Jag har i huvudsak en mängd värden som denna. Den ovanstående matrisen är översimplifierad, jag m samlar 1 värde per millisekund i min riktiga kod och jag måste bearbeta utmatningen på en algoritm som jag skrev för att hitta den närmaste toppen före en tidpunkt Logiken misslyckas eftersom i mitt exempel ovan är 0 36 den riktiga toppen, men min algoritm skulle se bakåt och se det sista numret 0 25 som toppen eftersom det sänker till 0 24 före det. Målet är att ta dessa värden Och tillämpa en algoritm för dem som släpper ut dem lite så att jag har mer linjära värden, dvs jag tycker att mina resultat är kurva, inte jaggedy. Jag har fått höra att använda ett exponentiellt glidande medelfilter till mina värden. Hur kan jag gör det här Det är verkligen svårt för mig att läsa matematiska ekvationer. Jag hanterar mycket bättre med kod. Hur bearbetar jag värden i min array och tillämpar en exponentiell glidande genomsnittlig beräkning för att till och med utföra dem. Skal den 8 februari 12 på 20 27. För att beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde behöver du hålla någon stat runt och du behöver en inställningsparameter Detta kräver en liten klass om du antar att du använder Java 5 eller senare. Inställning med sönderfallsparametern du vill kan ta tuning ska vara mellan 0 och 1 och använd sedan genomsnittet för att filtrera. När du läser en sida på några matematiska Återkommande, allt du verkligen behöver veta när du gör det till kod är att matematiker gillar att skriva index i arrayer och sekvenser med prenumerationer. De har några andra noteringar också, vilket hjälper inte Emellertid är EMA ganska enkel eftersom du bara behöver att komma ihåg ett gammalt värde, inga komplicerade tillståndsuppställningar krävs. svarade den 8 februari 12 på 20 42. TKKocheran Ganska mycket Det är inte trevligt när saker kan vara enkla Om du börjar med en ny sekvens får du en ny medelvärde Observera att de första villkoren i Den genomsnittliga sekvensen hoppar runt lite på grund av gränseffekter, men du får de med andra glidande medelvärder. En bra fördel är dock att du kan linda den glidande genomsnittliga logiken in i medelvärdet och experimentera utan att störa t han vilar på ditt program för mycket Donal Fellows 9 februari 12 på 0 06. Jag har svårt att förstå dina frågor, men jag kommer att försöka svara ändå.1 Om din algoritm hittat 0 25 istället för 0 36, då är det fel Det är fel eftersom det förutsätter en monotonisk ökning eller minskning som alltid går upp eller alltid går ner, Om du inte vill ha det maximala, om du inte är genomsnittlig ALLA dina data, är dina datapunkter --- som du presenterar dem --- olinjära. värdet mellan två punkter i tid, skära sedan din matris från tmin till tmax och hitta max av den subarray.2 Nu är konceptet för glidande medelvärden mycket enkelt. Föreställ dig att jag har följande lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Jag kan släpa ut det genom att ta medeltalet av två nummer 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observera att det första numret är genomsnittet av 1 5 och 1 4 sekund och första siffrorna är den andra nya listan är genomsnittet av 1 4 och 1 5 tredje och andra gamla listan den tredje nya listan i genomsnitt 1 5 och 1 4 fjärde och tredje, och så vidare kunde jag har gjort det period tre eller fyra eller n Observera hur dataen är mycket jämnare Ett bra sätt att se glidande medelvärden på jobbet är att gå till Google Finance, välj ett lager försök Tesla Motors ganska flyktiga TSLA och klicka på technicals längst ner på diagrammet Välj Flyttande medelvärde med en given period och Exponentiell glidande medelvärde för att jämföra deras skillnader. Exponentialt glidande medelvärde är bara en annan utarbetande av detta men viktar de äldre data mindre än de nya data så är det ett sätt att förspänna utjämningen mot baksidan Vänligen läs Wikipedia-posten. Så det här är mer en kommentar än ett svar, men den lilla kommentarrutan var bara för liten lycka till. Om du har problem med matte kan du gå med ett enkelt glidande medel istället för exponentiella Så utgången du får skulle vara de sista x-termerna dividerad med x Otestad pseudokod. Notera att du måste hantera start - och slutdelarna av data eftersom det tydligt är att du inte kan räkna med de senaste 5 termerna när du befinner dig på din andra datapunkt , den Re är effektivare sätt att beräkna den här rörliga genomsnittliga summan summan - äldsta nyaste, men det här är att få konceptet av vad som händer across. answered Feb 8 12 vid 20 41. Exponential Moving Average - EMA. BREAKNING NED Exponential Moving Average - EMA . De 12 och 26-dagars EMA-erna är de mest populära kortsiktiga medelvärdena, och de används för att skapa indikatorer som den rörliga genomsnittliga konvergensdiversensen MACD och den procentuella prisoscillatorn PPO Generellt är de 50 och 200 