Hitung eksponensial moving average java

Pada dasarnya saya memiliki sejumlah nilai seperti ini: Array di atas disederhanakan, saya mengumpulkan 1 nilai per milidetik dalam kode sebenarnya dan saya perlu mengolah keluaran pada algoritma yang saya tulis untuk menemukan puncak terdekat sebelum sebuah titik waktu. Logika saya gagal karena dalam contoh saya di atas, 0,36 adalah puncak sebenarnya, tapi algoritme saya akan terlihat mundur dan melihat angka terakhir 0,25 sebagai puncaknya, karena ada penurunan menjadi 0,24 sebelum itu. Tujuannya adalah untuk mengambil nilai-nilai ini dan menerapkan algoritma kepada mereka yang akan memperlancar mereka sedikit sehingga saya memiliki nilai linier yang lebih banyak. (Yaitu: Id seperti hasil saya melengkung, tidak bergerigi) Saya telah diberitahu untuk menerapkan filter rata-rata bergerak eksponensial ke nilai-nilai saya. Bagaimana saya bisa melakukan ini Sangat sulit bagi saya untuk membaca persamaan matematis, saya jauh lebih baik dengan kode. Bagaimana cara memproses nilai dalam array saya, menerapkan perhitungan rata-rata bergerak eksponensial bahkan sampai mereka bertanya pada 8 Februari 12 di 20:27 Untuk menghitung rata-rata pergerakan eksponensial. Anda perlu menyimpan beberapa keadaan di sekitar dan Anda memerlukan parameter penyetelan. Ini memerlukan kelas kecil (dengan asumsi Anda menggunakan Java 5 atau yang lebih baru): Instantiate dengan parameter peluruhan yang Anda inginkan (mungkin mengambil tuning harus antara 0 dan 1) dan kemudian gunakan rata-rata () untuk memfilter. Saat membaca sebuah halaman tentang beberapa kekambuhan mathmatical, semua yang Anda benar-benar perlu ketahui saat mengubahnya menjadi kode adalah matematikawan suka menulis indeks menjadi array dan urutan dengan subskrip. (Beberapa notasi lain juga, yang tidak membantu). Namun, EMA cukup sederhana karena Anda hanya perlu mengingat satu nilai lama tanpa susunan negara yang rumit. Jawab Feb 8 12 jam 20:42 TKKocheran: Cukup banyak. Tidak masalah jika hal-hal sederhana (Jika dimulai dengan urutan baru, dapatkan rata-rata baru.) Perhatikan bahwa beberapa istilah pertama dalam urutan rata-rata akan melompat sedikit karena efek batas, namun Anda mendapatkan yang lain dengan rata-rata bergerak lainnya. terlalu. Namun, keuntungan yang bagus adalah Anda dapat membungkus logika rata-rata bergerak menjadi rata-rata dan bereksperimen tanpa mengganggu keseluruhan program Anda. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 at 0:06 Saya mengalami kesulitan untuk memahami pertanyaan Anda, tapi saya akan mencoba menjawabnya juga. 1) Jika algoritma Anda menemukan 0,25 bukan 0,36, maka itu salah. Ini salah karena mengasumsikan kenaikan atau penurunan monotonik (yang selalu naik atau selalu turun). Kecuali Anda rata-rata SEMUA data Anda, poin data Anda --- seperti yang Anda sampaikan - tidak bersifat nonlinier. Jika Anda benar-benar ingin menemukan nilai maksimum antara dua titik dalam waktu, maka iris array Anda dari tmin ke tmax dan temukan maks dari subarray itu. 2) Sekarang, konsep moving averages sangat sederhana: bayangkan bahwa saya memiliki daftar berikut: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Saya bisa menghaluskannya dengan mengambil rata-rata dua angka: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Perhatikan bahwa angka pertama adalah rata-rata 1,5 dan 1,4 (angka kedua dan pertama) yang kedua (daftar baru) adalah rata-rata 1,4 dan 1,5 (daftar ketiga dan kedua) yang ketiga (daftar baru) rata-rata 1,5 dan 1,4 (Keempat dan ketiga), dan