Muszę śledzić ostatnie 7 dni roboczych w pętli odczytu pliku. Jest używany do pomiaru zmęczenia harmonogramów pracy. Teraz mam coś, co działa, ale wydaje się dosyć wyraźne i nie wiem, czy jest jakiś wzór bardziej zwięzły. Obecnie mam klasę Java ze statyczną tablicą do przechowywania danych z ostatnich x dni, a po przeczytaniu pliku odetnę pierwszy element i przesunę o 6 pozostałych (o cały tydzień) o jeden. Przetwarzanie tej tablicy statycznej odbywa się we własnej metodzie tj. Moje pytanie: czy jest to rozsądne podejście do projektowania, czy jest coś oślepiać oczywistego i prostego w wykonaniu tego zadania? Dzięki chłopaki zapytał 30 sierpnia 11 w 14:33 Podziękowania dla wielu facetów: Dostałem wiadomość: użyj obiektu na wyższym poziomie i wykorzystaj odpowiednich metod lub okrągłego bufora. Świetne odpowiedzi, wszystkie. Kiedy myślisz o tym, zawsze potrzebujesz dostępu do całej tablicy, aby można było pozbyć się tego pierwszego wpisu - czego nie byłem pewny sam. I39m ulżyło mi, że nie przeoczyłem żadnej linijki i byłem w zasadzie na rozsądnym, jeśli nie wydajnym i zwięzłym utworze. To jest to, co uwielbiam na tej stronie: wysokiej jakości, trafne odpowiedzi od ludzi, którzy znają się na nich. ndash Pete855217 Aug 30 11 at 15:05 Dlaczego zainicjalizujesz działanieTotal na null Jaki jest jego typ Gdzie jest zadeklarowany Dobrze by to zrobić, jeśli umieścisz kilka próbek kodu, które przypominają rzeczywisty kod Javy. Przechodząc dalej, moja krytyka byłaby następująca: twoja funkcja za dużo. Funkcja lub metoda powinna być spójna. Co więcej, powinni robić tylko jedną rzecz i tylko jedną rzecz. Co gorsza, co dzieje się w pętli for kiedy x 5 Kopiujesz runningTotal6 do runningTotal5. ale wtedy masz dwie kopie tej samej wartości na pozycjach 5 i 6. W twoim projekcie funkcja moveshuffles elementów w twojej tablicy wylicza całkowity wydruk rzeczy do standardowego błędu zwraca sumę To robi za dużo. Moja pierwsza sugestia nie polega na przenoszeniu rzeczy po tablicy. Zamiast tego zaimplementuj okrągły bufor i użyj go zamiast tablicy. To uprości Twój projekt. Moja druga sugestia polega na rozbiciu na funkcje, które są spójne: mieć strukturę danych (okrągły bufor), która pozwala na dodanie do niej (i która spada najstarszej pozycji, gdy osiągnie swoją zdolność.) Struktura danych implementuje interator ma funkcję, która oblicza sumę na iteratorze (nie obchodzi cię to, czy obliczasz sumę z tablicy, listy lub cyklicznego bufera.) Nie nazywaj tego sumą. Nazywaj to sumą, którą właśnie obliczasz. To co robię :) To świetna informacja luis, pamiętaj jednak, że ta funkcja jest niewielką częścią funkcjonalności klasy, a dodanie zbyt dużej ilości kodu sprawiłoby, że byłoby to idealne. Jesteś technicznie poprawny i rozumiem, że mój kod robi dużo za dużo 39, ale jednocześnie lepiej jest błądzić po stronie mniejszego, klarowniejszego kodu, niż iść do perfekcji. Biorąc pod uwagę moje umiejętności Java, nawet uczynienie pseudokodów, które opisujesz kompilacji, spowodowałoby, żebym zadał mi ten budżet (), ale dzięki jasnemu opisowi. ndash Pete855217 sie 31 11 o 2:23 Hmmm, nie chodzi o doskonałość, ale o ustalone praktyki przemysłowe, które znamy od trzech ostatnich dekad. Czystym kodem jest zawsze ten, który jest podzielony na partycje. Mamy dziesiątki dowodów wskazujących, że jest to droga do zastosowania w ogólnym przypadku (pod względem efektywności kosztowej, redukcji wad, zrozumienia itp.). chyba że jest to kod jednorazowy dla czegoś jednorazowego. Nigdy nie jest to kosztowne, gdy ktoś rozpoczyna analizę problemu w ten sposób. Kodowanie 101, rozwiń problem i kod następuje, ani przesada, ani trudne) ndash luis. espinal Aug 31 11 o 15:55 Twoje zadanie jest zbyt proste, a podejście, które zaadoptowałeś, z pewnością jest dobre