Ruchome średnie odchylenie

Poniżej widać metodę C, służącą do obliczania pasm Bollingera dla każdego punktu średniej ruchomej, pasma górnego, pasma dolnego. Jak widać ta metoda używa 2 dla pętli do obliczania ruchomych odchyleń standardowych przy użyciu średniej ruchomej Zawiera dodatkową pętlę do obliczania średniej ruchomej w ciągu ostatnich n okresów Ten jeden można usunąć poprzez dodanie nowej wartości punktu do sumy na początku pętli i usunięcie wartości punktu n na końcu pętli. Moje pytanie jest w zasadzie możliwe I usunąć resztę wewnętrznej pętli w podobny sposób I zarządzane z moving average. asked 31 stycznia 13 w 21 45. Odpowiedź brzmi tak, można W połowie 80 s opracował właśnie taki algorytm prawdopodobnie nie oryginalne w FORTRAN dla proces monitorowania i sterowania procesem Niestety, to było ponad 25 lat temu i nie pamiętam dokładnych wzorów, ale technika była przedłużeniem średniej ruchomości, a obliczenia drugiego rzędu zamiast tylko liniowych. t twój kod niektóre myślę, że mogę suss się, jak to zrobiłem to zwróć uwagę, jak Twoja wewnętrzna pętla czyni Sum of Squares. in w ten sam sposób, że Twoja średnia musi mieć pierwotnie sumę wartości Jedyne dwa różnice są kolejnością jego mocy 2 zamiast 1 i że odejmujesz średnią każdą wartość, zanim ją rozłożisz Teraz, co może wyglądać nierozdzielnie, ale w rzeczywistości może być oddzielone. Teraz pierwsza kadencja to tylko suma kwadratów, że w taki sam sposób, w jaki suma wartości dla średniej Ostatni termin k 2 n jest średnio kwadratowy razy od okresu, ponieważ dzielisz wynik przez jakiś czas, możesz po prostu dodać nową średnią kwadratę bez dodatkowego pętla. Wreszcie, w drugim pojęciu SUM -2 vik, ponieważ suma całkowita SUM vi można wtedy zmienić ją na to. lub tylko -2 k 2 n, która jest -2 razy większa od kwadratu, po upływie okresu n jest ponownie podzielony Tak więc ostatnia kombinowana formuła jest. upewnij się, że sprawdzasz ważność tego faktu, ponieważ wyprowadzam go z góry na moją głowę. I włączenie do Twojego kodu powinno wyglądać tak: problem z podejściem, które oblicza sumę kwadratów to, że to i kwadrat sum może być dość duża, a obliczanie ich różnicy może wprowadzić bardzo duży błąd, więc pomyślmy o czymś lepszym. Dlaczego potrzebujesz tego, zobacz artykuł z Wikipedii na temat algorytmów obliczania wariancji i John Cooka w teoretycznych wyjaśnieniach liczbowych. Pierwsze , zamiast obliczyć stddev niech skoncentruje się na wariancji Kiedy już mamy wariancję, stddev jest tylko podstawą kwadratową wariancji. Wszystko, że dane są w tablicy o nazwie x walcowanie okna o rozmiarze n, można by pomyśleć jako usuwanie wartości x0 i dodanie wartości xn Niech s oznacza średnie x0 x n-1 i x1 xn odpowiednio i odpowiednio Różnica między wariancjami x0 x n-1 a x 1 xn jest, po anulowanie niektórych terminów i applyin ga-bab ab. Dlatego wariancja jest zakłócana przez coś, co nie wymaga utrzymywania sumy kwadratów, co jest lepsze dla dokładności numerycznej. Możesz najpierw obliczyć średnią i odchylenie od początku odpowiednim algorytmem metody Welforda że za każdym razem trzeba zastąpić wartość w oknie x0 przez inną xn aktualizujesz średnią i wariancję podobną do tej. Dziękuję za to wykorzystałem ją jako podstawę wdrożenia w C dla CLR odkryłem, że w praktyce , możesz zaktualizować tak, że newVar jest bardzo małą liczbą ujemną, a program sqrt nie przedstawił, jeśli w tym przypadku nie można zminimalizować wartości zero Nie pomyśl, ale stabilna To wystąpiło, gdy każda wartość w moim oknie miała taką samą wartość, jaką używałem rozmiar okna 20 i wartość, o której mowa, wynosiła 0, w przypadku, gdy ktoś chce spróbować odtworzyć to Drew Noakes 26 lipca 13 w wieku 15 25 lat. Użyłem wspólnych komputerów i przyczyniłem się do tej biblioteki czegoś bardzo podobnego do tego s open-source, porting do C powinien b e łatwy jak sklep-kupił ciasto próbowałeś robić ciasto od zera Sprawdzaj to