Javascript Matrise Moving Average

Lagerdiagram - Flytende gjennomsnitt: SMA, WMA, EMA Lagerbevegende Gjennomsnittlig aksjekart er grafiske representasjoner av historiske aksjekurser som bidrar til å avgjøre nåværende forsynings - og etterspørselsstyrker i børsutveksling. På lager og råvaremarkedene handler det å studere diagrammønstre en stor rolle under teknisk analyse. Analyse av lagerdiagrammet gjør det mulig for en næringsdrivende å avgjøre med mer nøyaktighet akkurat hva dagens tilbud og etterspørsel er på lager. JenScript støtter vanlige indikatorer og overlays som ohlc, lysestake, glidende gjennomsnitt, sma, ema, wma, macd, bollingerband, tidsplukker osv. I statistikk er et glidende gjennomsnitt (rullende gjennomsnitt eller løpende gjennomsnitt) en beregning til analyser datapunkter ved å lage en serie av gjennomsnitt av forskjellige delsett av hele datasettet. Et glidende gjennomsnitt blir ofte brukt med tidsseriedata for å jevne ut kortsiktige svingninger og markere langsiktige trender eller sykluser. Terskelen mellom kortsiktige og langsiktige avhenger av søknaden, og parametrene til det bevegelige gjennomsnittet blir satt tilsvarende. For eksempel brukes det ofte i teknisk analyse av økonomiske data, som aksjekurser, avkastning eller handelsvolumer. Det brukes også i økonomi til å undersøke bruttonasjonalprodukt, sysselsetting eller andre makroøkonomiske tidsserier. Registrer plugin StockPlugin i visningsprosjekt. Legg til lager i plugin, og registrer layouter som StockMovingAverageLayer eller StockWeightedMovingAverageLayer eller StockExponentialMovingAverageLayer som å flytte gjennomsnittlige kurver for disse aksjene i perioden. Et tilfelle av enkeltflytende gjennomsnitt I finansielle applikasjoner er et enkelt glidende gjennomsnitt (SMA) det uveide gjennomsnittet av de tidligere n-dataene. Men i vitenskap og ingeniørbruk er gjennomsnittet normalt tatt fra like mange data på hver side av en sentral verdi. Dette sikrer at variasjoner i gjennomsnittet er justert med variasjonene i dataene, i stedet for å bli skiftet i tid. Et eksempel på en enkel likevektende løpsmiddel for en n-dagers utvalg av sluttkurs er gjennomsnittet av de forrige n-dagers sluttkursene. Vekt av vektet flytende gjennomsnitt Et vektet gjennomsnitt er et gjennomsnitt som har multiplikasjonsfaktorer for å gi forskjellige vekter til data ved forskjellige posisjoner i prøvevinduet. Matematisk er det bevegelige gjennomsnittet konvolusjonen av datapunkter med en fast vektingsfunksjon. I teknisk analyse av økonomiske data har et veid glidende gjennomsnitt (WMA) den spesifikke betydningen av vekter som faller i aritmetisk progresjon. I en n-dagers WMA har den siste dagen vekt n, den nest siste n 1, etc. ned til en. Et tilfelle av eksponentielt flytende gjennomsnitt En type glidende gjennomsnitt som ligner på et enkelt bevegelige gjennomsnitt, bortsett fra at mer vekt er gitt til de nyeste dataene. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet (EMA) er også kjent som eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt. Denne typen bevegelige gjennomsnitt reagerer raskere på de siste prisendringene enn et enkelt glidende gjennomsnitt. De 12 og 26-dagers EMAene er de mest populære kortsiktige gjennomsnittene, og de brukes til å skape indikatorer som den flytende gjennomsnittlige konvergensdivergensen (MACD) og den prosentvise prisoscillatoren (PPO). Generelt brukes 50- og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. For denne casestudien ser vi opp historiske aksjekurser på Nasdaq-markedet. For eksempel er SLV som er TheSSares Silver Trust (Trust) forsøkt å gjenspeile generelt ytelsen av prisen på sølv. Gå i historisk menyavdeling og etter å ha bestilt denne historien har vi historisk historisk pris splittet av år. Varen er definert av egenskaper: feste. fikseringsdatoen lav. Den laveste prisen over en tidsenhet (for eksempel en dag eller en time) høy pris. Den høyeste prisen over en tidsenhet () f. eks. en dag eller en time) åpen pris. åpningsprisen (for eksempel for et dagtabell vil dette være startprisen for den dagen) nær pris. sluttkurs for denne tiden fastsetter perioden volum. Antall aksjer eller kontrakter som handles i et sikkerhetssystem eller et helt marked Ikke-blokkert brukerprosess antar at vi bruker webarbeid som laster asynkront hver historisk datadel. Vi kan bruke denne lagerbehandleren som leverer dataoverføringsbehandling og lagerlasteren som administrerer de lastede dataene. Forbered deg først på HTML-dokument. Lar oss skape funksjoner JenScript JS - JavaScript HTML5SVG Diagramdata Visualisering Bibliotek Dette er grense linje et dårlig spørsmål, fordi det ikke er nok kode gitt til å korrekt gjennomgå den. Variablene a - g ser forferdelig ut, jeg vil opprette en matrise med tallene du trenger: Da ville jeg sløyfe over disse punktene og opprette et gjennomsnittsobjekt Jeg kan ikke fortelle om matematikken er riktig, hvis den ikke er riktig, så er dette spørsmålet hører ikke til her :) svarte feb 19 14 kl 20:44 Hvorfor bruke objekter til lagring, men bruk bare enkle arrayer for gjennomsnitt og siste gjennomsnitt. Indeksene vil matche dataPoints-arrayet. Bruke