do tej pracy. Jeśli jednak chcesz użyć lepszego projektu, musisz pozbyć się całego ruchu liczbowego, lepiej użyć kolejki FIFO i dobrze wykorzystywać metody push i pop, aby kod nie odzwierciedlał żadnego ruchu danych, tylko dwie akcje logiczne nowych danych i usunąć dane starsze niż 7 dni. odpowiedziało 30 sierpnia 11 o 14: 49 Średnie kroczące - Proste i wykładnicze średnie kroczące - Proste i wykładnicze Wprowadzenie Średnie ruchome wygładzają dane o cenach, tworząc trend następujący po wskaźniku. Nie przewidują kierunków cen, ale raczej określają obecny kierunek z opóźnieniem. Przekroczone średnie diety, ponieważ są oparte na wcześniejszych cenach. Pomimo tego opóźnienia, średnie kroczące pomagają gładko działać na ceny i eliminują hałas. Stanowią one również elementy składowe wielu innych wskaźników technicznych i nakładek, takich jak Bollinger Bands. MACD i oscylator McClellana. Dwa najbardziej popularne typy średnich kroczących to średnia ruchoma (SMA) i średnia ruchoma (EMA). Te średnie ruchome mogą być wykorzystane do określenia kierunków trendu lub określenia potencjalnych poziomów wsparcia i oporu. Tutaj znajduje się wykres zawierający zarówno SMA, jak i EMA: Prosta średnia ruchoma Prosta średnia ruchoma powstaje przez obliczenie średniej ceny papieru wartościowego na określoną liczbę okresów. Większość średnich kroczących opiera się na cenach zamknięcia. 5-dniowa prosta średnia krocząca to pięciodniowa suma cen zamknięcia podzielona przez pięć. Jak sama nazwa wskazuje, średnia ruchoma jest średnią, która się zmienia. Stare dane są usuwane w miarę udostępniania nowych danych. Powoduje to, że średnia przemieszcza się wzdłuż skali czasu. Poniżej znajduje się przykład 5-dniowej średniej ruchomej rozwijającej się przez trzy dni. Pierwszy dzień średniej ruchomej obejmuje po prostu ostatnie pięć dni. Drugi dzień średniej ruchomej obniża pierwszy punkt danych (11) i dodaje nowy punkt danych (16). Trzeci dzień średniej ruchomej kontynuowany jest przez zrzucenie pierwszego punktu danych (12) i dodanie nowego punktu danych (17). W powyższym przykładzie ceny stopniowo zwiększają się z 11 do 17 w ciągu siedmiu dni. Zauważ, że średnia ruchoma również wzrasta z 13 do 15 w trzydniowym okresie obliczeniowym. Zauważ również, że każda średnia krocząca jest tuż poniżej ostatniej ceny. Na przykład średnia krocząca z pierwszego dnia wynosi 13, a ostatnia cena to 15 lat. Ceny poprzednich czterech dni były niższe, co spowodowało opóźnienie średniej ruchomej. Wykładnicza średnia ruchoma Wykładnicza średnia ruchoma zmniejsza opóźnienie, stosując większą wagę do ostatnich cen. Współczynnik zastosowany do najnowszej ceny zależy od liczby okresów w średniej ruchomej. Istnieją trzy kroki do obliczenia wykładniczej średniej kroczącej. Najpierw obliczyć prostą średnią ruchoma. Wykładnicza średnia ruchoma (EMA) musi się gdzieś zacząć, aby w pierwszej kalkulacji użyć prostej średniej kroczącej jako EMA z poprzedniego okresu. Po drugie, oblicz mnożnik wagi. Po trzecie, oblicz wykładniczą średnią ruchomą. Poniższa formuła dotyczy 10-dniowej EMA. 10-okresowa wykładnicza średnia krocząca stosuje 18,13 wagi do najnowszej ceny. 10-EMA okres może być również nazywany 18.18 EMA. Dwudziestoczteroletnia EMA stosuje wagę 9,52 w stosunku do ostatniej ceny (2 (201) .0952). Zwróć uwagę, że ważenie w krótszym okresie jest większe niż ważenie w dłuższym okresie czasu. W rzeczywistości waga zmniejsza się o połowę za każdym razem, gdy podwaja się średni okres kroczący. Jeśli chcesz nam konkretną wartość procentową dla EMA, możesz użyć tej formuły, aby przekonwertować ją na przedziały czasowe, a następnie wprowadzić tę wartość jako parametr EMA039: Poniżej znajduje się przykład 10-dniowej prostej średniej kroczącej z 10-dniowego arkusza