Lógica Média Móvel

Eu essencialmente tenho uma série de valores como este: a matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo em meu código real e preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0,24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu ligo muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair 8 de fevereiro 12 às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): Instantiate com o parâmetro de decaimento que você deseja (pode ter uma afinação deve estar entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre alguma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subíndices. (Contudo, algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos na seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem perturbar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então está errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está descendo). A menos que você tenha TODOS OS seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizá-lo tomando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro número), a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e uma média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados anteriores menos do que os novos dados, é uma maneira de polarizar o alisamento na parte de trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e fim dos dados, pois claramente você não pode usar os 5 últimos termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem formas mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito do que está acontecendo. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncMoving Médias: Estratégias 13 Por Casey Murphy. Senior Analyst ChartAdvisor Diferentes investidores usam médias móveis por diferentes motivos. Alguns os usam como sua principal ferramenta analítica, enquanto outros simplesmente os usam como um construtor de confiança para respaldar suas decisões de investimento. Nesta seção, bem apresentar alguns tipos diferentes de estratégias - incorporá-las ao seu estilo de negociação depende de você Crossovers Um crossover é o tipo mais básico de sinal e é favorecido entre muitos comerciantes porque remove todas as emoções. O tipo mais básico de crossover é quando o preço de um activo se move de um lado de uma média móvel e fecha-se sobre o outro. Os cruzadores de preços usam cruzamentos de preços para identificar mudanças no impulso e podem ser usados ​​como uma estratégia básica de entrada ou saída. Como você pode ver na Figura 1, uma cruz abaixo de uma média móvel pode sinalizar o início de uma tendência de baixa e provavelmente será usada pelos comerciantes como um sinal para fechar quaisquer posições longas existentes. Por outro lado, um fechamento acima de uma média móvel abaixo pode sugerir o início de uma nova tendência de alta. O segundo tipo de crossover ocorre quando uma média de curto prazo atravessa uma média de longo prazo. Este sinal é usado pelos comerciantes para identificar que o impulso está mudando em uma direção e que um movimento forte provavelmente se aproxima. Um sinal de compra é gerado quando a média de curto prazo cruza acima da média de longo prazo, enquanto um sinal de venda é desencadeado por um cruzamento médio de curto prazo abaixo de uma média de longo prazo. Como você pode ver no gráfico abaixo, esse sinal é muito objetivo, e é por isso que é tão popular. Crossover triplo e a faixa média móvel As médias móveis adicionais podem ser adicionadas ao gráfico para aumentar a validade do sinal. Muitos comerciantes colocam as médias móveis de cinco, 10 e 20 dias em um gráfico e esperam até que a média de cinco dias atravesse os outros, geralmente esse é o sinal de compra primário. Esperar a média de 10 dias para atravessar acima da média de 20 dias é freqüentemente usada como confirmação, uma tática que muitas vezes reduz o número de sinais falsos. Aumentar o número de médias móveis, como visto no método do cruzamento triplo, é uma das melhores maneiras de avaliar a força de uma tendência e a probabilidade de a tendência continuar. Isso levanta a pergunta: o que aconteceria se você continuasse adicionando médias móveis. Algumas pessoas argumentam que se uma média móvel é útil, então 10 ou mais devem ser ainda melhores. Isso nos leva a uma técnica conhecida como faixa média móvel. Como você pode ver no gráfico abaixo, muitas médias móveis são colocadas no mesmo gráfico e são usadas para avaliar a força da tendência atual. Quando todas as médias móveis se movem na mesma direção, a tendência é dita ser forte. As reversões são confirmadas quando as médias atravessam e se dirigem na direção oposta. A capacidade de resposta às condições de mudança é explicada pelo número de períodos de tempo usados ​​nas médias móveis. Quanto mais curtos os períodos de tempo utilizados nos cálculos, mais sensíveis a média são as ligeiras mudanças de preços. Uma das fitas mais comuns começa com uma média móvel de 50 dias e adiciona médias em incrementos de 10 dias até a média final de 200. Esse tipo de média é bom na identificação de atrasos de tendências a longo prazo. Filtros Um filtro é qualquer técnica usada na análise técnica para aumentar a confiança de um determinado comércio. Por exemplo, muitos investidores podem optar por esperar até que uma segurança cruza acima de uma média móvel e é pelo menos 10 acima da média antes de fazer um pedido. Esta é uma tentativa de garantir que o crossover seja válido e reduzir o número de sinais falsos. A desvantagem sobre confiar em filtros demais é que algum ganho é desistido e isso pode levar a sentir que você perdeu o barco. Esses sentimentos negativos diminuirão ao longo do tempo, pois você ajusta constantemente os critérios usados ​​para o seu filtro. Não há regras estabelecidas ou coisas a serem observadas ao filtrar é simplesmente uma ferramenta adicional que lhe permitirá investir com confiança. Envelope médio móvel Outra estratégia que incorpora o uso de médias móveis é conhecida como um envelope. Esta estratégia envolve o planejamento de duas bandas em torno de uma média móvel, escalonada por uma porcentagem específica. Por exemplo, no quadro abaixo, um envelope 5 é colocado em torno de uma média móvel de 25 dias. Os comerciantes irão assistir essas bandas para ver se elas atuam como áreas fortes de suporte ou resistência. Observe como o movimento muitas vezes inverte a direção depois de se aproximar de um dos níveis. Um movimento de preço para além da banda pode sinalizar um período de exaustão, e os comerciantes irão procurar uma reversão em direção à média do centro.