mają klasy StandardDeviation Idź do town. answered 31 stycznia 13 w 21 48.You mile widziane Przepraszam, że nie mam odpowiedzi szukasz I zdecydowanie nie oznaczało sugerowania przeniesienia całej biblioteki Tylko minimalny niezbędny kod, który powinien być kilkaset wierszy lub tak Uwaga, że ​​nie mam pojęcia, jakie ograniczenia praw autorskich apache ma w tym kodzie, więc musisz sprawdzić to na zewnątrz jeśli chcesz, to jest link Tak, że Variance FastMath Jason Jan 31 13 w 22 36. Najważniejsze informacje zostały już podane powyżej --- ale być może to jest ogólnie interesujące. Mała biblioteka Java do obliczania średniej ruchomej i standardowe odchylenie jest dostępne tutaj. Wdrożenie oparte jest na wariancie metody Welford s wymienionej powyżej Metody usuwania i zastępowania wartości zostały uzyskane, które mogą być użyte do przenoszenia okien wartości. W praktyce średnia ruchoma zapewni dobrą ocenę średnia dla szeregu czasowego, jeśli średnia jest stała lub powoli zmienia się W przypadku średniej stałej największa wartość m daje najlepsze oszacowanie średniej podstawowej A dłuższy okres obserwacji będzie średnio wykazywał wpływ zmienności. dostarczanie mniejszej m to umożliwienie prognozowania reakcji na zmianę procesu bazowego W celu zilustrowania proponujemy zestaw danych, w którym uwzględniono zmiany w podstawowej wartości średniej serii czasowej Na rysunku przedstawiono serie czasowe wykorzystane do ilustracji wraz ze średnią zapotrzebowanie, z którego powstała seria Średnia zaczyna się jako stała w punkcie 10 Uruchomienie w czasie 21 wzrasta o jedną jednostkę w każdym okresie, aż osiągnie wartość 20 w czasie 30 Następnie staje się stała Dane są symulowane przez dodanie średnia, losowy hałas z rozkładu normalnego z zerowym średnim i odchyleniem standardowym 3 Wyniki symulacji są zaokrąglane do najbliższej liczby całkowitej. Tabela przedstawia symulowane obserwacje używane do t Przykład Kiedy używamy tabeli, musimy pamiętać, że w danym momencie znane są tylko poprzednie dane. Szacunki modelu parametru, dla trzech różnych wartości m są pokazane razem ze średnią serii czasowych w Poniższy rysunek przedstawia średnią ruchomej średniej w każdym momencie, a nie prognozę Prognozy przesuną średnie ruchome krzywe na prawo w poszczególnych okresach. Jeden z wniosków jest natychmiast widoczny na podstawie danych liczbowych dla wszystkich trzech szacunków średnia ruchoma pozostawała za sobą tendencja liniowa, z opóźnieniem wzrastającym z m Opóźnienie to odległość pomiędzy modelem a szacunkiem w wymiarze czasu Ze względu na opóźnienie średnia ruchoma nie docenia obserwacji w miarę wzrostu średniej Odchylenie estymatora jest różnicą w określony czas w średniej wartości modelu i średnia wartość przewidziana przez średnią ruchoma Odchylenie, gdy średnia wzrasta, jest ujemna W przypadku średniej malejącej, nastawienie jest dodatnie czas i nastawienie wprowadzone w prezencie to funkcje m Im większa wartość m, tym większa jest wielkość opóźnienia i stronniczości. Dla ciągle rosnącej serii z tendencją wartości opóźnienia i stronniczości estymatora średniego podano w poniższe równania poniżej. Przykładowe krzywe nie pasują do tych równań, ponieważ przykładowy model nie stale wzrasta, raczej rozpoczyna się jako stała, zmienia tendencję, a następnie staje się stały ponownie Również przykładowe krzywe mają wpływ na hałas. średnia ruchoma prognoza okresów w przyszłości jest reprezentowana przez przesunięcie krzywych w prawo Okres opóźnienia i tendencja wzrost proporcjonalnie Poniższe równania wskazują na opóźnienie i nastawienie prognozowanych okresów w przyszłość w porównaniu do parametrów modelu Ponownie, te wzory są na czas z ciągłym trendem liniowym. Nie należy się dziwić temu wynikowi Ruchome średnie estymator opiera się na założeniu stałej średniej, a przykład ma liniowy tr kończąc się średnio podczas części okresu studiów Ponieważ serie czasu