kalkulacyjnego dzienna wykładnicza średnia krocząca dla Intela. Proste średnie ruchome są proste i niewiele wyjaśniają. Średnia z 10 dni po prostu przesuwa się, gdy pojawiają się nowe ceny i spadają stare ceny. Wykładnicza średnia ruchowa rozpoczyna się od prostej wartości średniej ruchomej (22.22) w pierwszym obliczeniu. Po pierwszych obliczeniach przejmuje normalna formuła. Ponieważ EMA zaczyna się od prostej średniej kroczącej, jej prawdziwa wartość nie zostanie zrealizowana przed upływem 20 lub więcej okresów później. Innymi słowy, wartość arkusza kalkulacyjnego Excela może różnić się od wartości wykresu z powodu krótkiego okresu obserwacji. Ten arkusz kalkulacyjny kończy się tylko 30 okresami, co oznacza, że wpływ tej prostej średniej ruchomej miało 20 okresów na rozproszenie. StockCharts co najmniej 250-krotne (zwykle znacznie dalej) dla swoich obliczeń, więc efekty prostej średniej ruchomej w pierwszym obliczeniu zostały w pełni rozproszone. Czynnik opóźnienia Im dłużej średnia ruchoma, tym więcej opóźnienia. 10-dniowa wykładnicza średnia krocząca będzie dość uważnie wiązać się z cenami i wkrótce nastąpi po zmianie cen. Krótkie średnie ruchome są jak łodzie motorowe - zwinne i szybkie do zmiany. Natomiast 100-dniowa średnia ruchoma zawiera wiele przeszłych danych, które spowalniają ją. Dłuższe średnie ruchome są jak cysterny oceaniczne - letargiczne i wolno się zmieniają. Aby zmienić kurs, trwająca 100 dni średnia ruchoma wymaga większego i dłuższego ruchu cenowego. Powyższy wykres pokazuje SampP 500 ETF z 10-dniową EMA ściśle po cenach i 100-dniową SMA szlifowania wyższe. Nawet przy spadku z stycznia do lutego, 100-dniowa SMA odbyła kurs i nie została odrzucona. 50-dniowa SMA mieści się pomiędzy 10 a 100-dniową średnią kroczącą, jeśli chodzi o współczynnik opóźnienia. Proste i wykładnicze średnie ruchome Mimo że istnieją wyraźne różnice pomiędzy prostymi średnimi ruchomymi a wykładniczymi średnimi ruchomymi, jedno nie musi być lepsze od drugiego. Wykładnicze średnie kroczące mają mniejsze opóźnienie i dlatego są bardziej wrażliwe na ostatnie ceny - i ostatnie zmiany cen. Wykładnicze średnie ruchome obrócą się przed prostymi średnimi ruchomymi. Z drugiej strony stanowią średnią cenę za cały okres. W związku z tym proste średnie ruchome mogą lepiej nadawać się do określania poziomów wsparcia lub oporu. Średnia preferencja ruchu zależy od celów, stylu analitycznego i horyzontu czasowego. Chartiści powinni eksperymentować z oboma typami średnich kroczących, jak również różne ramy czasowe, aby znaleźć najlepsze dopasowanie. Poniższy wykres przedstawia firmę IBM z 50-dniowym SMA na czerwono i 50-dniową EMA na zielono. Oba osiągnęły szczyt pod koniec stycznia, ale spadek EMA był ostrzejszy niż spadek SMA. EMA pojawiła się w połowie lutego, ale SMA była kontynuowana do końca marca. Zauważ, że SMA pojawił się ponad miesiąc po EMA. Długości i ramy czasowe Długość średniej ruchomej zależy od celów analitycznych. Krótkie średnie ruchome (5-20 okresów) najlepiej nadaje się do krótkoterminowych trendów i handlu. Osoby zainteresowane trendami średniookresowymi zdecydowałyby się na dłuższe średnie ruchome, które mogłyby przedłużyć okresy o 20-60. Inwestorzy długoterminowi wolą ruszać się średnio 100 lub więcej okresów. Niektóre średnie ruchome długości są bardziej popularne niż inne. 200-dniowa średnia krocząca jest prawdopodobnie najbardziej popularna. Ze względu na jego długość jest to wyraźnie długoterminowa średnia ruchoma. Następnie 50-dniowa średnia krocząca jest dość popularna ze względu na średnioterminowy trend. Wiele osób używających statystyk ruchomych 50-dniowych i 200-dniowych. Krótkoterminowa, 10-dniowa średnia ruchoma była dość popularna w przeszłości, ponieważ łatwo było ją obliczyć. Jeden po