Eksponensiell Veide Moving Average Java

Eksponentiell flytende gjennomsnitt - EMA BREAKING DOWN Eksponensiell flytende gjennomsnitt - EMA De 12 og 26-dagers EMAene er de mest populære kortsiktige gjennomsnittene, og de brukes til å skape indikatorer som den flytende gjennomsnittlige konvergensdivergensen (MACD) og prosentvis prisoscillator (PPO). Generelt brukes 50- og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. Traders som ansetter teknisk analyse, finner glidende gjennomsnitt veldig nyttige og innsiktige når de brukes riktig, men skaper kaos når de brukes feil eller blir feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er av sin natur sakende indikatorer. Følgelig bør konklusjonene fra å bruke et glidende gjennomsnitt til et bestemt markedskart være å bekrefte et markedskryss eller for å indikere dets styrke. Svært ofte, etter hvert har en glidende gjennomsnittlig indikatorlinje endret seg for å reflektere et betydelig trekk i markedet, og det optimale punktet for markedsinngang har allerede gått. En EMA tjener til å lette dette dilemmaet til en viss grad. Fordi EMA-beregningen plasserer mer vekt på de nyeste dataene, klemmer prishandlingen litt strammere og reagerer derfor raskere. Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Tolke EMA Som alle bevegelige gjennomsnittsindikatorer, er de mye bedre egnet for trending markeder. Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrinn. EMA-indikatorlinjen vil også vise en uptrend og vice versa for en nedtrend. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen til EMA-linjen, men også forholdet mellom endringshastigheten fra en linje til den neste. For eksempel, da prisvirkningen av en sterk opptrend begynner å flate og reversere, vil EMAs endringshastighet fra en linje til den neste begynne å redusere til den tid som indikatorlinjen flater og endringshastigheten er null. På grunn av den slanke effekten, ved dette punktet, eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert. Det følger derfor at observere en konsistent reduksjon i endringshastigheten til EMA, kunne seg selv brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemmaet forårsaket av den bølgende effekten av bevegelige gjennomsnitt. Vanlige bruksområder til EMA-EMAer brukes ofte i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte betydelige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet. For handelsmenn som handler intradag og rasktflyttende markeder, er EMA mer anvendelig. Ofte bruker handelsmenn EMAer for å bestemme en handelspartiskhet. For eksempel, hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, kan en intraday traderstrategi være å handle kun fra den lange siden på en intradag-kart. Jeg har i hovedsak en rekke verdier som dette: Ovennevnte array er forenklet, Jeg samler 1 verdi per millisekund i min virkelige kode og jeg må behandle utdataene på en algoritme som jeg skrev for å finne nærmeste topp før et tidspunkt. Min logikk feiler fordi i mitt eksempel over, er 0.36 den virkelige toppen, men min algoritme vil se bakover og se det aller siste nummeret 0,25 som toppen, da det er en reduksjon til 0,24 før den. Målet er å ta disse verdiene og bruke en algoritme til dem som vil glatte dem ut litt, slik at jeg har mer lineære verdier. (dvs.: Jeg synes at resultatene mine skal være svingete, ikke sjokkerende) Jeg har blitt fortalt å bruke et eksponentielt glidende gjennomsnittsfilter til mine verdier. Hvordan kan jeg gjøre dette? Det er veldig vanskelig for meg å lese matematiske ligninger, jeg har mye bedre med kode. Hvordan behandler jeg verdier i mitt utvalg, og bruker en eksponentiell glidende gjennomsnittlig beregning til selv dem ut spurt 8. februar kl 20:27 For å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt. du trenger å holde noen stat rundt og du trenger en tuning parameter. Dette krever en liten klasse (forutsatt at du bruker Java 5 eller nyere): Instantiate med decay-parameteren du vil ha (kanskje ta tuning skal være mellom 0 og 1) og bruk deretter gjennomsnittlig () for å filtrere. Når du leser en side om matematisk tilbakevending, trenger du bare å vite når du gjør det til kode, at matematikere liker å skrive indekser i arrays og sekvenser med abonnementer. (De har også et par andre notater, noe som ikke hjelper.) EMA er imidlertid ganske enkelt, da du bare trenger å huske en gammel verdi, ikke noe komplisert tilstandsarrayer kreves. svarte 8. februar kl 12:42 TKKocheran: Ganske mye. Det er ikke bra når ting kan være enkle (Hvis du starter med en ny sekvens, får du en ny gjennomsnittlig.) Vær oppmerksom på at de første betingelsene i gjennomsnittssekvensen 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 avvergeren og eksperimentere uten å forstyrre resten av programmet for mye. ndash Donal Fellows 9 Feb 12 kl 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 (det går alltid opp eller går alltid ned). Med mindre du gjennomsnittlig ALLE dataene dine, er datapunktene dine --- som du presenterer dem --- ikke-lineære. Hvis du virkelig vil finne den maksimale verdien mellom to poeng i tid, skar du matrisen din fra tmin til tmax og finn maksimalt for den subarrayen. 2) Nå er begrepet bevegelige gjennomsnitt veldig enkle: forestill deg 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 første nummer er gjennomsnittet på 1,5 og 1,4 (andre og første tall) den andre (nye listen) er gjennomsnittet på 1,4 og 1,5 (tredje og andre gamle liste) den tredje (nye listen) gjennomsnittet på 1,5 og 1,4 (fjerde og tredje), og så videre. Jeg kunne ha 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 en aksje (prøv Tesla Motors ganske flyktig (TSLA)) og klikk på technicals nederst i diagrammet. Velg Moving Average med en gitt periode, og eksponentiell glidende gjennomsnitt for å sammenligne forskjellene sine. 