dagars EMA-erna används som signaler för långsiktiga trender. Trader som använder teknisk analys, finner glidande medelvärden som är mycket användbara och insiktsfulla när de tillämpas korrekt men skapar kaos när de används felaktigt eller är felaktigt tolkade. Alla de glidande medelvärdena som vanligtvis används i teknisk analys ligger i sig av Indikatorer Följaktligen bör slutsatserna från att tillämpa ett glidande medelvärde till ett visst marknadsdiagram vara att bekräfta ett marknadsförflytt eller att indikera dess styrka. Mycket ofta vid den tiden en rörlig averag e-indikatorlinjen har förändrats för att återspegla ett betydande drag på marknaden har den optimala marknaden för marknadsinträde redan passerat. En EMA tjänar till att lindra detta dilemma i viss utsträckning Eftersom EMA-beräkningen lägger mer vikt på de senaste uppgifterna kramar det Prisåtgärden lite snävare och reagerar därför snabbare Detta är önskvärt när en EMA används för att härleda en handelsinsignal. Interpretera EMA. Liksom alla glidande medelindikatorer är de mycket bättre lämpade för trending marknader När marknaden är i en stark Och hållbar utveckling EMA-indikatorlinjen kommer också att visa en uptrend och vice versa för en nedåtriktad trend En vaksam näringsidkare kommer inte bara att uppmärksamma riktningen för EMA-linjen utan också förhållandet mellan förändringshastigheten från en rad till nästa Till exempel, när prisåtgärden för en stark uppåtgående börjar platta och vända, börjar EMA: s förändringshastighet från en stapel till nästa minska till dess att indikatorlinjen plattas och den förändringsgraden är noll. På grund av den släpande effekten, vid denna punkt eller till och med några få barer innan, bör prisåtgärden redan ha reverserat. Det följer således att det var möjligt att använda en konsekvent minskning i förändringshastigheten för EMA som en indikator som ytterligare kan motverka det dilemma som orsakas av den försvagande effekten av rörliga medelvärden. Användningen av EMA. EMAs används vanligen i kombination med andra indikatorer för att bekräfta betydande marknadsrörelser och att mäta deras giltighet. För handlare som handlar intradag och snabbt Marknader är EMA mer tillämpligt. Oftast använder handlare EMA för att bestämma en handelsförspänning. Om en EMA på ett dagligt diagram visar en stark uppåtgående trend, kan en intraday-trader s strategi vara att endast handla från långsidan på en intradag Diagram. Exponentially Weighted Moving Average. Volatility är det vanligaste måttet på risk, men det kommer i flera smaker. I en tidigare artikel visade vi hur man beräkna enkel historik L volatilitet För att läsa denna artikel, se Använd volatilitet för att mäta framtida risk Vi använde Googles faktiska aktiekursdata för att beräkna daglig volatilitet baserat på 30 dygns lagerdata. I den här artikeln kommer vi att förbättra den enkla volatiliteten och diskutera exponentiellt vägda Flytta genomsnittliga EWMA Historical Vs Implicit Volatilitet Låt oss sätta denna metriska till ett visst perspektiv Det finns två breda tillvägagångssätt historiska och implicita eller implicita volatiliteter Det historiska synsättet förutsätter att förflutet är prolog, vi mäter historia i hopp om att det är förutsägbart Implicerat volatilitet Å andra sidan ignorerar den historia som den löser för volatiliteten som indikeras av marknadspriserna. Det hoppas att marknaden vet bäst och att marknadspriset innehåller, även om det implicit är, en konsensusuppskattning av volatiliteten. För relaterad läsning, se Användningen och gränserna för Volatilitet. Om vi fokuserar på bara de tre historiska tillvägagångssätten till vänster ovan, har de två steg gemensamt. Beräkna serien av periodiska returnera. Välj en viktningsplan. Först beräknar vi den periodiska avkastningen Det är vanligtvis en serie av dagliga avkastningar där varje avkastning uttrycks i kontinuerligt förhöjda termer. För varje dag tar vi den naturliga loggen av förhållandet mellan aktiekurserna, dvs priset idag uppdelat av pris igår och så vidare. Detta ger en serie dagliga avkastningar, från u till du im beroende på hur många dagar m dagar vi mäter. Det tar oss till det andra steget. Här är de tre metoderna olika. I den föregående artikeln Med hjälp av volatilitet för att mäta framtida risk visade vi att det med några acceptabla förenklingar är den enkla variansen medeltalet av den kvadrerade avkastningen. Notera att detta summerar var och en av de periodiska avkastningarna och delar sedan den totala med antalet dagar eller observationer m Så det är egentligen bara ett medelvärde av den kvadratiska periodiska avkastningen. Sätt på ett annat sätt, varje kvadrerad retur får lika vikt. Om alfa a är en viktningsfaktor specifikt, en 1 m, ser en enkel varians som Eting som detta. EWMA förbättras på enkel varians Svagheten i detta tillvägagångssätt