Ich habe im Wesentlichen ein Array von Werten wie folgt. Das oben genannte Array ist vereinfacht, ich sammle 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und ich muss die Ausgabe auf einem Algorithmus verarbeiten, den ich schrieb, um den nächstgelegenen Peak vor einem Zeitpunkt zu finden Logik scheitert, weil in meinem Beispiel oben, 0 36 ist die reale Spitze, aber mein Algorithmus würde nach hinten schauen und sehen die letzte Zahl 0 25 als die Spitze, da es eine Abnahme auf 0 24 vor it. The Ziel ist, diese Werte zu nehmen Und wendet einen Algorithmus an sie an, die sie ein bisschen glätten wird, damit ich mehr lineare Werte habe, dh ich mag meine Resultate, um curvy zu sein, nicht jaggedy. Ich wurde gesagt, um einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter auf meine Werte anzuwenden Wie kann ich Tu es das ist es wirklich schwer für mich, mathematische Gleichungen zu lesen, ich befasse mich viel besser mit Code. Wie verarbeite ich Werte in meinem Array und wende eine exponentielle gleitende durchschnittliche Berechnung an, um sie auch auszumachen. 8. Februar um 20 27.Zur berechnen Ein exponentieller gleitender Durchschnitt musst du einen Zustand halten und du brauchst einen Tuning-Parameter. Dies verlangt eine kleine Klasse, die davon ausgeht, dass du Java 5 oder höher benutzt. Mit dem Zerfallsparameter, den du tun möchtest, soll das Tuning zwischen 0 und 1 und dann sein Verwenden Sie den Durchschnitt zu filtern. Wenn das Lesen einer Seite auf einige mathematische Wiederholung, alles, was Sie wirklich wissen müssen, wenn Sie es in Code ist, dass Mathematiker gerne Indizes in Arrays und Sequenzen mit Indizes schreiben Sie ve ein paar andere Notationen als auch, was doesn t Hilfe Allerdings ist die EMA ziemlich einfach, da Sie nur einen alten Wert erinnern müssen keine komplizierten Zustand Arrays erforderlich. answered Feb 8 12 bei 20 42. TKKocheran Ziemlich viel Isn t it nice, wenn die Dinge einfach sein können Wenn Sie mit einer neuen Sequenz beginnen, Bekomme einen neuen Mittelwert Hinweis, dass die ersten paar Begriffe in der gemittelten Sequenz um ein bisschen wegen der Grenzeffekte springen, aber du bekommst die mit anderen gleitenden Durchschnitten auch Allerdings ist ein guter Vorteil, dass man die gleitende durchschnittliche Logik in den Mittelwert einpacken kann Und experimentiere ohne zu stören den Rest deines Programms zu viel Donal Fellows Feb 9 12 bei 0 06.Ich habe eine harte Zeit, um Ihre Fragen zu verstehen, aber ich werde versuchen zu beantworten anyway.1 Wenn Ihr Algorithmus gefunden 0 25 statt 0 36, Dann ist es falsch Es ist falsch, weil es eine monotone Zunahme oder Abnahme annimmt, die immer nach oben geht oder immer hinuntergeht, es sei denn, du durchschnittst alle deine Daten, deine Datenpunkte, wie du sie präsentierst --- sind nichtlinear Wenn du es wirklich willst Um den maximalen Wert zwischen zwei Punkten in der Zeit zu finden, dann schneide dein Array von tmin zu tmax und finde das Maximum dieses Subarray.2 Jetzt ist das Konzept der gleitenden Durchschnitte sehr einfach vorstellen, dass ich die folgende Liste 1 4, 1 5 habe , 1 4, 1 5, 1 5 Ich kann es glätten, indem ich den Durchschnitt von zwei Zahlen 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Beachten Sie, dass die erste Zahl der Durchschnitt von 1 5 und 1 4 Sekunden und erste Zahlen ist Die zweite neue Liste ist der Durchschnitt von 1 4 und 1 5 Drittel und zweite alte Liste die dritte neue Liste der Durchschnitt von 1 5 und 1 4 vierte und dritte, und so weiter hätte ich es Zeitraum drei oder vier, oder n Hinweis Wie die Daten viel glatter ist Ein guter Weg, um gleitende Durchschnitte bei der Arbeit zu sehen ist, um zu Google Finance zu gehen, wählen Sie eine Aktie Tesla Motors ziemlich volatile TSLA und klicken Sie auf technische an der Unterseite des Diagramms Wählen Sie Moving Average mit einem bestimmten Zeitraum und Exponentieller