Weighted Mobile Media C Code

Calibrati medie mobili: I principi fondamentali Nel corso degli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice. Il primo problema è il lasso di tempo della media mobile (MA). La maggior parte degli analisti tecnici ritengono che l'azione dei prezzi. l'apertura o la chiusura del prezzo delle azioni, non è sufficiente su cui dipendere per prevedere correttamente i segnali di acquisto o vendita delle azioni di crossover MAs. Per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati relativi ai prezzi più recenti utilizzando la media mobile esponenziale livellata (EMA). (Per saperne di più nell'esplorazione esponenziale Pesato media mobile.) Un esempio per esempio, utilizzando un 10-giorni MA, un analista avrebbe preso il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno per le nove, l'ottavo giorno per otto e così via alla prima della MA. Una volta che il totale è stato determinato, l'analista poi dividere il numero per l'aggiunta dei moltiplicatori. Se si aggiungono i moltiplicatori del 10-day MA esempio, il numero è 55. Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderata. (Per la lettura correlata, controllare semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Molti tecnici sono convinti sostenitori del esponenzialmente lisciato media mobile (EMA). Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori. Forse la migliore spiegazione viene da John J. Murphys: Analisi tecnica dei mercati finanziari, (pubblicato dal New York Institute of Finance, 1999): Il modo esponenziale lisciato movimento indirizzi medi sia dei problemi connessi con la media mobile semplice. Innanzitutto, la media esponenziale livellata assegna un peso maggiore ai dati più recenti. Pertanto, è una media mobile ponderata. Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, esso include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento. Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al più recente prezzo giorni, che viene aggiunta ad una percentuale del valore giorni precedente. La somma dei due valori percentuali aggiunge fino a 100. Per esempio, l'ultimo giorni prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 (.10), che viene aggiunto al giorno precedente peso di 90 (.90). Questo dà l'ultimo giorno 10 del peso totale. Questo sarebbe l'equivalente di una media di 20 giorni, dando l'ultimo giorni prezzo un valore inferiore di 5 (.05). Figura 1: esponenziale Smoothed media mobile È possibile che questo grafico mostra il Nasdaq Composite Index dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 ° giugno 2001. Come si può vedere chiaramente, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura nel corso di un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precisi sul 8 settembre (contrassegnato da un nero freccia verso il basso). Questo era il giorno in cui l'indice rotto sotto il livello 4.000. La seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano. Il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000. E poi tuffò di nuovo a toccare il fondo a 1619,58 su aprile 4. La fase di rialzo del 12 aprile è contrassegnato da una freccia. Qui l'indice ha chiuso a 1,961.46, e tecnici ha cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali che iniziano a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e alcuni dei problemi legati all'energia. (Leggi i nostri articoli correlati: Moving Buste Media:. Affinamento uno strumento popolare Trading and Moving rimbalzo media) What039s la differenza tra la media mobile e ponderata media mobile a 5 periodo di media mobile, sulla base dei prezzi di cui sopra, sarebbe stato calcolato con la seguente formula: sulla base della suddetta equazione, il prezzo medio per il periodo di cui sopra era 90.66. Utilizzando medie mobili è un metodo efficace per l'eliminazione di forti fluttuazioni dei prezzi. La limitazione chiave è che i punti dati dai dati precedenti non sono ponderati in modo diverso rispetto ai dati punti vicino l'inizio del set di dati. Questo è dove le medie mobili ponderate entrano in gioco. medie ponderate assegnare una ponderazione più pesante a più punti di dati attuali dal momento che sono più rilevanti di punti dati in un lontano passato. La somma della ponderazione deve aggiungere fino a 1 (o 100). Nel caso della media mobile semplice, i coefficienti sono equamente distribuiti, ed è per questo che non sono riportati nella tabella sopra riportata. Prezzo di chiusura di AAPLAveragesSimple movimento AveragesSimple media media mobile Siete invitati a risolvere questo compito secondo la descrizione dell'attività, utilizzando qualsiasi linguaggio si può sapere. Calcolo del media mobile di una serie di numeri. Creare un functionclassinstance stateful che richiede un periodo e restituisce una routine che prende un numero come argomento e restituisce una media mobile semplice dei suoi argomenti fino ad ora. Una media mobile è un metodo per calcolare una media di un flusso di numeri soltanto media dell'ultimo 160 P 160 numeri dal flusso, 160 dove 160 P 160 è conosciuto come il periodo. Può essere implementata