Berechnen Exponentiell Gleitend Durchschnittlich Java

Ich habe im Wesentlichen ein Array von Werten wie folgt. Das oben genannte Array ist vereinfacht, ich sammle 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und ich muss die Ausgabe auf einem Algorithmus verarbeiten, den ich schrieb, um den nächstgelegenen Peak vor einem Zeitpunkt zu finden Logik scheitert, weil in meinem Beispiel oben, 0 36 ist die reale Spitze, aber mein Algorithmus würde nach hinten schauen und sehen die letzte Zahl 0 25 als die Spitze, da es eine Abnahme auf 0 24 vor it. The Ziel ist, diese Werte zu nehmen Und wendet einen Algorithmus an sie an, die sie ein bisschen glätten wird, damit ich mehr lineare Werte habe, dh ich mag meine Resultate, um curvy zu sein, nicht jaggedy. Ich wurde gesagt, um einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter auf meine Werte anzuwenden Wie kann ich Tu es das ist es wirklich schwer für mich, mathematische Gleichungen zu lesen, ich befasse mich viel besser mit Code. Wie verarbeite ich Werte in meinem Array und wende eine exponentielle gleitende durchschnittliche Berechnung an, um sie auch auszumachen. 8. Februar um 20 27.Zur berechnen Ein exponentieller gleitender Durchschnitt muss man einen Zustand um und halten Sie benötigen einen Tuning-Parameter Dies erfordert eine kleine Klasse, die davon ausgeht, dass Sie Java 5 oder höher verwenden. Mit dem Zerfallsparameter, den Sie tun möchten, sollte das Tuning zwischen 0 und 1 liegen und dann den Durchschnitt verwenden, um zu filtern. Wenn Sie eine Seite auf etwas mathematisch lesen Rezidiv, alles, was du wirklich wissen musst, wenn du es in Code umwandst, ist, dass Mathematiker gerne Indizes in Arrays und Sequenzen mit Indizes schreiben. Sie haben auch ein paar andere Notationen, die nicht helfen Aber die EMA ist ziemlich einfach, wie du nur brauchst An einen alten Wert zu erinnern, keine komplizierten Zustand Arrays erforderlich. answered Feb 8 12 bei 20 42. TKKocheran Ziemlich viel Isn t it nice, wenn die Dinge einfach sein können Wenn Sie mit einer neuen Sequenz beginnen, erhalten Sie einen neuen Mittelwert. Beachten Sie, dass die ersten paar Begriffe in der Gemittelte Sequenz springt um ein bisschen wegen der Brenneffekte, aber man bekommt die mit anderen gleitenden Durchschnitten auch Allerdings ist ein guter Vorteil, dass man die gleitende durchschnittliche Logik in den Mittelalter einpacken kann und ohne zu stören t Er Rest deines Programms zu viel Donal Fellows Feb 9 12 bei 0 06.Ich habe eine harte Zeit, deine Fragen zu verstehen, aber ich werde versuchen, irgendwie zu antworten.1 Wenn dein Algorithmus 0 25 statt 0 36 gefunden hat, dann ist es falsch Es ist falsch, weil es eine monotone Zunahme oder Abnahme annimmt, die immer aufwärts geht oder immer hinuntergeht, es sei denn, du durchschnittlich alle deine Daten, deine Datenpunkte - wie du sie vorstellst --- sind nichtlinear Wenn du wirklich das Maximum finden willst Wert zwischen zwei Punkten in der Zeit, dann schneiden Sie Ihr Array von tmin zu tmax und finden Sie die max von diesem subarray.2 Nun ist das Konzept der gleitenden Durchschnitte sehr einfach vorstellen, dass ich die folgende Liste 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Ich kann es glätten, indem ich den Durchschnitt von zwei Zahlen 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Beachten Sie, dass die erste Zahl der Durchschnitt von 1 5 und 1 4 Sekunden und erste Zahlen die zweite neue Liste ist Ist der Durchschnitt von 1 4 und 1 5 Drittel und zweite alte Liste die dritte neue Liste der Durchschnitt von 1 