tall som eiendomsnavn er iffy, da de blir behandlet som strenger og hva som ikke er. ndash Flambino Feb 20 14 på 1:42 200success Jeg tror at koden formidler mitt poeng. Den opprinnelige koden kan ikke løpe, så jeg kan ikke teste og fikse feil. ndash konijn Feb 20 14 kl 13:24 Enten er jeg forvirret av notasjonen din, eller du kan ha implementert noe helt annet enn et eksponentielt glidende gjennomsnitt. som tradisjonelt er definert som alfa, er forfallshastigheten Y er verdien til tiden t S er det eksponentielle glidende gjennomsnittet ved tid t. Hvordan svarer variablene til dem i definisjonen. Bare tenk på en av bokstavene dine istedenfor alle syv: en tilsvarer alfa, og du justerer forfallet per timeslice basert på varighet av timeslottet sist A tilsvarer Y-avstanden tilsvarer S Men Da er jeg forvirret: Hva er formålet med de syv bokstavene en g. For å spore resultatene ved hjelp av flere henfallshastigheter Hvis ikke, ville de forskjellige forfallstallene resultere i en annen serie S t for hver forfallshastighet. Hvorfor har alle syv tilfeller alle de samme avstandene, er det ikke meningen å ha en annen avstandsserie for hvert tilfelle Hvorfor tildeler du sluttresultatet til en (nedbrytingsfrekvensen) i stedet for å avvike eller noe besvart 20 februar 14 kl 7: 12EMA arrayi K EMA (tidligere) (1 K) Hvor K er den glatte faktoren: Og N er rekkevidden av verdi som jeg vil vurdere Så hvis jeg har en rekke verdier som dette, og denne verdien vokser i løpet av tiden: Målet er å ha en funksjon som returnerer rekkevidden av EMA, fordi noen av denne verdien, forventer veldig knyttneve Range verdi, har denne EMA, for hvert element på data, Ive den tilhørende EMA verdien. På den måten kan jeg bruke alle eller bare bruke den siste til å forutsi den neste. Jeg kan ikke finne ut hvordan dette skal oppnås. En hvilken som helst hjelp vil bli avskrevet spurte 15 oktober 16 kl 8: 52A Enkel flytting Gjennomsnittlig implementering i Java Ved flere anledninger ønsket jeg å beregne enkle beregninger i mine Java-applikasjoner, for eksempel antall treff i timen , eller feil gjennom en tidsperiode. Mens beregning av enkle beregninger ikke er veldig vanskelig, er det bare ekstra arbeid og ID heller å bruke den tiden på problemdomenet. Jeg var overrasket over å ikke finne noen allment aksepterte løsninger for beregninger i Java. Jeg fant Metrics, men det virket litt for komplisert og ikke godt dokumentert. Alt jeg virkelig ønsket var å beregne et bevegelige gjennomsnitt. Jeg tenkte på problemet litt mer og bestemte seg for at det ikke var et vanskelig problem. Heres min løsning Dette virker ved å skape en rekke vindu oppdateringsfrekvens størrelse, og en tråd setter tellingen til neste indeks i arrayet på oppdateringsfrekvensen. Tellingen for intervallet er ganske enkelt arrayi - arrayi1, som er den siste tellingen minus den eldste tellingen. I et 10 minutters intervall er den eldste tellingen (i1) nøyaktig 10 minutter gammel. For å legge til et bevegelige gjennomsnitt til vår kode først trenger du en teller, ved hjelp av AtomicLong. Denne telleren skal økes basert på hendelsene du er interessert i databehandling (for eksempel POST-forespørsler for en REST-tjeneste). Vi må gi implementeringen tilgang til disken, og det er oppnådd gjennom GetCount-grensesnittet. Her lager jeg et glidende gjennomsnitt med et 5 minutters vindu som oppdateres hvert sekund. Og for å få det nåværende gjennomsnittet kaller vi bare getAverage-metoden: En nøkkelimplementeringsdetalj er hvordan arraystørrelsen bestemmes: ved å dele vinduet med oppdateringsfrekvensen. Så et stort vindu med en hyppig oppdateringsfrekvens kan forbruke en betydelig mengde minne. I dette eksemplet er arraystørrelsen rimelig 300. Men hvis vi opprettet et 24-timers glidende gjennomsnitt med et intervall på 1 sekund, vil størrelsen være 86400 En mer fornuftig oppdateringsfrekvens for en 24-timers periode kan være hvert 5. minutt (arraystørrelse på 288 ). En annen vurdering av valg av vindu og oppdateringsfrekvens er at vinduet må deles med frekvensen. For eksempel er et 2-minutters vindu med en 6 sekunders oppdateringsfrekvens ok, men en 7 sekunders oppdateringsfrekvens er ikke, siden den ikke er delelig med 120. En ulovligArgumentException blir kastet hvis oppdateringsfrekvensen for vindumodul ikke er null. Denne implementeringen krever en tråd per glidende gjennomsnitt, noe som ikke er veldig effektivt. En bedre løsning ville være å dele en tråd over mange gjennomsnitt. Oppdater . Jeg har oppdatert koden for å dele en tråd her. Til slutt, det er et opprinnelig statsproblem: vi har ikke data ennå for hele vinduet. For eksempel hvis du har et 5 minutters vindu og kun 15 sekunder med data. Denne implementeringen returnerer null til vi har 5 minutter med data. En annen tilnærming er å anslå gjennomsnittet. Anta at vi har en telling på 10 i 30 sekunder, da kan vi anslå gjennomsnittet som 40 om 2 minutter. Imidlertid er det risiko for betydelig feil ved ekstrapolering av ufullstendige data. For eksempel, hvis vi hadde en utbrudd på 20 treff på 2 sekunder, må vi estimere 1200 per 2 minutter, som med all sannsynlighet er langt unna.