prostu dodał numery i przesunął punkt dziesiętny. Identyfikacja tendencji Te same sygnały mogą być generowane przy użyciu prostych lub wykładniczych średnich kroczących. Jak wspomniano powyżej, preferencja zależy od każdej osoby. Poniższe przykłady wykorzystują zarówno proste, jak i wykładnicze średnie kroczące. Termin średnia ruchoma dotyczy zarówno prostych, jak i wykładniczych średnich kroczących. Kierunek średniej ruchomej przekazuje ważne informacje o cenach. Rosnąca średnia ruchoma pokazuje, że ceny generalnie rosną. Spadająca średnia ruchoma wskazuje, że średnio spadają ceny. Rosnąca długoterminowa średnia ruchoma odzwierciedla długoterminową tendencję wzrostową. Spadająca długoterminowa średnia ruchoma odzwierciedla długoterminową tendencję spadkową. Powyższy wykres pokazuje 3M (MMM) z 150-dniową wykładniczą średnią ruchoma. Ten przykład pokazuje, jak dobrze przenoszą się średnie, gdy trend jest silny. 150-dniowa EMA odrzuciła w listopadzie 2007 r. I ponownie w styczniu 2008 r. Zwróć uwagę, że zajęło 15 spadków, aby odwrócić kierunek tej średniej ruchomej. Te opóźniające się wskaźniki identyfikują odwrócenie tendencji w momencie ich wystąpienia (w najlepszym przypadku) lub po ich wystąpieniu (w najgorszym). MMM kontynuował spadki do marca 2009 r., A następnie wzrósł o 40-50. Zauważ, że 150-dniowa EMA pojawiła się dopiero po tym wzroście. Jednak kiedy to nastąpiło, MMM kontynuował wzrost przez następne 12 miesięcy. Przeprowadzki średnie działają doskonale w silnych trendach. Podwójne zwrotnice Dwie ruchome wartości średnie mogą być używane razem do generowania sygnałów zwrotnych. W analizie technicznej rynków finansowych. John Murphy nazywa to metodą podwójnego crossovera. Podwójne przejazdy obejmują jedną stosunkowo krótką średnią ruchową i jedną stosunkowo długą średnią ruchoma. Podobnie jak w przypadku wszystkich średnich kroczących, ogólna długość średniej ruchomej definiuje ramy czasowe dla systemu. System za pomocą 5-dniowej EMA i 35-dniowej EMA uznano za krótkoterminową. System wykorzystujący 50-dniową SMA i 200-dniową SMA byłby uważany za średnioterminowy, a może nawet długoterminowy. Uparty crossover występuje, gdy krótsza średnia krocząca przekracza dłuższą średnią ruchomą. Jest to również znane jako złoty krzyż. Niedźwiedzia zwrotnica występuje wtedy, gdy krótsza średnia ruchowa przekracza średnią ruchomą. Jest to tzw. Martwy krzyż. Średnie ruchy zwrotne wytwarzają stosunkowo późne sygnały. W końcu system zatrudnia dwa wskaźniki słabiej rozwinięte. Im dłuższe są ruchome okresy średnie, tym większe opóźnienie w sygnałach. Te sygnały działają świetnie, gdy trwa tendencja. Jednakże, ruchomy system przecięcia crossoveru przyniesie wiele pseudonów bez silnego trendu. Istnieje również metoda potrójnego crossover, która obejmuje trzy średnie ruchome. Ponownie, sygnał jest generowany, gdy najkrótsza średnia ruchowa przekracza dwie dłuższe ruchome. Prosty potrójny system zwrotnicowy może obejmować średnie ruchome 5-dniowe, 10-dniowe i 20-dniowe. Powyższy wykres pokazuje Home Depot (HD) z 10-dniową EMA (zielona linia przerywana) i 50-dniową EMA (czerwona linia). Czarna linia jest codziennym zamknięciem. Korzystanie z ruchomej średniej crossover spowodowałoby trzy whippaws przed złapaniem dobrego handlu. 