Liikkuva Keskiarvo Poikkeama

Alla näet C-menetelmän laskemalla Bollinger-yhtyeet kutakin pistettä kohti liukuvaa keskiarvoa, up-kaistaa ja alaspäin. Koska näet, että tämä menetelmä käyttää 2 silmukoita laskettaessa liikkuvaa keskihajontaa käyttäen liukuvaa keskiarvoa Se sisältää ylimääräisen silmukan laskea liukuva keskiarvo viimeisten n jaksojen aikana Tämä voisin poistaa lisäämällä uuden pistearvon kokonaisarvoon silmukan alussa ja poistamalla i - n pisteen arvo silmukan lopussa. Minun kysymykseni on nyt periaatteessa Can Poistan jäljelle jäävän sisemmän silmukan samalla tavalla kuin menestin liikkuvaan keskiarvoon. tulottu Jan 31 13 klo 21 45. Vastaus on kyllä, voit 80-luvun puolivälissä kehitin juuri sellaisen algoritmin, joka todennäköisesti ei ole alkuperäistä FORTRANissa prosessinvalvonta - ja valvontasovellus Valitettavasti se oli yli 25 vuotta sitten ja en muista täsmällisiä kaavoja, mutta tekniikka oli laajentaminen keskiarvojen liikkumiseen, toissijainen laskenta eikä vain lineaarisia. teidän koodi jotain, luulen, että voin suss ulos, miten tein sen sitten Ilmoita, miten sisäinen silmukka tekee Sum of Squares. in paljon samalla tavalla, että keskimäärin on oltava alun perin arvojen summa Ainoa kaksi erot ovat järjestyksessä sen teho 2 sijasta 1 ja että olet vähentänyt keskimäärin jokaista arvoa ennen neliöitä Nyt se voi näyttää erottamattomalta, mutta itse asiassa ne voidaan erottaa. Nyt ensimmäinen termi on vain summa neliöitä, että samalla tavoin kuin Keskimääräisten arvojen summa. Viimeinen termi k 2 n on vain keskimääräinen neliöidyt ajanjaksoja Koska jakaa tulos ajanjaksolla joka tapauksessa, voit lisätä uuden keskimääräisen neliöön ilman ylimääräistä Lopuksi, toisella termillä SUM -2 vik, koska SUM vi yhteensä kn voit sitten muuttaa sen tähän. or vain -2 k 2 n, joka on -2 kertaa keskimääräinen neliö, kun kausi n jaetaan uudelleen Joten lopullinen yhdistetty kaava on. varmista tarkistaa tämän pätevyyden, sillä minä johdan sen päähän päältä. Ja sisällyttämällä koodisi pitäisi näyttää jotain tällaista. Ongelman lähestymistapoja, jotka laskevat neliösumman summa on, että se ja summien neliö voi saada melko suuren, ja niiden eron laskeminen voi aiheuttaa erittäin suuren virheen, joten ajattelemme jotain parempaa. Miksi tätä tarvitaan, ks. Wikipedia-artikkeli algoritmista laskennan laskennasta ja John Cookin teoreettisesta selityksestä numeeristen tulosten osalta. Ensimmäinen , eikä lasketa stddev anna s keskittyä varianssi Kun varianssi on, stddev on vain varianssi neliöjuuri. Suppo data on array nimeltään x valssaamalla n-kokoinen ikkuna yksi voidaan ajatella poistamalla x 0: n arvo ja lisäämällä xn: n arvo Let s tarkoittaa x 0 x n-1: n ja x 1 xn: n keskiarvoja ja vastaavasti x 0 x n-1: n ja x 1 xn: n varianssien erotus poistamalla joitain ehtoja ja soveltamalla ga - bab ab. Siksi varianssia häiritsee jotain, joka ei vaadi sinua ylläpitämään neliösumman summaa, mikä on parempaa numeeriselle tarkkuudelle. Voit laskea keskiarvon ja varianssi kerran alussa oikealla algoritmilla Welfordin menetelmällä että joka kerta, kun haluat korvata arvon ikkunassa x 0 toisella xn, päivität tämän keskimääräisen ja varianssin. Kiitos siitä, että käytin sitä C: n toteutuksen perustana CLR: lle, huomasin, että käytännössä , voit päivittää sellaisen, että newVar on hyvin pieni negatiivinen luku ja sqrt epäonnistuu. Esitin, jos rajaat arvoa nollaan tässä tapauksessa. Ei ajatus, mutta vakaa Tämä tapahtui, kun jokaisella ikkunan arvolla oli sama arvo, jota käytin ikkunan koko oli 20 ja kyseinen arvo oli 0 5, jos joku haluaa kokeilla tätä Drew Noakes 26. heinäkuuta 13 klo 15 25. Olen käyttänyt commons-mathia ja osallistunut tähän kirjastoon jotain hyvin samanlaista s avoimen lähdekoodin, siirtää C: lle b: n e helppoa kuin