gleitender Durchschnitt, um ihre Unterschiede zu vergleichen. Exponentieller gleitender Durchschnitt ist nur eine weitere Ausarbeitung von diesem, aber gewichtet die älteren Daten weniger als die neuen Daten, das ist ein Weg, um die Glättung in Richtung der Rückseite vorzuwerfen Bitte lesen Sie die Wikipedia-Eintrag. So, das ist mehr Ein Kommentar als eine Antwort, aber die kleine Kommentar-Box war nur zu winzigen Viel Glück. Wenn Sie Probleme mit der Mathematik haben, könnten Sie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt statt exponentiell Also die Ausgabe, die Sie erhalten würde die letzten x Begriffe geteilt werden Von x Ungetestetes Pseudocode. Hinweis, dass du die Anfangs - und Endteile der Daten behandeln musst, da du die letzten 5 Begriffe, wenn du auf deinem zweiten Datenpunkt bist, deutlich beurteilen kannst. Auch hier gibt es effizientere Berechnungsmethoden für diesen gleitenden Durchschnitt Summe - älteste neueste, aber dies ist, um das Konzept von dem, was passiert über. answered Feb 8 12 bei 20 41.Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. Die 12-und 26-Tage-EMAs sind Die beliebtesten kurzfristigen Mittelwerte, und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz MACD und der Prozentsatz Preis Oszillator PPO Im Allgemeinen werden die 50-und 200-Tage-EMAs als Signale der langfristigen Trends verwendet Die die technische Analyse anwenden, finden sich in der Lage, bei der korrekten Anwendung sehr nützliche und aufschlussreiche, aber bei der Verwendung falsch angewendet zu werden, wenn sie falsch eingesetzt werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die üblicherweise in der technischen Analyse verwendet werden, sind naturgemäß hintere Indikatoren. Folglich sind die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines Umzugs gezogen Durchschnittlich zu einem bestimmten Marktdiagramm sollte sein, um eine Marktbewegung zu bestätigen oder um seine Stärke anzugeben Sehr oft, bis zu der Zeit, in der eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, hat der optimale Punkt des Markteintritts bereits Bestanden Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten legt, umarmt sie die Preisaktion ein bisschen fester und reagiert daher schneller Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Handelseingangssignal abzuleiten. Interpreting der EMA. Like alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren, sind sie viel besser geeignet für Trending-Märkte Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist, wird die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend zeigen. Ein wachsamer Trader wird Achten Sie nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsrate von einer Bar zur nächsten. Zum Beispiel, wenn die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umzukehren, ist die Änderungsrate der EMA von Ein bar zum nächsten wird beginnen zu verkleinern bis zu diesem Zeitpunkt, dass die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Verminderung der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung von bewegten Durchschnitten verursacht wurde, weiter entgegenwirken könnte. Die Verwendung der EMA. EMAs wird üblicherweise in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet Um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar Sehr häufig Händler verwenden EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen Wenn zum Beispiel eine EMA auf einer Tageskarte eine starke Aufwärtsbewegung zeigt Trend, eine Intraday-Trader-Strategie kann es sein, nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart zu handeln. Exploring Die exponentiell gewichtete Moving Average. Volatility ist die häufigste Maßnahme des Risikos, aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen In einem früheren Artikel haben wir gezeigt Wie man einfache historische Volatilität berechnet Um diesen Artikel zu lesen, siehe Volatilität verwenden, um zukünftiges Risiko zu messen Wir