10-dniowa EMA zerwała się pod 50-dniową EMA pod koniec października (1), ale to nie potrwa długo, jak 10-dniowy ruch wznowiony powyżej powyżej w połowie listopada (2). Krzyż ten trwał dłużej, ale następny niedoszły zwrot w styczniu (3) nastąpił pod koniec listopada, w wyniku czego nastąpiła kolejna bicz. Ten niedźwiedzią krzyk nie trwał tak długo, jak 10 dniowy EMA powrócił ponad 50 dni kilka dni później (4). Po trzech złych sygnałach, czwarty sygnał zapowiadał mocny ruch, gdy kurs przeszedł powyżej 20. Są tu dwa dania na wynos. Po pierwsze, crossovers są podatne na whipsaw. Filtr cenowy lub czasowy może być zastosowany w celu zapobiegania biczom. Handlowcy mogą wymagać rozjazdu przez ostatnie trzy dni przed działaniem lub wymagać, aby 10-dniowa EMA przemieszczała się powyżej przedniej 50-dniowej EMA o pewien poziom przed działaniem. Po drugie, MACD może być używany do identyfikacji i ilościowej oceny tych przecięć. MACD (10,50,1) pokaże linię przedstawiającą różnicę między dwiema wykładniczymi ruchomymi wartościami średnimi. MACD obraca się podczas złotego krzyża i ujemny podczas martwego krzyża. Oscylator cen procentowych (PPO) może być używany w taki sam sposób, aby pokazać różnice procentowe. Zwróć uwagę, że MACD i PPO są oparte na wykładniczych średnich kroczących i nie są zgodne z prostymi średnimi ruchomymi. Ten wykres pokazuje Oracle (ORCL) z 50-dniową EMA, 200-dniową EMA i MACD (50 200,1). Były cztery średniej ruchomej crossover w ciągu 2 12 lat. Pierwsze trzy spowodowały baty lub złe transakcje. Trwały trend rozpoczął się od czwartego crossovera, gdy ORCL awansował do połowy lat 20-tych. Po raz kolejny, średnie ruchome crossovery działają świetnie, gdy trend jest silny, ale generują straty przy braku tendencji. Współbieżności cen Średnie ruchome mogą być również wykorzystywane do generowania sygnałów za pomocą prostych zwrotów cenowych. Pozytywny sygnał generowany jest, gdy ceny przekraczają średnią ruchomą. Niedźwiecki sygnał generowany jest, gdy ceny spadają poniżej średniej ruchomej. Rozgraniczenia cen można łączyć w celu handlu w ramach większego trendu. Dłuższa ruchomość ś rednia wyznacza ton dla wię kszej tendencji, a przy generowaniu sygnałów używa się krótszej ruchomoś ci. Można spodziewać się byczych krzyżyk cenowych tylko wtedy, gdy ceny są już powyżej dłuższej średniej ruchomej. Byłoby to zgodne z większym trendem. Na przykład, jeśli cena jest powyżej średniej ruchomej wynoszącej 200 dni, kartownicy będą koncentrować się tylko na sygnałach, gdy cena wzrośnie powyżej 50-dniowej średniej kroczącej. Oczywiście, ruch poniżej 50-dniowej średniej ruchomej poprzedzałby taki sygnał, ale takie niedźwiedzie krzyże byłyby ignorowane, ponieważ większy trend jest wyższy. Krzywa niedźwiedzia po prostu sugeruje pullback w większym trendzie wzrostowym. Przesunięcie powyżej 50-dniowej średniej kroczącej oznaczałoby wzrost cen i kontynuację większego trendu wzrostowego. Następny wykres pokazuje Emerson Electric (EMR) z 50-dniową EMA i 200-dniową EMA. Stan wzrósł powyżej i utrzymywał się powyżej średniej ruchowej 200 dni w sierpniu. Spadki spadły poniżej 50-dniowej EMA na początku listopada i ponownie na początku lutego. Ceny szybko wróciły powyżej 50-dniowej EMA, aby zapewnić sygnały zwyżkujące (zielone strzałki) w harmonii z większym trendem wzrostowym. MACD (1,50,1) jest pokazane w oknie wskaźnika, aby potwierdzić krzyże cen powyżej lub poniżej 50-dniowej EMA. Jednodniowy EMA jest równy cenie zamknięcia. MACD (1,50,1) jest dodatni, gdy zamknięcie jest powyżej 50-dniowej EMA i jest ujemne, gdy zamknięcie jest poniżej 50-dniowej EMA. Wsparcie i opór Średnie kroczące mogą również działać jako wsparcie w trendzie wzrostowym i oporze w downtrend. Krótkoterminowy trend wzrostowy może znaleźć wsparcie w pobliżu 20-dniowej prostej średniej kroczącej, która jest również używana w pasmach Bollinger. Długoterminowa tendencja wzrostowa może znaleźć wsparcie w pobliżu 200-dniowej prostej średniej ruchomej, która jest najbardziej popularną długoterminową średnią ruchoma. Jeśli fakt, 200-dniowa średnia ruchoma może oferować wsparcie lub opór tylko dlatego, że jest tak szeroko stosowany. To prawie jak samospełniający się proroctwo. Powyższy wykres pokazuje NY Composite z 200-dniową prostą średnią