seterusnya. Saya bisa membuatnya periode tiga atau empat, atau n. Perhatikan bagaimana datanya jauh lebih mulus. Cara yang baik untuk melihat moving averages di tempat kerja adalah pergi ke Google Finance, pilih saham (coba Tesla Motors cukup mudah menguap (TSLA)) dan klik pada bagian teknis di bagian bawah grafik. Pilih Moving Average dengan periode tertentu, dan moving average eksponensial untuk membandingkan perbedaannya. Rata-rata pergerakan eksponensial hanyalah penjabaran lain dari hal ini, namun bobot data yang lebih tua kurang dari data baru ini adalah cara untuk meratakan perataan ke arah belakang. Silahkan baca entri Wikipedia. Jadi, ini lebih merupakan komentar daripada sebuah jawaban, tapi kotak komentar kecil itu hanya untuk mungil. Semoga berhasil. Jika Anda mengalami masalah dengan matematika, Anda bisa pergi dengan rata-rata bergerak sederhana daripada eksponensial. Jadi output yang Anda dapatkan akan menjadi hal x terakhir yang dibagi dengan x. Pseudocode yang tidak teruji: Perhatikan bahwa Anda perlu menangani bagian awal dan akhir data karena dengan jelas Anda tidak dapat menghitung 5 persyaratan terakhir saat Anda berada di titik data kedua Anda. Juga, ada cara yang lebih efisien untuk menghitung rata-rata pergerakan ini (jumlah penjumlah - tertua terbaru), namun ini adalah untuk mendapatkan konsep tentang apa yang terjadi. Menjawab 8 Feb 12 di 20: 41Ekspektif Bergerak Rata-rata Moving Average Eksponensial Moving Average Rata-rata berbeda dari Simple Moving Average baik dengan metode perhitungan maupun dengan cara harga tertimbang. Exponential Moving Average (disingkat menjadi inisial EMA) secara efektif adalah rata-rata bergerak tertimbang. Dengan EMA, bobotnya sedemikian rupa sehingga baru-baru ini harga diberikan lebih banyak bobot daripada harga yang lebih tua. Teori di balik ini adalah bahwa harga yang lebih baru dianggap lebih penting daripada harga yang lebih tua, terutama karena rata-rata sederhana jangka panjang (misalnya 200 hari) memiliki bobot yang sama pada data harga yang berusia di atas 6 bulan dan dapat dipikirkan Sebagai sedikit out-of-date. Perhitungan EMA sedikit lebih kompleks daripada Simple Moving Average namun memiliki keuntungan bahwa catatan data yang besar yang mencakup setiap dan setiap harga penutupan selama 200 hari terakhir (atau betapapun banyak hari dipertimbangkan) tidak harus disimpan. . Yang Anda butuhkan adalah EMA untuk hari sebelumnya dan harga penutupan hari ini untuk menghitung Exponential Moving Average yang baru. Menghitung Eksponen Awalnya, untuk EMA, eksponen perlu dihitung. Untuk memulai, ambil jumlah hari EMA yang ingin Anda hitung dan tambahkan satu ke jumlah hari yang Anda pertimbangkan (misalnya untuk rata-rata pergerakan 200 hari, tambahkan satu untuk mendapatkan 201 sebagai bagian dari perhitungan). Panggillah ini Days1. Kemudian, untuk mendapatkan Exponen, cukup mengambil nomor 2 dan membaginya dengan Days1. Contohnya eksponen untuk rata-rata pergerakan 200 hari adalah: 2 201. Yang sama dengan 0,01 Perhitungan Penuh jika Exponential Moving Average Setelah mendapatkan eksponen, semua yang kita butuhkan sekarang adalah dua bit informasi yang memungkinkan kita melakukan perhitungan penuh. . Yang pertama adalah Moving Average kemarin. Anggap saja kita sudah tahu ini karena kita akan menghitungnya kemarin. Namun, jika Anda belum mengetahui EMA kemarin, Anda bisa memulai dengan menghitung Simple Moving Average untuk hari kemarin, dan menggunakan ini sebagai pengganti EMA untuk perhitungan pertama (yaitu perhitungan