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 bevegelige gjennomsnitt i stedet for eksponentiell. Så utgangen du får, vil være de siste x-vilkårene delt med x. Ikke testet pseudokode: Vær oppmerksom på at du må håndtere start - og sluttdelene av dataene, siden du klart ikke kan gjennomsnittlig de siste 5 vilkårene når du er på ditt andre datapunkt. Det er også mer effektive måter å beregne dette glidende gjennomsnittet (sum sum - eldste nyeste), men dette er å få konseptet av hva som skjer over. besvart 8. februar kl 20: 41Mar 29, 2014 av Ryan Hamilton Let8217s ser på hvordan man skriver bevegelige gjennomsnittsanalyser i q for kdb-databasen. Som eksempel data (mcd. csv) skal vi bruke aksjekursdata for McDonalds MCD. Koden nedenfor vil laste ned historisk lagerdata for MCD og plassere den i tabell t: Enkelt flytende gjennomsnitt Det enkle glidende gjennomsnittet kan brukes til å jevne ut svingende data for å identifisere generelle trender og sykluser. Det enkle glidende gjennomsnittet er gjennomsnittet av datapunktene og vektene til enhver verdi i beregningen likt. For eksempel for å finne den bevegelige gjennomsnittsprisen på en aksje de siste ti dagene, legger vi ganske enkelt den daglige prisen for de ti dagene og deler med ti. Dette vinduet med størrelse på ti dager beveger seg over datoene, ved å bruke verdiene i vinduet for å finne gjennomsnittet. Here8217s koden i kdb for 1020 dagers glidende gjennomsnitt og det resulterende diagrammet. Enkel Flytende Gjennomsnittlig aksjekart Kdb (Produsert ved hjelp av qStudio) Hva eksponentielt Moving Average er, og hvordan å beregne det. En av problemene med det enkle glidende gjennomsnittet er at det gir hver dag en likevekt. For mange formål er det mer fornuftig å gi de nyere dagene en høyere vekting, en metode for å gjøre dette er ved å bruke eksponentielt flytende gjennomsnitt. Dette bruker en eksponentielt redusert vekt for datoer videre i fortiden. Den enkleste form for eksponensiell utjevning er gitt ved formelen: Hvor er utjevningsfaktoren, og 0 Denne tabellen viser hvordan de forskjellige vektene beregnes gitt gitt verdiene 1,2,3 , 4,8,10,20 og en utjevningsfaktor på 0,7. (Excel-regneark) For å utføre denne beregningen i kdb kan vi gjøre følgende: (Denne koden ble opprinnelig postet til google-postlisten av Attila, den fullstendige diskusjonen finner du her) Dette backslash-adverbet fungerer som Alternativ syntaks generaliserer til funksjoner av 3 eller flere argumenter der det første argumentet brukes som startverdi og argumentene er tilsvarende elementer fra lister: Eksponentiell Moving Average Chart Endelig tar vi vår formel og bruker den til våre aksjekursdata, slik at vi kan se det eksponentielle glidende gjennomsnittet for to forskjellige utjevningsfaktorer: Eksponentiell Moving Average Stock Price Chart produsert ved hjelp av qStudio Som du kan se med EMA, kan vi prioritere nyere verdier ved hjelp av en valgt utjevningsfaktor for å bestemme balansen mellom nyere og historiske data. Skrive kdb analytics som eksponentiell flytende gjennomsnitt er dekket i vår kdb kurs. Vi tilbyr jevnlig opplæringskurs i London, New York. Asia eller vår online kdb kurs er tilgjengelig for å starte akkurat nå. 1 Response to 8220Exponential Moving Average EMA i Kdb8221 Takk Ryan, dette er veldig nyttig. Men jeg tror det er en skrivefeil i ema8217s definisjon, bør være: ema: xyJava glidende gjennomsnitt Metode Hvis du er på utkikk etter en EMA som er optimalisert for streaming data, hentet fra en fil eller citerende tjeneste, vil følgende prøveklasse gjøre det bra , i motsetning til bruk av brute-force beregninger. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig hvis du behandler data i sanntid. EMAer, et spesielt tilfelle av vektede bevegelige gjennomsnitt, har den fordelen at den relative vektingen for hver etterfølgende periode reduseres med en konstant faktor f 2 (N1), hvor N er antall perioder over hvilke EMA skal påføres. Gitt det, kan du beregne dagens EMA (dvs. for den nåværende perioden) ved å bruke følgende iterativ formel: eman fprice (1-f) eman-1 Følgende prøveklasse implementerer denne iterative naturen til EMA og minimerer beregningskravene over brute - tvinge metoder eller etterbehandling metoder. private int numPeriods 0 private int totaltPerioder 0 privat dobbelt runningEMA 0,0 privat dobbeltfaktor 0,0 offentlig EMA (int numPeriods) this. numPeriods numPeriods factor 2.0 (numPeriods 1.0) Tilbakestill beregninger for å generere EMA for den angitte perioden. Offentlig ugyldig tilbakestilling (int numPeriods) Returnerer EMA for perioden defineres under konstruktøren. Hvis behandlede perioder er mindre enn EMA-området, returneres null. offentlig dobbelkalkulering (dobbel pris) runningEMA factorprice (1-faktor) runningEMA hvis (totalPeriods lt numberPeriods) Fra hvor du kildes prisdataene og hva du gjør med EMA-resultatene, er opp til deg. Hvis du for eksempel hadde prisdataene i en matrise og ønsker å beregne en EMA i en annen matrise, vil følgende utgave fungere: dobbel pris. hentet fra beregninger, fil eller citerer service dobbelt ema ny doubleprices. length EMA ema ny EMA (50) 50 periode EMA for (int idx0 iltprices. length idx) emaidx ema (pricesidx) Lykke til og beste ønsker for ditt prosjekt.