ostoskeskuksessa olet yrittänyt tehdä piirakka tyhjästä Tarkasta ulos Heillä on StandardDeviation - luokka Siirry kaupunkiin. vastuulla 31 tammikuu 13 klo 21 48. Olet tervetullut Anteeksi, etten löytänyt vastausta, jonka etsit I ehdottomasti ei tarkoita ehdottaa koko kirjaston siirtämistä Vain vähimmäissäännöt, joiden pitäisi olla muutama sata riviä tai niin Huomaa, että minulla ei ole aavistustakaan siitä, mitä oikeudellisia tekijänoikeusrajoituksia apache on kyseisellä koodilla, joten sinun on tarkistettava, että jos et käytä sitä, tässä on linkki niin, että Variance FastMath Jason 31. 31 klo 22 36. Tärkeät tiedot on jo annettu edellä --- mutta ehkä tämä on edelleen yleistä kiinnostusta. Pieni Java-kirjasto laskee liikkuvan keskiarvon ja standardipoikkeama on saatavilla täältä. Toteutus perustuu edellä mainitun Welford-menetelmän muunnokseen. Menetelmät arvojen poistamiseksi ja korvaamiseksi ovat peräisin, joita voidaan käyttää arvojen siirtämiseen. Käytännössä liikkuvan keskiarvon ansiosta saadaan hyvä arvio aikasarjan keskiarvo, jos keskiarvo on vakio tai hitaasti muuttuva Vakaan keskiarvon tapauksessa m: n suurin arvo antaa parhaan estimaatin taustalla olevasta keskiarvosta Pitempi havaintojakso keskittää vaihtelun vaikutukset. pienemmän m: n tarjoaminen on mahdollistaa ennusteiden reagointi taustalla olevan prosessin muutokseen Havainnollistamiseksi ehdotamme tietojoukkoa, joka sisältää muutoksia aikasarjan taustalla olevaan keskiarvoon. Kuvassa esitetään aikasarjat havainnollistamiseksi yhdessä keskiarvon kysyntä, josta sarja on syntynyt Keskimäärä alkaa vakiona 10: ssä Lähtöhetkellä 21 se kasvaa yhdellä yksiköllä kussakin ajanjaksossa, kunnes se saavuttaa 20: n arvon 30 aikana. Sitten se muuttuu vakiona. Dataa simuloidaan lisäämällä keskiarvo, satunnaismelu normaalijakaumasta nolla keskiarvolla ja standardipoikkeama 3 Simulointin tulokset pyöristetään lähimpään kokonaislukuun. Taulukko esittää simuloituja havaintoja, joita käytetään t hän esimerkki Kun käytämme taulukkoa, meidän on muistettava, että tietyssä ajassa vain aiemmat tiedot ovat tiedossa. Malliparametrin arviot kolmen eri m: n arvolle esitetään yhdessä aikasarjojen keskiarvon kanssa. Alla oleva kuvio esittää keskimääräisen keskimääräisen keskimääräisen estimaatin joka kerta eikä ennuste. Ennusteet siirtävät liukuvan keskiarvon käyrät oikealle kausittain. Lopullinen johtopäätös ilmenee välittömästi luvusta. Kaikkien kolmen arvioinnin mukaan liikkuva keskiarvo on jäljessä lineaarinen suuntaus, jossa viive kasvaa m: n kanssa Viive on mallin ja aikamääritelmän välinen etäisyys Mittarina johtuen liukuva keskiarvo aliarvioi havainnot keskiarvon kasvaessa Estimaattorin esijännitys on ero tietty aika mallin keskiarvossa ja keskimääräinen arvo, jonka liikevoimakeskus ennustaa Siirtonopeus, kun keskiarvo kasvaa, on negatiivinen. Vähemmän keskitasoa, bias on positiivinen. aika ja arvioon sisältyvä bias ovat m: n funktiot Mitä suurempi m: n arvo on, sitä suurempi on viive ja bias. Jatkuvasti kasvava sarja, jossa trendi a, keskiarvon estimaattorin viive ja bias on annettu alla olevat yhtälöt. Esimerkkikäyrät eivät vastaa näitä yhtälöitä, koska esimerkkimalli ei ole jatkuvasti kasvamassa, vaan se alkaa vakiona, muuttuu trendiksi ja muuttuu taas vakiona. Myös esimerkkikäyrät vaikuttavat kohinaa. Liikkuva keskiarvo tulevaisuuden ennustetta edustaa käyrän siirtäminen oikealle. Viive ja esijännitys lisääntyvät suhteellisesti Alla olevat yhtälöt kuvaavat ennustejaksojen myöhästymistä ja ennaltaehkäisyä tulevaisuuteen suhteessa malliparametreihin. Nämä kaavat ovat taas jonkin aikaa sarjassa, jossa on jatkuva lineaarinen suuntaus. Emme saa yllättyä tässä tuloksessa Liikkuva keskiarvon estimaattori perustuu oletusarvoiseen vakioarvoon, ja esimerkissä on lineaarinen tr päättyy