kroczącą od połowy 2004 r. Do końca 2008 r. 200-dniowe wsparcie zapewniało wiele razy w trakcie zaliczki. Gdy trend odwrócił się z podwójną górną przerwą, 200-dniowa średnia ruchoma działała jako opór wokół 9500. Nie oczekuj dokładnych poziomów wsparcia i oporu od średnich kroczących, zwłaszcza dłuższych średnich kroczących. Rynki są napędzane emocjami, co sprawia, że są podatne na przeinaczenia. Zamiast dokładnych poziomów, średnie ruchome mogą służyć do identyfikacji stref wsparcia lub oporu. Wnioski Zalety stosowania średnich kroczących należy porównać z wadami. Średnie kroczące są następujące trendy lub opóźnione wskaźniki, które zawsze będą krok za sobą. Niekoniecznie jest to jednak złe. W końcu trend jest twoim przyjacielem i najlepiej jest handlować w kierunku tego trendu. Średnie ruchome zapewniają, że inwestor jest zgodny z obecnym trendem. Mimo że trend jest Twoim przyjacielem, papiery wartościowe poświęcają dużo czasu na zakresy transakcji, co sprawia, że średnie ruchome są nieefektywne. Będąc w trendzie, średnie ruchy będą Cię utrzymywać, ale także dawać późne sygnały. Don039t spodziewać się sprzedaży na górze i kupić na dole za pomocą średnich ruchomych. Podobnie jak w przypadku większości narzędzi analizy technicznej, średnia ruchoma nie powinna być używana samodzielnie, ale w połączeniu z innymi narzędziami uzupełniającymi. Za pomocą ruchomych średnich można określić ogólny trend, a następnie użyć RSI do określenia poziomu wykupienia lub wyprzedania. Dodawanie średnich kroczących do wykresów StockCharts Średnie ruchome są dostępne jako nakładka ceny na stole warsztatowym SharpCharts. Korzystając z menu rozwijanego Nakładki, użytkownicy mogą wybrać prostą średnią ruchomą lub wykładniczą średnią kroczącą. Pierwszy parametr służy do określania liczby okresów. Opcjonalny parametr można dodać, aby określić, które pole cenowe powinno być użyte w obliczeniach - O dla otwartego, H dla wysokiego, L dla niskiego i C dla zamknięcia. Przecinek służy do rozdzielania parametrów. Kolejny opcjonalny parametr można dodać, aby przesunąć średnie ruchome w lewo (w przeszłości) lub w prawo (w przyszłości). Liczba ujemna (-10) przesunęłaby średnią ruchomą na lewe 10 okresów. Dodatnia liczba (10) przesunęłaby średnią ruchomą do właściwych 10 okresów. Wielokrotne średnie ruchome mogą zostać nałożone na wykres cenowy, po prostu dodając kolejną linię nakładki do stołu warsztatowego. Członkowie StockCharts mogą zmieniać kolory i styl, aby rozróżnić wiele średnich kroczących. Po wybraniu wskaźnika otwórz opcję Opcje zaawansowane, klikając zielony trójkąt. Opcje zaawansowane mogą również służyć do dodawania ruchomej średniej nakładki do innych wskaźników technicznych, takich jak RSI, CCI i Volume. Kliknij tutaj, aby zobaczyć wykres na żywo z kilkoma różnymi średnimi ruchomymi. Używanie średnich kroczących za pomocą wykresów StockCharts Oto kilka przykładowych skanów, które członkowie StockCharts mogą wykorzystać do skanowania w różnych średnich ruchomych sytuacjach: Przeciążający ruchomy średni krzyż: te skany szukają zapasów z rosnącą 150-dniową prostą średnią kroczącą i wzrostem o 5 - dzień EMA i 35-dniowa EMA. 150-dniowa średnia krocząca rośnie tak długo, jak długo utrzymuje się powyżej poziomu sprzed pięciu dni. Przeciążenie występuje, gdy 5-dniowa EMA przenosi się powyżej 35-dniowej EMA na ponad średnią głośność. Niedźwiedzia średnia ruchoma: te skany szukają zapasów o spadającej 150-dniowej prostej średniej kroczącej i niedźwiedzim krzyżu 5-dniowej EMA i 35-dniowej EMA. 150-dniowa średnia ruchoma spadnie tak długo, jak sprzedaje się poniżej poziomu sprzed pięć dni. Niedźwiedzia krzyż występuje, gdy 5-dniowa EMA przenosi się poniżej 35-dniowej EMA na ponad przeciętną objętość. Dalsze badania Książka Johna