować kolejne średnie ruchome dla nowe kleszcze. Wyższa średnia ruchoma: jest to przyzwoita alternatywa, jak wspomniano powyżej: tutaj nie jest to średnia ruchoma w ciągu dnia. To tylko ważona średnia ruchoma z 87 wagami do ostatnich N-dni, więc prawie N-dni jest bardziej podobna. Uwaga na temat optymalizacji kompilatora: Czy zauważyć, że włączenie opcji SSE lub AVX, jeśli jest dostępna, umożliwi znaczne przyspieszenie tych algorytmów, ponieważ wielokrotne obliczenia mogą być rozbudowywane w jednym cyklu procesora. Wiem, że to możliwe dzięki zwiększeniu: jak uniknąć zwiększania. Mam googled i nie znaleziono żadnych odpowiednich lub czytelnych przykładów. Zasadniczo chcę śledzić ruchomą średnią ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych przy użyciu najnowszych 1000 numerów jako próbki danych. Jaki jest najłatwiejszy sposób na to, eksperymentowałem z użyciem okrągłej tablicy, wykładniczej średniej ruchomej i bardziej prostej średniej ruchomej i stwierdziła, że ​​wyniki okrągłej tablicy odpowiadały moim potrzebom najlepiej. zapytał 12 czerwca 12 w 4:38 Jeśli Twoje potrzeby są proste, możesz spróbować użyć wykładniczej średniej ruchomej. Po prostu wprowadzasz zmienną akumulatora, a kod wygląda na każdą próbkę, kod aktualizuje akumulator o nową wartość. Wybierasz stałą wartość alfa, która wynosi od 0 do 1, i oblicz ją: Wystarczy, że znajdziesz wartość alfa, w której efekt danej próbki trwa tylko około 1000 próbek. Hmm, nie jestem pewien, że to jest dla ciebie odpowiednie, teraz, że to tutaj. Problem polega na tym, że 1000 jest dość długie okno dla wykładniczej średniej ruchomej Im nie wiesz, że istnieje alfa, która rozprzestrzenia się średnią w ciągu ostatnich 1000 numerów, bez underflow w obliczaniu zmiennoprzecinkowych. Ale jeśli chcesz mieć mniejsze średnie, jak 30 liczb, jest to bardzo łatwy i szybki sposób na to. odpowiedziało cze 12 12 w 4:44 1 na Twoim stanowisku. Wyższa średnia ruchoma może pozwolić na zmienną alfa. Pozwala to na obliczanie średnich baz czasu (na przykład bajtów na sekundę). Jeśli czas od ostatniej aktualizacji akumulatora przekracza 1 sekundę, to niech alpha wynosi 1.0. W przeciwnym razie możesz pozwolić alpha be (usecs od ostatniej aktualizacji1000000). ndash jxh Cze 12 12 at 6:21 Zasadniczo chcę śledzić średnią ruchu ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych przy użyciu najnowszych 1000 numerów jako próbki danych. Zauważ, że poniżej uaktualnia całkowitą wartość jako elementy dodawane, co pozwala uniknąć kosztownego przebiegu O (N) w celu obliczenia sumy potrzebnej na średnią - na żądanie. Razem uzyskuje się inny parametr od T do obsługi np. używając długiej długi podczas łączenia 1000 długich s, int dla char s lub double-total float. Jest to nieco błędne, że liczby czcionek mogą przechodzić przez INTMAX - jeśli zależy Ci na długich długach bez podpisu. lub użyj dodatkowego członka danych bool do nagrywania, gdy pojemnik jest najpierw napełniany, podczas cyklicznych numsamples wokół tablicy (najlepiej zamienić coś nieszkodliwego jak pos). odpowiedziało 12 czerwca 12 w 5:19 zakłada się, że operator kwotowania (przykład T) jest w rzeczywistości operatorem cudzysłowów (przykład T). ndash oPless 8 czerwca o godz. 11:52 oPless ahhh. dobrze spotykane. właściwie miałem na myśli operatora void () (przykład T), ale oczywiście można użyć dowolnej notacji, którą lubisz. Naprawdę, dzięki. ndash Tony D Cze 8 14 w 14: 27Chcesz zapraszamy na LinuxQuestions. org. przyjazną i aktywną społeczność Linux. Obecnie oglądasz LQ jako gość. Dołącz do naszej społeczności, będziesz mieć możliwość publikowania tematów, otrzymywania biuletynu, korzystania z zaawansowanych wyszukiwań, subskrybowania wątków i korzystania z wielu innych funkcji specjalnych. Rejestracja jest szybka, prosta i bezpłatna. Dołącz do naszej społeczności dzisiaj Zauważ, że zarejestrowani członkowie widzą mniej reklam, a ContentLink jest całkowicie wyłączony po zalogowaniu się. Jeśli masz jakiekolwiek problemy z procesem rejestracji lub logowaniem do konta, skontaktuj się z nami. Jeśli musisz zresetować hasło, kliknij tutaj. Zapoznaj się z tą stroną, aby usunąć wszystkie pliki cookie dotyczące LQ. Wprowadzenie do Linuksa - wskazówki na temat tego przewodnika Niniejszy przewodnik został stworzony jako przegląd systemu operacyjnego Linux, którego celem jest poznanie nowych użytkowników jako trasy poznawczej i rozpoczęcie korzystania z ćwiczeń na końcu każdego rozdziału. W przypadku bardziej zaawansowanych stażystów może to być odniesienie do komputera stacjonarnego i zbiór podstawowej wiedzy potrzebnej do kontynuowania administracji systemowej i sieciowej. Książka ta zawiera wiele przykładów rzeczywistych życiowych pochodzących z doświadczeń autora jako systemu Linux i administratora sieci, trenera i konsultanta. Mają nadzieję, że te przykłady pomogą Ci lepiej zrozumieć system Linux i zachęcamy do wypróbowania własnych rzeczy. Kliknij tutaj, aby otrzymać ten kompletny przewodnik bezpłatnie.