chiamando una routine sigla con 160 P 160 come argomento, 160 I (P), 160 che deve poi restituire una routine che quando chiamata con singoli membri successivi di un flusso di numeri, calcola la media di (fino a), l'ultimo 160 P 160 di loro, consente di chiamare questo 160 SMA (). La parola 160 stateful 160 nella descrizione compito si riferisce alla necessità di 160 SMA () 160 ricordare determinate informazioni tra le chiamate ad esso: 160 Il periodo, 160 P 160 Un ordinato contenitore di almeno gli ultimi 160 P 160 numeri da ciascuno di le sue chiamate individuali. Stateful 160 significa anche che le chiamate successive a 160 I (), 160 l'inizializzatore, 160 dovrebbero tornare routine separati che 160 non 160 quota statale ha salvato in modo che potessero essere utilizzati su due flussi indipendenti di dati. Pseudo-codice per un'implementazione di 160 SMA 160 è: Questa versione utilizza una coda permanente per contenere i valori più recenti p. Ogni funzione tornato da init-mobile-media ha il suo stato in un atomo in possesso di un valore di coda. Questa implementazione utilizza una lista circolare per memorizzare i numeri all'interno della finestra all'inizio di ogni iterazione puntatore si riferisce alla cella lista che contiene il valore semplicemente spostando fuori dalla finestra ed essere sostituito con il valore appena aggiunto. Usando una modifica di chiusura Attualmente questa tecnica SMA cant essere nogc perché assegna una chiusura sul mucchio. Alcune analisi di fuga potrebbe rimuovere l'assegnazione mucchio. Utilizzando una modifica Struct Questa versione evita l'assegnazione mucchio di chiusura mantenere i dati in stack frame della funzione principale. Stesso risultato: per evitare le approssimazioni in virgola mobile continuano ad accumularsi e in crescita, il codice può eseguire una somma periodica sulla intera matrice coda circolare. Questa implementazione produce due (funzione) oggetti che condividono stato. E 'idiomatica in E per separare input output (letta da scrittura), piuttosto che la loro combinazione in un unico oggetto. La struttura è la stessa come l'implementazione di standard DeviationE. Il programma elisir seguito genera una funzione anonima con un periodo p incorporato, che viene utilizzato come il periodo della media mobile semplice. La funzione corsa legge l'input numerico e lo passa alla funzione anonima appena creato e poi ispeziona il risultato di STDOUT. L'uscita è illustrato di seguito, con la media, quindi l'ingresso raggruppati, formando la base di ogni media mobile. Erlang ha chiusure, ma le variabili immutabili. Una soluzione è quindi di utilizzare processi e un semplice scambio di messaggi API base. lingue Matrix hanno routine per calcolare la avarages scivolando per una data sequenza di elementi. È meno efficiente ciclo come i seguenti comandi. richiede continuamente per un ingresso I. che viene aggiunta alla fine di un elenco L1. L1 può essere trovato premendo 2ND1 e media può essere trovato in ListOPS Premere ON per terminare il programma. Funzione che restituisce una lista contenente i dati medi del Programma argomento in dotazione che restituisce un valore semplice ad ogni invocazione: lista è la lista del calcolo della media: p è il periodo: 5 restituisce la lista media: Esempio 2: Utilizzo del movinav2 programma (i , 5) - Inizializzazione movimento calcolo della media, e definire periodo di 5 movinav2 (3, x): x - i nuovi dati nella lista (valore 3), e il risultato sarà memorizzato in x variabile, e visualizzato movinav2 (4, x) : x - nuovi dati (valore 4), e il nuovo risultato verranno memorizzati x variabile, e visualizzati (43) 2. Descrizione della funzione movinavg: variabile r - è il risultato (la lista media) che verrà restituito variabile i - è la variabile indice e punti al termine del sub-lista l'elenco in fase media. variabile z - una variabile aiutante La funzione utilizza variabile i per determinare quali valori della lista saranno considerati nel prossimo calcolo della media. Ad ogni iterazione, punti i variabile all'ultimo valore nell'elenco che verrà utilizzato nel calcolo della media. Quindi abbiamo solo bisogno di capire quale sarà il primo valore nella lista. Solitamente ben deve considerare elementi p, quindi il primo elemento sarà quello indicizzato da (i-p1). Tuttavia sulle prime iterazioni che il calcolo in genere è negativo, quindi la seguente equazione eviterà indici negativi: max (i-p1,1) o, organizzare l'equazione, max (i-p, 0) 1. Ma il numero di elementi sulle prime iterazioni sarà anche più piccola, il valore corretto sarà (index end - iniziare indice 1) o, disponendo l'equazione, (i - (max (ip, 0) 1) 1), e poi , (i-max (ip, 0)). z variabile contiene il valore comune (max (ip), 0) in modo che il beginIndex sarà (Z1) e le NumberOfElements sarà (IZ) la metà (la lista, Z1, iz) restituirà l'elenco dei valori che saranno in media sum ( .) saranno sommare loro somma (.) (IZ) ri li media e memorizzare il risultato nel luogo appropriato nella lista dei risultati FP1 crea una parziale applicazione fissa i (in questo caso) il secondo e il terzo parametro