การย้าย ค่าเฉลี่ย 38

ตัวบ่งชี้ความยาวเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความสำคัญมากขึ้นและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงยกระดับแนวโน้มใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งหนึ่งของความยาว วงจรที่คุณกำลังติดตามถ้าความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ตัวเลข 14 และ 9 วันเคลื่อนไหวเฉลี่ยสำหรับรอบข้างต้นในความหวังของการสร้างสัญญาณเล็กน้อยล่วงหน้าของตลาดอื่น ๆ โปรดปรานตัวเลข Fibonacci ของ 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20-40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบอีกต่อไป 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 ถึง 20 วันสำหรับรอบสั้น ๆ ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นเวลานานเมื่อราคาข้ามไปมาเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ต่ำกว่าระดับต่ำสุดเมื่อราคาทะลุไปต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะขยายตัวในตลาดที่หลากหลายโดยมีราคาที่ข้ามไปมาตลอดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เกิดสัญญาณเท็จจำนวนมากด้วยเหตุนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ระบบปกติใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่มีความซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งเฉลี่ยสอง Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นแทนราคาปิดสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคามีมากมายหลายครั้ง Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6 ระดับและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6 เส้นโดยเฉลี่ยเพื่อยืนยันซึ่งกันและกันค่า Moving Averages เฉลี่ยจะเป็นประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ในช่วงเฉลี่ยที่แท้จริง ตัวกรอง MACD Moving Average Convergence Divergence ที่เป็นที่นิยมคือการเปลี่ยนแปลงของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น oscillator ซึ่งหักลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าลงจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็ว Colin Twiggs ได้ตรวจสอบดัชนีชี้วัดเศรษฐกิจและเทคนิคทางเศรษฐกิจและการเงินในแต่ละสัปดาห์จะช่วยให้คุณสามารถระบุความเสี่ยงด้านตลาดได้ดียิ่งขึ้นซึ่งเป็นไปได้ว่า หลีกเลี่ยงการใช้เพิ่มฉันมี googled และไม่พบตัวอย่างใด ๆ ที่เหมาะสมหรืออ่านได้โดยปกติฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของกระแสอย่างต่อเนื่องของกระแสของตัวเลขจุดลอยใช้ล่าสุด 1000 หมายเลขเป็นตัวอย่างข้อมูลวิธีที่ง่ายที่สุดคืออะไร เพื่อให้บรรลุนี้ฉันทดลองกับการใช้อาร์เรย์วงกลมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายขึ้นและพบว่าผลลัพธ์จากอาร์เรย์แบบวงกลมเหมาะกับความต้องการของฉัน best. asked 12 มิถุนายน 12 at 4 38. ถ้าความต้องการของคุณง่ายคุณ ลองเพียงแค่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายเท่านั้นคุณก็จะสร้างตัวแปร accumulator และโค้ดของคุณจะดูที่ตัวอย่างแต่ละโค้ดจะอัพเดต accumulator ด้วยค่าใหม่คุณสามารถเลือกค่า alpha tha คงที่ t อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 และคำนวณค่านี้คุณต้องหาค่าอัลฟ่าที่ผลกระทบของตัวอย่างที่กำหนดให้ใช้เวลาประมาณ 1000 ตัวอย่างเท่านั้นฉันไม่แน่ใจว่านี่เหมาะกับคุณแล้วล่ะที่ฉัน ได้วางไว้ที่นี่ปัญหาคือ 1000 เป็นหน้าต่างยาวสวยสำหรับการเคลื่อนที่เฉลี่ยฉันไม่แน่ใจว่ามีอัลฟาที่จะกระจายเฉลี่ยมากกว่า 