Murphy'ego39 zawiera rozdział poświęcony ruchomym średnim i ich różnym zastosowaniom. Murphy opisuje zalety i wady średnich kroczących. Ponadto Murphy pokazuje, jak średnie ruchome współdziałają z zespołami Bollinger Bands i systemami handlu opartymi na kanałach. Analiza techniczna rynków finansowych John MurphyJava średnia krocząca Metoda Jeśli szukasz EMA, który jest zoptymalizowany pod kątem przesyłania strumieniowego danych, pochodzącego z pliku lub usługi cytowania, poniższa przykładowa klasa sprawdzi się dobrze, w przeciwieństwie do obliczeń brutalnej siły . Takie podejście jest szczególnie przydatne, jeśli przetwarzasz dane w czasie rzeczywistym. EMA, specjalny przypadek ważonych średnich kroczących, mają tę zaletę, że względna waga dla każdego kolejnego okresu zmniejsza się o stały współczynnik f 2 (N1), gdzie N jest liczbą okresów, przez które EMA ma być stosowana. Biorąc to pod uwagę, można obliczyć aktualną EMA (tj. Dla bieżącego okresu) przy użyciu następującej iteracyjnej formuły: eman fprice (1-f) eman-1 Poniższa przykładowa klasa implementuje iteracyjny charakter EMA i minimalizuje wymagania obliczeniowe wymuszać metody lub metody przetwarzania końcowego. private int numPeriods 0 private int totalPeriods 0 private double runningEMA 0.0 prywatny double factor 0.0 publiczny EMA (int numPeriods) this. numPeriods numPeriods factor 2.0 (numPeriods 1.0) Resetuj obliczenia, aby wygenerować EMA dla danego okresu. public void reset (int numPeriods) Zwraca EMA dla okresu definiowanego podczas konstruktora. Jeśli przetwarzane okresy są mniejsze od zakresu EMA, zwracane jest zero. public double calculate (double price) runningEMA factorprice (1-factor) runningEMA if (totalPeriods lt numPeriods) Od kiedy otrzymujesz dane o cenie, a co robisz z wynikami EMA zależy od Ciebie. Na przykład, jeśli masz dane dotyczące ceny w tablicy i chcesz obliczyć EMA w innej tablicy, działa następujący fragment: podwójne ceny. pochodzą z obliczeń, plików lub ofert usług podwójne ema nowe doubleprices. length EMA ema nowe EMA (50) 50 okres EMA dla (int idx0 iltprices. length idx) emaidx ema (pricesidx) Powodzenia i najlepsze życzenia dla twojego projektu. AveragesSimple średnia krocząca Średnia średnia krocząca Średnie Prosta Zachęcasz do rozwiązania tego zadania zgodnie z opisem zadania, używając dowolnego języka, który możesz znać. Obliczanie prostej średniej kroczącej z serii liczb. Utwórz stateful functionclassinstance, która pobiera kropkę i zwraca procedurę, która przyjmuje liczbę jako argument i zwraca prostą średnią ruchomych argumentów. Prosta średnia ruchoma to metoda obliczania średniej strumienia liczb przez uśrednienie tylko ostatnich 160 liczb P 160 ze strumienia, 160 gdzie 160 P 160 jest znane jako okres. Można go wdrożyć, wywołując procedurę inicjującą z 160 P 160 jako argumentem 160 I (P), 160, który powinien następnie zwrócić procedurę, która po wywołaniu z indywidualnymi, kolejnymi członkami strumienia liczb, oblicza średnią (w górę). do), ostatnie 160 P 160 z nich, pozwala wywołać to 160 SMA (). Słowo 160 160 w opisie zadania odnosi się do potrzeby 160 SMA () 160, aby zapamiętać pewne informacje między połączeniami do niego: 160 Okres, 160 P 160 Zleceniodawca co najmniej ostatnich 160 P 160 z każdego z indywidualnych rozmów. Stateful 160 oznacza również, że kolejne wywołania do 160 I (), 160 inicjalizatora, 160 powinny zwracać oddzielne podprogramy, które mają 160 zapisany stan 160 akcji, aby mogły być użyte na dwóch niezależnych strumieniach danych. Pseudo-kod dla implementacji 160 SMA 160 to: Ta wersja używa trwałej kolejki do przechowywania najnowszych wartości p. Każda funkcja zwrócona przez init-moving-average ma swój stan w atomie utrzymującym wartość kolejki. Ta implementacja używa okrągłej