keskimäärin tutkimusjakson osan aikana Koska reaaliaikasarjat noudattavat harvoin tarkasti kaikkia mallin oletuksia, meidän pitäisi olla valmis tällaisiin tuloksiin. Voimme myös päätellä, että melun vaihtelulla on suurin vaikutus pienempi m Arvio on huomattavasti haihtumaton liikkuva keskiarvo 5 kuin liukuva keskiarvo 20 Meillä on ristiriitaiset toiveet kasvattaa m vähentää melun aiheuttaman vaihtelun vaikutusta ja pienentää m ennusteen toimivuutta paremmin muuttuviin keskiarvoihin. Virhe on todellisen datan ja ennustetun arvon välinen ero. Jos aikasarja on todella vakioarvo, virheen odotettu arvo on nolla ja virheen varianssi koostuu termistä, joka on funktio ja toinen termi, joka on melun varianssi. Ensimmäinen termi on keskiarvon varianssi, joka on arvioitu näytteellä m havainnoista, olettaen, että tiedot ovat peräisin väestöstä, jolla on vakio keskiarvo Tämä termi on mini m suurentaa m tekemällä m mahdollisimman suurella Suurella m: lla ennustetta ei reagoi muutokseen perustuvassa aikasarjassa. Jotta ennuste olisi reagoiva muutoksiin, haluamme mahdollisimman pieneksi 1, mutta tämä lisää virhevirheitä. Käytännön ennuste vaatii väliarvo. Lähetys Excelin kanssa. Ennusteiden lisäosa toteuttaa liikkuvien keskimääräisten kaavojen. Alla oleva esimerkki näyttää analyysin, jonka lisäys on syötetty sarakkeessa B olevien näytetietojen osalta. Ensimmäiset 10 havaintoa indeksoidaan -9 - 0 Verrattuna taulukkoon Edellä esitetyistä kausittaisista indekseistä siirretään -10. Ensimmäiset kymmenen havaintoa antavat arvioinnin käynnistysarvot ja niitä käytetään laskettaessa liukuvaa keskiarvoa ajanjaksolle. MA 10-sarakkeessa C esitetään lasketut liukuva keskiarvot Liikkuva keskiarvo m on solu C3 Etusivun 1 sarake D esittää yhden jakson ennustetta tulevaisuuteen Ennustettu aikaväli on solussa D3 Kun ennustevälit muuttuvat suuremmiksi numeroiksi Fore c Olumn on muuttunut alaspäin. Err 1-sarake E osoittaa havainnon ja ennusteen välisen eron. Esimerkiksi, havainto ajanhetkellä 1 on 6 Oletusarvo liikkuvasta keskiarvosta aikaan 0 on 11 1 Virhe on -5 1 Keskimääräinen poikkeama ja keskimääräinen keskihajonta MAD lasketaan soluissa E6 ja E7 vastaavasti. Keskimääräinen keskiarvo - MA. BREAKING DOWN Siirrettävä keskiarvo - MA. As SMA-esimerkki, harkitse tietoturvaa seuraavin päätöskurssein 15 päivän kuluessa. Viikko 1 5 päivää 20, 22, 24, 25, 23. Viikko 2 5 päivää 26, 28, 26, 29, 27. Viikko 3 5 vrk 28, 30, 27, 29, 28. 10 päivän MA keskimääräisesti ensimmäiset 10 päivää ensimmäisen datapisteenä Seuraavassa datapiste laskisi aikaisimman hinnan, lisäsi hinnan 11. päivänä ja ottaa keskiarvon, ja niin edelleen, kuten alla on. Kuten aiemmin on todettu, MA: t viivästyttävät nykyistä hintatoimintaa, koska ne perustuvat aiemmista hinnoista kauemmin MA: n ajanjakso, sitä suurempi on viive. Näin ollen 200 päivän MA: lla on paljon suurempi viive kuin 20 päivää MA, koska se sisältää hinnat viimeisten 200 päivän aikana. Käytettävän MA: n pituus riippuu kaupankäynnin tavoitteista. Lyhyempiä kaupankäynnin kohteena olevia lyhytaikaisia ​​kaupankäyntijärjestelmiä käytetään pitempiaikaisten sijoittajien kannalta. päivän MA on laajalti sijoittajien ja kauppiaiden keskuudessa, ja tämän liukuvan keskiarvon ylä - ja alapuolella olevat keskeytykset katsotaan tärkeiksi kaupankäyntisignaaleiksi. Maat antavat myös tärkeitä kauppasignaaleja yksinään tai kun kaksi keskiarvoa ylittävät nouseva MA osoittaa, että turvallisuus on kun taas laskeva MA osoittaa, että se on laskusuunnassa Vastaavasti ylöspäin suuntautuvaa vauhtia vahvistetaan nousevalla risteytyksellä, joka ilmenee, kun lyhyen aikavälin MA ylittää pidemmän aikavälin MA: n alaspäin suuntautuvan momentin vahvistetaan laskevalla crossoverilla, joka tapahtuu kun lyhyen aikavälin MA ylittää pidemmän aikavälin MA: n.