hari ini) dari EMA. Lalu besok kamu bisa menggunakan EMA yang kamu hitung hari ini, dan seterusnya. Bagian kedua dari informasi yang kita butuhkan adalah harga penutupan hari ini. Mari kita asumsikan bahwa kita ingin menghitung todays 200 hari Exponential Moving Average untuk saham atau saham yang memiliki hari sebelumnya EMA 120 pence (atau sen) dan harga penutupan hari ini sebesar 136 pence. Perhitungan penuh selalu sebagai berikut: Current Moving Average (Hari ini harga penutupan x Eksponen) (hari sebelumnya EMA x (1 - eksponen)) Jadi, dengan menggunakan contoh angka di atas, hari ke 200 hari EMA adalah: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) Yang sama dengan EMA untuk hari ini 120.16.EMA 8211 Cara menghitungnya Menghitung Nilai Pindah Eksponensial - Tutorial Exponetial Moving Average (EMA untuk Pendek) adalah salah satu indikator yang paling sering digunakan dalam analisis teknikal hari ini. Tapi bagaimana Anda menghitungnya sendiri, menggunakan kertas dan pena atau 8211 memilih 8211 program spreadsheet pilihan Anda. Mari kita cari tahu dalam penjelasan perhitungan EMA ini. Menghitung Exponential Moving Average (EMA) tentu saja dilakukan secara otomatis oleh sebagian besar perangkat lunak analisis perdagangan dan teknikal di luar sana hari ini. Berikut adalah cara menghitungnya secara manual yang juga menambah pemahaman tentang cara kerjanya. Dalam contoh ini kita akan menghitung EMA dengan harga suatu saham. Kami menginginkan EMA 22 hari yang merupakan kerangka waktu yang cukup umum untuk EMA yang panjang. Rumus untuk menghitung EMA adalah sebagai berikut: Harga EMA (t) k EMA (y) (1 8211 k) t hari ini, y kemarin, N jumlah hari di EMA, k 2 (N1) Gunakan langkah-langkah berikut untuk menghitung 22 Hari EMA: 1) Mulailah dengan menghitung k untuk jangka waktu yang ditentukan. 2 (22 1) 0,0869 2) Tambahkan harga penutupan untuk 22 hari pertama dan bagilah dengan 22. 3) Anda sekarang siap untuk mulai mendapatkan hari EMA pertama dengan mengambil hari berikutnya (hari ke 23) harga penutupan berlipat ganda Oleh k. Lalu kalikan hari-hari sebelumnya dengan rata-rata bergerak (1-k) dan tambahkan keduanya. 4) Lakukan langkah 3 berulang-ulang untuk setiap hari berikut untuk mendapatkan jangkauan penuh EMA. Hal ini tentu saja bisa dimasukkan ke dalam Excel atau beberapa perangkat lunak spreadsheet lainnya untuk membuat proses perhitungan EMA semi otomatis. Untuk memberi Anda pandangan algoritmik tentang bagaimana hal ini dapat dilakukan, lihat di bawah ini. Public float CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday) float k 2 (numberOfDays 1) return todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Metode ini biasanya dipanggil dari loop melalui data Anda, terlihat seperti ini: foreach (DailyRecord Sdr di DataRecords) memanggil perhitungan EMA ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) memasukkan ema yang dihitung ke dalam array memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) pastikan kemarinEMA dipenuhi dengan EMA yang kita gunakan kali ini Sekitar kemarinEMA ema Perhatikan bahwa ini adalah kode psuedo. Anda biasanya perlu mengirim nilai CLOSE kemarin kemarinEMA sampai kemarinEMA dihitung dari EMA hari ini. Itu terjadi hanya setelah loop berjalan lebih hari daripada jumlah hari yang telah Anda hitung untuk EMA Anda. Untuk EMA 22 hari, hanya pada waktu 23 dalam lingkaran dan setelah itu ema kemarinEMA valid. Ini bukan masalah besar, karena Anda memerlukan data dari setidaknya 100 hari perdagangan selama 22 hari EMA berlaku. Pos terkait