rzeczywistego rzadko spełniają założenia dowolnego modelu, powinniśmy być przygotowani na takie wyniki. Możemy również wywnioskować, że zmienność hałasu ma największy wpływ dla mniejszych m Szacunkowa wartość jest dużo bardziej zmienna dla średniej ruchomej 5 niż średnia ruchoma równa 20 Mamy sprzeczne pragnienia, aby zwiększyć m, aby zmniejszyć wpływ zmienności spowodowanej hałasem i zmniejszyć m, aby prognoza była bardziej elastyczna do zmian w średniej. Błąd jest różnicą między rzeczywistymi danymi a przewidywaną wartością Jeśli serie czasowe są rzeczywiście wartościami stałymi, oczekiwana wartość błędu wynosi zero, a wariancja błędu składa się z określenia, które jest funkcją a drugi termin to wariacja hałasu. Pierwszy termin to wariancja średniej oszacowanej próbką m obserwacji, zakładając, że dane pochodzą z populacji ze stałą średnią. Termin ten jest mini mized przez co m jak największa Duża m sprawia, że ​​prognoza nie reaguje na zmianę w podstawowej serii czasowej Aby prognoza odpowiadała na zmiany, chcemy m tak małą jak to możliwe 1, ale to zwiększa wariancję błędu Praktyczne prognozy wymagają wartość pośrednia. Prognozowanie w programie Excel. Dodatek prognozujący implementuje średnie ruchome wzory Poniższy przykład przedstawia analizę dostarczoną przez dodatek do danych przykładowych w kolumnie B Pierwsze 10 obserwacji indeksuje się od -9 do 0 W porównaniu z tabelą powyżej, indeksy okresu są przesuwane o -10. Pierwsze dziesięć obserwacji dostarcza wartości początkowe dla oszacowania i służy do obliczania średniej ruchomej dla okresu 0. Kolumna MA 10 w kolumnie C pokazuje obliczone średnie ruchome Średni ruchowy parametr m jest w komórka C3 Kolumna 1 przedziału D pokazuje prognozę dla jednego okresu w przyszłości Przedział czasowy prognozy znajduje się w komórce D3 Gdy przedział prognozy zostanie zmieniony na większą liczbę, liczby w kolumnie Fore c kolumna Err 1 pokazuje różnicę między obserwacją a prognozą Na przykład, obserwacja w czasie 1 wynosi 6 Prognozowana wartość wykonana z średniej ruchomej w czasie 0 wynosi 11 1 Błąd to wynosi -5 1 Odchylenie standardowe i Średnia Średnia Odchylenie MAD obliczane są odpowiednio w komórkach E6 i E7. Średnia Średnia - MA. BREAKING DOWN Średnia ruchoma - MA. Za przykład SMA należy wziąć pod uwagę zabezpieczenia z następującymi cenami zamknięciami w ciągu 15 dni. Week 1 5 dni 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dni 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dni 28, 30, 27, 29, 28. 10-dniowe średnie średnie ceny zamknięcia pierwsze 10 dni jako pierwszy punkt danych Następny punkt danych upuści najwcześniejszą cenę, dodaj cenę w dniu 11 i przeciętnie, i tak dalej, jak pokazano poniżej. Jak zauważono wcześniej, stopy zwyczajne pozostają w sprzeczności z aktualną ceną, ponieważ są oparte w przypadku wcześniejszych cen, im dłuższy okres MA, tym większe opóźnienie. W ten sposób 200-dniowy okres studiów będzie miał znacznie większy okres opóźnienia niż 20-dniowa MA, ponieważ zawiera ceny za ostatnie 200 dni Długość MA do wykorzystania zależy od celów handlowych, przy krótszych terminach sprzedaŜy krótkoterminowej i długoterminowych, bardziej nadaje się dla inwestorów długoterminowych 200 dzień MA jest szerzej śledzony przez inwestorów i handlowców, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej uważanej za ważne sygnały handlowe. Mają one również ważnych sygnałów handlowych samodzielnie, lub gdy dwie średnie przecina rosnąca MA wskazuje, że bezpieczeństwo jest w trendzie wzrostowym, podczas gdy malejąca MA wskazuje, że jest w trendzie spadkowym Podobnie, dynamika wzrostu jest potwierdzona przejściowym zwrotem, który pojawia się, gdy krótkoterminowa MA przecina powyżej długoterminowego Momentu Późniejszego Wzrostu Momentu Późniejszego jest potwierdzona krzywą spadkową, kiedy krótkoterminowa rentowność krótkoterminowa przekracza długoterminową stopę zwrotu.