Fórmula De Promedio Móvil Exponencial Java

Tengo esencialmente una matriz de valores como este: La matriz anterior es simplificada, estoy recolectando 1 valor por milisegundo en mi código real y necesito procesar la salida en un algoritmo que escribí para encontrar el pico más cercano antes de un punto en el tiempo. Mi lógica falla porque en mi ejemplo anterior, 0.36 es el pico real, pero mi algoritmo miraría hacia atrás y vería el último número 0.25 como el pico, pues hay una disminución a 0.24 antes de él. El objetivo es tomar estos valores y aplicarles un algoritmo que los suavice un poco para que tenga valores más lineales. (Es decir: la identificación como mis resultados para ser curvy, no jaggedy) se me ha dicho que aplique un filtro de media móvil exponencial a mis valores. ¿Cómo puedo hacer esto? Es realmente difícil para mí para leer las ecuaciones matemáticas, trato mucho mejor con el código. ¿Cómo procesar los valores en mi matriz, aplicando un cálculo de promedio móvil exponencial para igualarlos? Preguntado Feb 8 12 at 20:27 Para calcular una media móvil exponencial. Usted necesita mantener un poco de estado alrededor y usted necesita un parámetro de ajuste. Esto requiere una pequeña clase (asumiendo que está usando Java 5 o posterior): Instantiate con el parámetro de decadencia que desea (puede tomar la afinación debe estar entre 0 y 1) y luego use average () para filtrar. Al leer una página sobre alguna recurrencia matemática, todo lo que realmente necesita saber al convertirlo en código es que a los matemáticos les gusta escribir índices en matrices y secuencias con subíndices. Sin embargo, la EMA es bastante simple, ya que sólo es necesario recordar un valor antiguo que no requiere arrays de estado complicado. Respondió 8 Feb a las 20:42 TKKocheran: Bastante. No es bueno cuando las cosas pueden ser simples (si comienza con una nueva secuencia, obtenga un nuevo averager). Observe que los primeros términos de la secuencia promediada saltarán alrededor de un bit debido a efectos de límite, pero obtendrá aquellos con otras medias móviles también. Sin embargo, una buena ventaja es que usted puede envolver la lógica del promedio móvil en el averager y experimentar sin molestar el resto de su programa demasiado. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 en 0:06 Estoy teniendo un rato difícil entender sus preguntas, pero intentaré contestar de todos modos. 1) Si su algoritmo encontró 0.25 en lugar de 0.36, entonces es incorrecto. Está mal porque asume un aumento o una disminución monotónica (que siempre sube o baja siempre). A menos que usted promedio TODOS sus datos, sus puntos de datos --- como usted los presenta --- son no lineales. Si realmente desea encontrar el valor máximo entre dos puntos en el tiempo, corte su matriz de tmin a tmax y busque el máximo de ese subarray. 2) Ahora, el concepto de promedios móviles es muy simple: imagina que tengo la siguiente lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Puedo suavizarlo tomando el promedio de dos números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que el primer número es el promedio de 1,5 y 1,4 (segundo y primeros números), la segunda (nueva lista) es el promedio de 1,4 y 1,5 (tercera y segunda lista antigua) la tercera (nueva lista) el promedio de 1,5 y 1,4 (Cuarto y tercero), y así sucesivamente. Podría haberlo hecho el período tres o cuatro, o n. Observe cómo los datos son mucho más suaves. Una buena manera de ver los promedios móviles en el trabajo es ir a Google Finance, seleccionar una acción (probar Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) y hacer clic en technicals en la parte inferior de la tabla. Seleccione Promedio móvil con un período determinado y Promedio móvil exponencial para comparar sus diferencias. La media móvil exponencial es sólo otra elaboración de esto, pero los pesos de los datos más antiguos menos de los nuevos datos de esta es una manera de sesgar el alisamiento hacia la parte posterior. Por favor, lea la entrada de Wikipedia. Por lo tanto, esto es más un comentario que una respuesta, pero el pequeño cuadro de comentarios era sólo a pequeño. Buena suerte. Si usted está teniendo apuro con la matemáticas, usted podría ir con una media móvil simple en vez de exponencial. Así que la salida que obtendrías serían los últimos x términos divididos por x. Pseudocódigo no comprobado: Tenga en cuenta que tendrá que manejar las partes inicial y final de los datos, ya que claramente no puede medirse los últimos 5 términos cuando está en su segundo punto de datos. Además, hay maneras más eficientes de calcular este promedio móvil (suma suma - más reciente más reciente), pero esto es para obtener el concepto de lo que está sucediendo a través de. Respondió Feb 8 12 at 20:41 Su respuesta 2016 Stack Exchange, IncMarch 29th, 2014 por Ryan Hamilton Let8217s mirar cómo escribir analítica de media móvil en q para la base de datos kdb. Como datos de ejemplo (mcd. csv) vamos a utilizar datos de precios de acciones para McDonalds MCD. El siguiente código descargará los datos de stock históricos de MCD y los colocará en la tabla t: Promedio móvil simple El promedio móvil simple puede utilizarse para suavizar datos fluctuantes para identificar tendencias y ciclos