är att alla avkastningar tjänar samma vikt igår s mycket nyårig avkastning har inget mer inflytande på variansen än förra månaden s återvändande Detta problem fixas med hjälp av exponentiellt vägda rörelse Genomsnittlig EWMA, där nyare avkastning har större vikt på variansen. Det exponentiellt viktade glidande genomsnittet EWMA introducerar lambda som kallas utjämningsparametern. Lambda måste vara mindre än en. Under detta förhållande, i stället för lika vikter, vägs varje kvadrerad retur av En multiplikator enligt följande. Till exempel, RiskMetrics TM, ett finansiellt riskhanteringsföretag, tenderar att använda en lambda på 0 94, eller 94 I detta fall vägs den första senast kvadrerade periodiska avkastningen med 1-0 94 94 0 6 nästa kvadrerade retur är helt enkelt en lambda-multipel av den tidigare vikten i detta fall 6 multiplicerad med 94 5 64 och den tredje föregående dagen s vikten är lika med 1-0 94 0 94 2 5 30. Det är betydelsen av exponentiell i EWMA är varje vikt en konstant multiplikator, dvs lambda, som måste vara mindre än en av föregående dags vikt. Detta säkerställer en varians som är viktad eller förspänd mot nyare data. Läs mer om Excel-kalkylbladet för Google s Volatilitet The Skillnaden mellan helt enkelt volatilitet och EWMA för Google visas nedan. Enkel volatilitet väger väsentligen varje periodisk avkastning med 0 196, vilket visas i kolumn O vi hade två års daglig aktiekursdata Det är 509 dagliga avkastningar och 1 509 0 196 Men varsel den kolumn P tilldelar en vikt av 6, sedan 5 64, sedan 5 3 och så vidare Det är den enda skillnaden mellan enkel varians och EWMA. Remember När vi summerar hela serien i kolumn Q har vi variansen, vilket är kvadraten av standardavvikelsen Om vi vill ha volatilitet måste vi komma ihåg att ta kvadratroten av den variansen. Vad är skillnaden i den dagliga volatiliteten mellan variansen och EWMA i Google s-fallet Det är viktigt Den enkla variansen gav oss en daglig Volatiliteten på 2 4 men EWMA gav en daglig volatilitet på endast 1 4 se kalkylbladet för detaljer Tydligen sänkte Googles volatilitet mer nyligen, därför kan en enkel varians vara artificiellt hög. Idag s Varians är en funktion av Pior Day s Variance Du kommer märka att vi behövde beräkna en lång serie exponentiellt sjunkande vikter Vi vann inte matematiken här, men en av EWMA: s bästa egenskaper är att hela serien reduceras bekvämt till en rekursiv formel. Recursiv innebär att dagens variansreferenser Det vill säga är en funktion av tidigare dag s varians Du kan även hitta denna formel i kalkylbladet och det ger exakt samma resultat som longhandberäkningen. Det står idag s varians under EWMA är lika med igår s varians viktad av lambda plus igår s kvadrerade avkastning Vägd av en minus lambda Observera hur vi bara lägger till två termer tillsammans igår s viktad varians och gårdagar viktad, kvadrerad retur. Än så, lambda är vår utjämning par ameter En högre lambda t. ex. som RiskMetric s 94 indikerar långsammare sönderfall i serien - relativt sett kommer vi att ha fler datapunkter i serien och de kommer att falla av långsammare Om å andra sidan, om vi reducerar lambda , vi indikerar högre sönderfall, vikterna faller av snabbare och som ett direkt resultat av det snabba förfallet används färre datapunkter. I kalkylbladet är lambda en ingång, så att du kan experimentera med sin känslighet. Summa volatilitet är den momentana standarden Avvikelse av ett lager och den vanligaste riskmetrisen Det är också kvoten för variansen Vi kan mäta variansen historiskt eller implicit implicerad volatilitet Vid mätning historiskt är den enklaste metoden enkel varians Men svagheten med enkel varians är att alla avkastningar får samma vikt Så vi står inför en klassisk avvägning, vi vill alltid ha mer data, men ju mer data vi har desto mer är vår beräkning utspädd med avlägsen mindre relevanta data. Det exponentiellt vägda glidande medlet E WMA förbättras på enkel varians genom att tilldela vikter till periodisk avkastning Genom att göra detta kan vi båda använda en stor urvalsstorlek, men ge också större vikt till senare avkastning. För att se en filmhandledning om detta ämne, besök Bionic Turtle. Det maximala beloppet av pengar som Förenta staterna kan låna Skuldtaket skapades enligt Second Liberty Bond Act. Räntesatsen vid vilken en förvaringsinstitut lånar medel som upprätthålls i Federal Reservera till en annan depositarinstitution.1 En statistisk åtgärd av spridningen av avkastning för en viss säkerhet eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En akt som amerikanska kongressen antog 1933 som banklagen, som förbjöd handelsbanker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och nonprofit sektor. Den amerikanska presidiet för arbete. Valutakortet eller valutasymbolen för den indiska rupien INR, indiens valuta Rupén består av 1.
No comments:
Post a Comment