5 und 1 4 vierte und dritte, und so weiter könnte ich Haben es Zeitraum drei oder vier, oder n Hinweis, wie die Daten ist viel glatter Ein guter Weg, um gleitende Durchschnitte bei der Arbeit zu sehen ist, um zu gehen, um Google Finance, wählen Sie eine Aktie Tesla Motors ziemlich volatile TSLA und klicken Sie auf technische an der Unterseite von Das Diagramm Wählen Sie Moving Average mit einer vorgegebenen Periode und Exponential gleitenden Durchschnitt, um ihre Unterschiede zu vergleichen. Exponential gleitenden Durchschnitt ist nur eine weitere Ausarbeitung dieser, aber gewichtet die älteren Daten weniger als die neuen Daten ist dies ein Weg, um die Glättung nach hinten voranzutreiben Bitte lesen Sie die Wikipedia-Eintrag. So, das ist mehr ein Kommentar als eine Antwort, aber die kleine Kommentar-Box war nur zu winzigen Viel Glück. Wenn Sie Probleme mit der Mathematik haben, könnten Sie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt statt exponentiell So gehen Die Ausgabe, die du bekommst, wäre die letzten x Begriffe, die durch x Ungetestetes Pseudocode geteilt werden. Hinweis, dass du die Anfangs - und Endteile der Daten behandeln musst, da du die letzten 5 Begriffe, wenn du auf deinem zweiten Datenpunkt bist, , das Re sind effizientere Wege zur Berechnung dieser gleitenden durchschnittlichen Summe Summe - älteste neueste, aber dies ist, um das Konzept, was s passiert über. Erwerben Feb 8 12 bei 20 41.Exponential Moving Average. The Exponential Moving Average. The Exponential Moving Average Unterscheidet sich von einem Simple Moving Average sowohl durch Berechnungsmethode als auch in der Art, wie die Preise gewichtet werden. Der Exponential Moving Average verkürzte sich auf die Initialen EMA ist effektiv ein gewichteter gleitender Durchschnitt Mit der EMA ist die Gewichtung so, dass die letzten Tage Preise mehr Gewicht gegeben werden Als ältere Preise Die Theorie dahinter ist, dass neuere Preise als wichtiger gelten als ältere Preise, zumal ein langfristiger einfacher Durchschnitt zum Beispiel ein 200-Tage-Plätze gleiches Gewicht auf Preisdaten, die über 6 Monate alt ist und sein könnte Dachte an so etwas out-of-date. Calculation der EMA ist ein wenig komplexer als die Simple Moving Average aber hat den Vorteil, dass eine große Aufzeichnung von Daten für jeden und Vorabend Ry Schlusskurs für die letzten 200 Tage oder aber viele Tage werden berücksichtigt werden muss nicht gehalten werden Alles was Sie brauchen, sind die EMA für den Vortag und heute s Schlusskurs, um die neue Exponential Moving Average zu berechnen. Calculating der Exponent. Initial, Für die EMA, ein Exponent muss berechnet werden, um zu beginnen, nehmen Sie die Anzahl der Tage EMA, die Sie berechnen möchten und fügen Sie eine der Anzahl der Tage, die Sie betrachten zum Beispiel für einen 200 Tag gleitenden Durchschnitt, fügen Sie eine zu bekommen 201 Als Teil der Berechnung Wir nennen diese Tage 1. Danach, um die Exponent zu bekommen, nimm einfach die Nummer 2 und teile sie mit den Tagen 1 Zum Beispiel der Exponent für einen 200-Tage-Gleitender Durchschnitt wäre.2 201 Welches entspricht 0 01. Vollständige Berechnung, wenn die Exponential Moving Average. Once wir ve haben den Exponenten, alles, was wir brauchen jetzt sind zwei weitere Bits von Informationen, damit wir die volle Berechnung durchführen Die erste ist gestern s Exponential Moving Average Wir werden davon ausgehen, dass wir bereits wissen, wie wir Hätte es dir berechnet Sterday Allerdings, wenn du schon von gestern EMA Kenntnis hast, kannst du mit dem Simple Moving Average für