globales. La media móvil simple es la media de los puntos de datos y pondera igualmente todos los valores en el cálculo. Por ejemplo, para encontrar el precio medio móvil de una acción durante los últimos diez días, simplemente agregamos el precio diario para esos diez días y dividimos por diez. Esta ventana de tamaño diez días luego se mueve a través de las fechas, utilizando los valores dentro de la ventana para encontrar el promedio. Here8217s el código en kdb para el promedio móvil de 10/20 días y el gráfico resultante. ¿Cuál es la media móvil exponencial y cómo calcularlo? Uno de los problemas con la media móvil simple es que da todos los días una ponderación igual. Para muchos propósitos tiene más sentido dar a los días más recientes una mayor ponderación, un método para hacer esto es mediante el uso de la media móvil exponencial. La forma más simple de suavizado exponencial viene dada por la fórmula: donde es el factor de suavizado, y 0 Esta tabla muestra cómo se calculan los diferentes pesos / EMAs dados los valores 1,2 , 3,4,8,10,20 y un factor de suavizado de 0,7. (Hoja de cálculo Excel) Para realizar este cálculo en kdb podemos hacer lo siguiente: (Este código fue publicado originalmente en la lista de correo de google por Attila, la discusión completa se puede encontrar aquí) Este adverbio backslash funciona como La sintaxis alternativa se generaliza a funciones de 3 o más argumentos donde se utiliza el primer argumento como valor inicial y los argumentos son elementos correspondientes de las listas: Gráfico de Media Móvil Exponencial Finalmente tomamos nuestra fórmula y la aplicamos a nuestros datos de precios de acciones, permitiéndonos ver la media móvil exponencial Para dos factores de suavizado diferentes: Gráfico de precios de acciones móviles exponenciales producido con qStudio Como puede ver con EMA, podemos priorizar valores más recientes usando un factor de suavizado elegido para decidir el balance entre datos recientes e históricos. Escribir kdb analytics como Exponential Moving Average se cubre en nuestro curso de capacitación de kdb. Ofrecemos regularmente cursos de formación en Londres, Nueva York. Asia o nuestro curso online de kdb está disponible para comenzar ahora mismo. 1 Respuesta a 8220Exponential Moving Average EMA en Kdb8221 Gracias Ryan, esto es muy útil. Pero creo que hay un error tipográfico en la definición de ema8217s, debería ser: ema: xyEMA 8211 Cómo calcularlo Calculando el promedio móvil exponencial - un Tutorial El promedio móvil Exponetial (EMA para abreviar) es uno de los indicadores más utilizados en el análisis técnico de hoy. Pero ¿cómo lo calculas tú mismo, usando un papel y una pluma o un 8211 plan de hoja de cálculo de su elección. Permite averiguar en esta explicación del cálculo EMA. Calculando el promedio móvil exponencial (EMA) es por supuesto hecho automáticamente por la mayoría de comercio y software de análisis técnico por ahí hoy. Aquí está cómo calcularlo manualmente que también agrega a la comprensión en cómo trabaja. En este ejemplo calcularemos EMA para el precio de una acción. Queremos un EMA de 22 días que es un marco de tiempo bastante común para una EMA larga. La fórmula para calcular EMA es la siguiente: EMA Precio (t) k EMA (y) (1 8211 k) t hoy, y ayer, N número de días en EMA, k 2 / (N1) Utilice los siguientes pasos para calcular un EMA de 22 días: 1) Comience por calcular k para el período de tiempo dado. 2 / (22 1) 0,0869 2) Agregue los precios de cierre de los primeros 22 días juntos y divídelos por 22. 3) Ahora ya está listo para empezar a obtener el primer día EMA tomando los siguientes días (día 23) precio de cierre Multiplicado por k. Luego multiplique los días anteriores moviendo el promedio por (1-k) y agregue los dos. 4) Hacer el paso 3 una y otra vez para cada día que sigue para obtener la gama completa de EMA. Esto, por supuesto, puede ser puesto en Excel o algún otro software de hoja de cálculo para hacer el proceso de cálculo EMA semiautomático. Para darle una vista algorítmica sobre cómo esto se puede lograr, vea a continuación. Flotante público CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, flotante EMAYesterday) float k 2 / (numberOfDays 1) return todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Este método normalmente se llamaría desde un bucle a través de sus datos, pareciendo algo así: foreach DailyRecord sdr en DataRecords) // llama al cálculo EMA calculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) // pone el ema calculado en una matriz memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) // asegura que yesterdayEMA se llena Con la EMA que utilizamos esta vez en torno a yesterdayEMA ema Tenga en cuenta que se trata de código psuedo. Normalmente necesitará enviar el valor CERRADO de ayer como yesterdayEMA hasta que el yesterdayEMA se calcula a partir de EMA de hoy. Eso está sucediendo sólo después de que el bucle ha ejecutado más días que el número de días que ha calculado su EMA para. Para un EMA de 22 días, es sólo en el momento 23 en el bucle y posteriormente que el ema ema yesterdayEMA es válido. Esto no es gran cosa, ya que necesitará datos de por lo menos 100 días de negociación para un EMA de 22 días para ser válido. Artículos Relacionados