haben die tatsächlichen Aktienkursdaten von Google verwendet, um die tägliche Volatilität auf der Grundlage von 30 Tagen Lagerbestand zu berechnen. In diesem Artikel werden wir die einfache Volatilität verbessern Besprechen den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt EWMA Historical Vs Implizierte Volatilität Zuerst lassen wir diese Metrik in ein bisschen Perspektive bringen Es gibt zwei breite Ansätze historische und implizite oder implizite Volatilität Der historische Ansatz geht davon aus, dass Vergangenheit Prolog ist, messen wir die Geschichte in der Hoffnung, dass es Ist prädiktive Implizite Volatilität hingegen ignoriert die Geschichte, die sie für die Volatilität der Marktpreise löst. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis, auch wenn implizit, eine Konsensschätzung der Volatilität enthält Verwendet und Grenzen der Volatilität. Wenn wir uns auf die drei historischen Ansätze auf der linken Seite konzentrieren, haben sie zwei Schritte gemeinsam. Calculate die Reihe der periodischen returns. Apply ein Gewichtungsschema. First, wir berechnen die periodische Rückkehr Das s typisch a Reihe von täglichen Renditen, bei denen jede Rendite in kontinuierlich zusammengesetzten Begriffen ausgedrückt wird Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse, dh Preis heute geteilt durch den Preis gestern, und so weiter. Dies produziert eine Reihe von täglichen Renditen, von ui Zu dem ich je nachdem, wieviele Tage m Tage, die wir messen werden. Das bringt uns zum zweiten Schritt Dies ist, wo die drei Ansätze unterscheiden Im vorherigen Artikel Mit Volatility To Gauge Future Risk, haben wir gezeigt, dass unter ein paar akzeptable Vereinfachungen, die Einfache Varianz ist der Durchschnitt der quadratischen Rückkehr. Notice, dass dies summiert jede der periodischen Renditen, dann teilt diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen m Also, es ist wirklich nur ein Durchschnitt der quadrierten periodischen Renditen Setzen Sie einen anderen Weg, jeder Quadrierte Rückkehr wird ein gleiches Gewicht gegeben Wenn also Alpha a ein Gewichtungsfaktor speziell ein 1 m ist, dann sieht eine einfache Varianz so etwas aus. Die EWMA verbessert die einfache Abweichung Die Schwäche dieses Ansatzes ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht gestern haben Die jüngste Rückkehr hat keinen Einfluss mehr auf die Varianz als im letzten Monat s return Dieses Problem wird durch die Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden durchschnittlichen EWMA behoben, bei dem die jüngsten Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz haben. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt EWMA führt Lambda ein Wird als Glättungsparameter bezeichnet Lambda muss kleiner als eins sein Unter dieser Bedingung wird anstelle von gleichen Gewichten jede quadratische Rückkehr mit einem Multiplikator wie folgt gewichtet. Zum Beispiel neigt RiskMetrics TM, eine Finanzrisikomanagementfirma, dazu, ein Lambda von 0 zu verwenden 94 oder 94 In diesem Fall wird die erste jüngste quadrierte periodische Rückkehr um 1 bis 0 gezählt 94 94 0 6 Die nächste quadratische Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert mit 94 5 64 Und die Drittel des Vorjahres ist gleich 1-0 94 0 94 2 5 30.Das ist die Bedeutung von exponentiell in EWMA jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator, dh Lambda, der kleiner sein muss als eines der vorherigen Tagesgewicht. Dies stellt eine Varianz sicher Ist gewichtet oder voreingenommen auf neuere Daten Um mehr zu erfahren, schauen Sie sich das Excel-Arbeitsblatt für Google s Volatilität Der Unterschied zwischen einfacher Volatilität und EWMA für Google ist unten gezeigt. Simple Volatilität effektiv wiegt jede periodische Rückkehr um 0 196 wie in Spalte gezeigt O hatten wir zwei Jahre täglich Aktienkursdaten Das ist 509 Tagesrenditen und 1 509 0 196 Aber beachten Sie, dass die Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5 64, dann 5 3 und so weiter gibt. Das ist der einzige Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Remember Nachdem wir die ganze Serie in Spalte Q zusammengefasst haben wir die Varianz, die das Quadrat der Standardabweichung ist Wenn wir Volatilität wollen, müssen wir uns daran erinnern, die Quadratwurzel dieser Varianz zu nehmen. Was ist der Unterschied in der täglichen Volatilität Zwischen der Varianz und EWMA im Google-Fall Es ist bedeutend Die einfache Varianz gab uns eine tägliche Volatilität von 2 4, aber die EWMA gab eine tägliche Volatilität von nur 1 4 siehe die Kalkulationstabelle für Details Anscheinend hat sich die Volatilität von Google in jüngster Zeit niedergelassen, Eine einfache Varianz könnte künstlich hoch sein. Heute s Abweichung ist eine Funktion von Pior Tag s Abweichung Sie werden bemerken, dass wir eine lange Reihe von exponentiell abnehmenden Gewichten berechnen müssen. Wir haben hier die Mathematik, aber eine der besten Eigenschaften der EWMA Ist, dass die ganze Serie bequem zu einer rekursiven formula. Recursive bedeutet, dass heute s Varianzreferenzen dh eine Funktion der vorherigen Tag s Varianz ist, finden Sie diese Formel auch in der Kalkulationstabelle und es erzeugt genau das gleiche Ergebnis wie die Langzeitberechnung Es sagt, dass die heutige Abweichung unter EWMA gleich gestern ist die Abweichung von Lambda plus gestern s quadrierte Rückkehr gewogen von einem Minus Lambda Hinweis, wie wir nur zwei Begriffe zusammen gestern s gewichtete Varianz und gestern gewichtet, quadriert return. Even so, Lambda ist unser Glättungsparameter Ein höherer Lambda zB wie RiskMetric s 94 zeigt langsameren Zerfall in der Serie - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Serie haben und sie werden langsam abfallen. Auf der anderen Seite, wenn wir die reduzieren Lambda, wir zeigen einen höheren Zerfall, die Gewichte fallen schneller ab, und als direkte Folge des schnellen Zerfalls werden weniger Datenpunkte verwendet. In der Kalkulationstabelle ist Lambda ein Eingang, so dass man mit seiner Empfindlichkeit experimentieren kann. Zusammenfassung Volatilität ist die momentane Standardabweichung eines Bestandes und der gebräuchlichsten Risiko-Metrik Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz Wir können die Varianz historisch oder implizit implizite Volatilität messen. Wenn man historisch misst, ist die einfachste Methode einfache Varianz. Aber die Schwäche mit einfacher Varianz ist, dass alle Renditen gleich sind Gewicht Wir sind also ein klassischer Kompromiss, wir wünschen immer mehr Daten, aber je mehr Daten wir haben, desto mehr wird unsere Berechnung durch weit weniger relevante Daten verdünnt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt EWMA verbessert die einfache Varianz, indem er den periodischen Erträgen Gewichte zuweist Dies können wir beide eine große Stichprobengröße verwenden, aber auch ein größeres Gewicht auf neuere Renditen geben. Um ein Film-Tutorial zu diesem Thema zu sehen, besuchen Sie die Bionische Schildkröte. Die Höchstbeträge der Gelder, die die Vereinigten Staaten ausleihen können Die Schuldenobergrenze wurde unter dem Zweiten Freiheits-Bond-Gesetz geschaffen. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut die Gelder behält, Reserve an ein anderes Depotinstitut.1 Eine statistische Maßnahme für die Streuung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Die Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den US-Kongress, der 1933 als Bankgesetz verabschiedet wurde und die Geschäftsbanken daran hinderte, an der Investition teilzunehmen. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, der privaten Haushalte und des gemeinnützigen Sektors Das US-Büro der Arbeit. Die Währungsabkürzung oder das Währungssymbol für die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.
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