gestern beginnen und diesen anstelle der EMA für die erste Berechnung verwenden, dh heute die Berechnung der EMA Dann morgen kannst du es benutzen Die EMA, die du heute berechnet hast, und so weiter. Die zweite Information, die wir brauchen, ist heute der Schlusskurs. Wir gehen davon aus, dass wir heute 200 Tage Exponential Moving Average für eine Aktie oder einen Aktienbestand berechnen wollen, der einen vorherigen Tag EMA hat 120 Pence oder Cents und ein aktueller Tag s Schlusskurs von 136 Pence. Die volle Berechnung ist immer wie folgt Heute s Exponential Moving Durchschnittlicher aktueller Tag s Schlusskurs x Exponent Vortag s EMA x 1- Exponent. So, mit unseren Beispielfiguren oben , Heute s 200 Tage EMA wäre 136 x 0 01 120 x 1- 0 01 Das entspricht einer EMA für heute von 120 16.EMA Wie es zu berechnen. Calculating Exponential Moving Average - ein Tutorial. Exponetial Moving Average EMA kurz ist eins Der am häufigsten verwendeten Indikatoren in te Chnische Analyse heute Aber wie berechnen Sie es für sich selbst, mit einem Papier und einem Stift oder bevorzugte ein Tabellenkalkulationsprogramm Ihrer Wahl Lassen Sie uns herausfinden, in dieser Erklärung der EMA-Berechnung. Calculating Exponential Moving Average EMA ist natürlich automatisch durch den meisten Handel Und technische Analyse-Software gibt es heute. Hier ist, wie man es manuell zu berechnen, was auch das Verständnis auf, wie es funktioniert. In diesem Beispiel werden wir berechnen EMA für einen Preis von einer Aktie Wir wollen eine 22-Tage-EMA, die eine gemeinsame ist Genügend Zeitrahmen für eine lange EMA. Die Formel für die Berechnung der EMA ist wie folgt. EMA Preis tk EMA y 1 kt heute, y gestern, N Anzahl der Tage in EMA, k 2 N 1.Verwenden Sie die folgenden Schritte, um einen 22 Tag zu berechnen EMA.1 Beginnen Sie mit der Berechnung von k für den vorgegebenen Zeitrahmen 2 22 1 0,0869.2 Fügen Sie die Schlusskurse für die ersten 22 Tage zusammen und teilen Sie sie mit 22.3 Sie sind jetzt bereit, den ersten EMA-Tag zu beginnen, indem Sie den folgenden Tag s Tag nehmen 23 Schlusskurs multipliziert mit k N multiplizieren Sie den vorherigen Tag s gleitenden Durchschnitt von 1-k und fügen Sie die beiden.4 Do Schritt 3 über und über für jeden Tag, der folgt, um die volle Palette von EMA. This kann natürlich in Excel oder eine andere Tabellenkalkulation Software gesetzt werden Um den Prozess der Berechnung von EMA semi-automatic. To geben Ihnen eine algorithmische Ansicht, wie dies erreicht werden kann, siehe unten. public float CalculateEMA float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday float k 2 numberOfDays 1 Rückkehr todaysPreice k EMAYesterday 1 k. Diese Methode würde typischerweise von einer Schleife durch Ihre Daten aufgerufen werden, die so etwas wie dieses aussieht. foreach DailyRecord sdr in DataRecords rufen die EMA-Berechnung an ema numberOfDays, gestern hat das berechnete ema in ein Array ema gesetzt, stellen Sie sicher, dass gesternemA mit dem EMA gefüllt wird, das wir dieses verwendet haben Zeit um yesterdayEMA ema. Hinweis, dass dies psuedo-Code ist, musst du normalerweise den gestern SCHLIESSEN-Wert wie gestern schreiben, bis der gestern von heute EMA berechnet wird. Das ist passiert onl Y nach der Schleife hat mehr Tage als die Anzahl der Tage, die Sie Ihre EMA berechnet haben. Für eine 22-tägige EMA, es ist nur auf die 23 Mal in der Schleife und danach, dass die gestern EMA ema gültig Dies ist keine große Sache, Da benötigen Sie Daten von mindestens 100 Handelstagen für eine 22-tägige EMA, um gültig zu sein. Related Posts.