1000 หมายเลขโดยไม่ underflow ในการคำนวณจุดลอย แต่ถ้าคุณต้องการ ค่าเฉลี่ยที่เล็กกว่าเช่น 30 ตัวเลขหรือดังนั้นนี้เป็นวิธีที่ง่ายและรวดเร็วในการทำ it. answered 12 มิถุนายน 12 ที่ 4 44 1 โพสต์ของคุณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงสามารถให้ alpha เป็นตัวแปรดังนั้นนี้จะช่วยให้สามารถใช้ เพื่อคำนวณคาเฉลี่ยฐานเวลาเชนไบตตอวินาทีหากเวลานับจากการอัพเดตเครื่องสะสมครั้งลาสุดกวา 1 วินาทีคุณยอมให alpha เปน 1 0 มิฉะนั้นคุณสามารถอนุญาตให alpha เปน usecs นับจากการอัพเดตครั้งลาสุด 1000000 jxh มิ.ย. 12 12 ที่ 6 21 โดยทั่วไป ฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของสตรีมลอยอย่างต่อเนื่อง ing ตัวเลขจุดใช้ตัวเลขล่าสุด 1000 เป็นตัวอย่างข้อมูลโปรดทราบว่าด้านล่างปรับปรุงทั้งหมดเป็นองค์ประกอบที่เพิ่มเข้ามาแทนที่หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่าย ON traversal ในการคำนวณผลรวม - ต้องการสำหรับค่าเฉลี่ย - เมื่อ demand. Total ทำพารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน จาก T เพื่อสนับสนุนเช่นใช้ยาวนานเมื่อรวม 1000 long s, int สำหรับ char s หรือ double เพื่อ float ทั้งหมด. นี้เป็นบิตสมบูรณ์ใน numsamples ที่สามารถผ่าน INTMAX - ถ้าคุณดูแลคุณสามารถใช้ unsigned ยาวยาวหรือใช้สมาชิกข้อมูล bool พิเศษเพื่อบันทึกเมื่อภาชนะที่เต็มไปก่อนในขณะที่การขี่จักรยาน numsamples รอบแถวที่ดีที่สุดแล้วเปลี่ยนชื่อสิ่งที่ไม่เป็นอันตรายเช่น pos. answered 12 มิถุนายน 12 ที่ 5 19.one สันนิษฐานว่าโมฆะตัวอย่าง T ดำเนินการเป็นโมฆะดำเนินการจริง T ตัวอย่าง oPless 8 มิถุนายน 14 ที่ 11 52. oPless ahhh เห็นดีจริงฉันหมายความว่ามันจะเป็นโมฆะดำเนิน T ตัวอย่าง แต่แน่นอนคุณสามารถใช้สิ่งที่คุณต้องการจะแก้ไขจะขอบคุณ Tony D มิถุนายน 8 14 ที่ 14 27.mav c 4,5,4,6, 3 ซีรีส์เวลาเริ่มต้น 1 En d 4 ความถี่ 1 1 NA 4 333333 5 000000 NA. Here ฉันกำลังพยายามที่จะทำค่าเฉลี่ยกลิ้งซึ่งคำนึงถึง 3 หมายเลขล่าสุดดังนั้นฉันคาดว่าจะได้รับเพียงสองหมายเลขกลับ 4 333333 และ 5 และถ้ามีจะเป็น NA ค่าฉันคิดว่าพวกเขา d เป็นที่จุดเริ่มต้นของลำดับในความเป็นจริงมันจะเปิดออกนี้คือสิ่งที่ด้านพารามิเตอร์ controls. sides สำหรับตัวกรอง convolution เท่านั้นหากด้าน 1 ค่าสัมประสิทธิ์การกรองเป็นค่าที่ผ่านมาเฉพาะในกรณีที่ด้านที่ 2 พวกเขาจะเป็นศูนย์กลางรอบล่าช้า 0 ในกรณีนี้ความยาวของตัวกรองควรเป็นเลขคี่ แต่ถ้าเป็นมากขึ้นกรองจะไปข้างหน้าในเวลากว่าย้อนกลับดังนั้นใน mav หน้าที่ของเราค่าเฉลี่ยกลิ้งมองทั้งสองด้านของค่าปัจจุบันมากกว่าเพียงที่ผ่านมา ค่าเราสามารถปรับแต่งที่จะได้รับพฤติกรรมที่เราต้องการ. สวนสัตว์ libary rollmean c 4,5,4,6, 3 1 4 333333 5 000000. ฉันยังตระหนักว่าฉันสามารถแสดงรายการทุกฟังก์ชันในแพคเกจที่มีฟังก์ชั่น ls ดังนั้นฉันจะ กำลังสแกนรายการสวนสัตว์ของฟังก์ชั่นครั้งต่อไปฉันต้องทำอะไรบางอย่างเกี่ยวกับชุดเวลาที่เกี่ยวข้อง อาจจะเป็นฟังก์ชันสำหรับ it. ls package zoo 1 4 7 10 13 16 coredata coredata - 19 facetfree 22 ความถี่ - ดัชนี 25 ดัชนี - index2char 28 MATCH 31 34 37 40 43 46 49 ORDER 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 rollapply rollapplyr rollmax 85 rollmaxr rollmean 88 rollmeanr rollmedan 91 rollmedianr rollsum 94 rollsumr scalexyearmon 97 scalexyearqtr scaleyyearear scaleyyeary 100 เวลา - 103 xblocks 106 yearmon yearmontrans 109 ปี yearqtrtrans สวนสัตว์ 112 zooreg. Be Sociable, แบ่งปัน