listy do przechowywania liczb w oknie na początku każdego wskaźnika iteracji odnosi się do komórki listy, która przechowuje wartość właśnie wyprowadzającą się poza okno i do zastąpienia przez wartość dodaną. Korzystanie z zamykania edytuj Obecnie to nie może być nogc, ponieważ przydzieli zamknięcie na stercie. Niektóre analizy ucieczki mogą usunąć przydział sterty. Korzystanie z edytowania struktury Struktura ta pozwala uniknąć alokacji stosu zamknięcia, przechowując dane w ramce stosu głównej funkcji. Ten sam wynik: aby uniknąć przybliżania się liczb zmiennoprzecinkowych i rosnąć, kod mógłby wykonywać okresową sumę na całej okrągłej tablicy kolejki. Ta implementacja generuje dwa (funkcjonalne) obiekty udostępniające stan. W E jest idiomatyczne oddzielanie danych wejściowych od danych wyjściowych (odczyt z zapisu) zamiast łączenia ich w jeden obiekt. Struktura jest taka sama jak implementacja Standard DeviationE. Poniższy program eliksiru generuje anonimową funkcję z osadzonym okresem p, który jest używany jako okres prostej średniej kroczącej. Funkcja run odczytuje dane numeryczne i przekazuje je do nowo utworzonej funkcji anonimowej, a następnie sprawdza wynik do STDOUT. Dane wyjściowe przedstawiono poniżej, przy średniej, a następnie w ujęciu grupowym, stanowiącym podstawę dla każdej średniej ruchomej. Erlang ma zamknięcia, ale zmienne niezmienne. Rozwiązaniem jest wówczas wykorzystanie procesów i prostego API opartego na przekazywaniu komunikatów. Języki macierzy mają rutyny do obliczania szybujących średnich dla danej sekwencji przedmiotów. Pętla jest mniej wydajna niż w poniższych poleceniach. Ciągle monituje o wejście I. który jest dodawany na końcu listy L1. L1 można znaleźć naciskając 2ND1, a średnie można znaleźć w ListOPS Naciśnij ON, aby zakończyć program. Funkcja, która zwraca listę zawierającą uśrednione dane dostarczonego argumentu Program, który zwraca prostą wartość przy każdym wywołaniu: lista jest uśredniana dla listy: p jest okresem: 5 zwraca uśrednioną listę: Przykład 2: Używanie programu movinav2 (i , 5) - Inicjalizacja obliczeń średniej ruchomej i zdefiniowanie okresu 5 movinav2 (3, x): x - nowe dane na liście (wartość 3), a wynik zostanie zapisany na zmiennej x i wyświetlony movinav2 (4, x) : x - nowe dane (wartość 4), a nowy wynik zostanie zapisany na zmiennej x i wyświetlony (43) 2. Opis funkcji movinavg: zmienna r - jest wynikiem (uśredniona lista), która będzie zwracaną zmienną i - jest zmienną indeksową, i wskazuje na koniec listy podrzędnej, której lista jest uśredniana. zmienna z - zmienna pomocnicza Funkcja wykorzystuje zmienną i do ustalenia, które wartości z listy będą brane pod uwagę przy następnych obliczeniach średnich. Przy każdej iteracji zmienna i wskazuje na ostatnią wartość na liście, która będzie używana w obliczeniach średnich. Musimy tylko ustalić, która będzie pierwszą wartością na liście. Zwykle trzeba wziąć pod uwagę elementy p, więc pierwszym elementem będzie ten indeksowany przez (i-p1). Jednak w pierwszych iteracjach obliczenia będą zazwyczaj ujemne, więc poniższe równanie pozwoli uniknąć indeksów ujemnych: max (i-p1,1) lub, ustawiając równanie, max (i-p, 0) 1. Ale liczba elementów na pierwszych iteracjach będzie mniejsza, poprawna wartość będzie (indeks końca - początek indeksu 1) lub, układając równanie, (i - (max (ip, 0) 1) 1), a następnie , (i-max (ip, 0)). Zmienna z zawiera wspólną wartość (max (ip), 0), więc beginindex będzie (z1), a liczbafelementów będzie (iz) mid (lista, z1, iz) zwróci listę wartości, która będzie uśrednioną sumą ( .) zsumuje ich sumę (.) (iz) ri je uśredni i zapisze wynik w odpowiednim miejscu na liście wyników fp1 tworzy częściową aplikację ustalającą (w tym przypadku) drugi i trzeci parametr
No comments:
Post a Comment