Ruch średnia standard błąd

Poniżej widać metodę C, służącą do obliczania pasm Bollingera dla każdego punktu średniej ruchomej, pasma górnego, pasma dolnego. Jak widać ta metoda używa 2 dla pętli do obliczania ruchomych odchyleń standardowych przy użyciu średniej ruchomej Zawiera dodatkową pętlę do obliczania średniej ruchomej w ciągu ostatnich n okresów Ten jeden można usunąć poprzez dodanie nowej wartości punktu do sumy na początku pętli i usunięcie wartości punktu n na końcu pętli. Moje pytanie jest w zasadzie możliwe I usunąć resztę wewnętrznej pętli w podobny sposób I zarządzane z moving average. asked 31 stycznia 13 w 21 45. Odpowiedź brzmi tak, można W połowie 80 s opracował właśnie taki algorytm prawdopodobnie nie oryginalne w FORTRAN dla proces monitorowania i sterowania procesem Niestety, to było ponad 25 lat temu i nie pamiętam dokładnych wzorów, ale technika była przedłużeniem średniej ruchomości, a obliczenia drugiego rzędu zamiast tylko liniowych. t twój kod niektóre myślę, że mogę suss się jak to zrobiłem to zwróć uwagę, jak Twoja wewnętrzna pętla robi Sum of Squares. in w ten sam sposób, że Twoja średnia musi mieć pierwotnie sumę wartości Jedyne dwa różnice są kolejnością jego mocy 2 zamiast 1 i że odejmujesz średnią każdą wartość, zanim ją rozłożisz Teraz, co może wyglądać nierozdzielnie, ale w rzeczywistości może być oddzielone. Teraz pierwsza kadencja to tylko suma kwadratów, że w taki sam sposób, w jaki suma wartości dla średniej Ostatni termin k 2 n jest średnio kwadratowy razy od okresu, ponieważ dzielisz wynik przez cały okres, możesz po prostu dodać nową średnią kwadratę bez dodatkowego pętla. Wreszcie, w drugim pojęciu SUM -2 vik, ponieważ suma całkowita SUM vi można wtedy zmienić ją na to. lub tylko -2 k 2 n, która jest -2 razy większa od kwadratu, po okresie n jest podzielony ponownie Tak więc ostatnia kombinowana formuła jest. należy sprawdzić ważność tego, ponieważ czuję to na szczycie mojej głowy. I włączenie do Twojego kodu powinno wyglądać tak jak to. Thanks dla tego wykorzystałem go jako podstawę wdrożenia w C dla CLR I odkrył, że w praktyce można zaktualizować takie, że newVar jest bardzo małą liczbą ujemną, a sqrt nie zawiodłem się, jeśli w tym przypadku ograniczę wartość do zera Nie wiem, ale stabilna To wystąpiło, gdy każda wartość w moim oknie miała ta sama wartość używałem wielkości okna 20, a wartość, o której mowa, wynosiła 0, w przypadku, gdy ktoś chce spróbować odtworzyć to Drew Noakes 26 lipca 13 w wieku 15 25 lat. Użyłem wspólnych programów matematyki i przyczyniłem się do czegoś w tej bibliotece bardzo podobny do tego To open-source, porting do C powinno być łatwe, ponieważ sklep-kupił ciasto próbowałeś robić ciasto od podstaw Sprawdź to mają klasy StandardDeviation Przejdź do town. answered 31 stycznia 13 w 21 48.You z zadowoleniem przyjmuję Przepraszam, że nie mam odpowiedzi, której szukasz, na pewno nie ja a sugerować przeniesienie całej biblioteki Tylko minimalny niezbędny kod, który powinien wynosić kilkaset wierszy Zauważ, że nie mam pojęcia, jakie ograniczenia praw autorskich Apache ma w tym kodzie, więc musisz to sprawdzić Jeśli chcesz kontynuować to jest link Tak, że Variance FastMath Jason Jan 31 13 w 22 36. Najważniejsze informacje zostały już podane powyżej --- ale być może to jest ogólnie interesujące. Mała biblioteka Java do obliczania średniej ruchomej i odchylenia standardowego dostępne tutaj. Wdrożenie opiera się na wariancie metody Welford s wymienionej powyżej Metody usuwania i zastępowania wartości zostały uzyskane, które mogą być użyte do przenoszenia okien wartości. W praktyce średniej ruchomej zapewni dobre oszacowanie średniej czasu jeśli średnia jest stała lub powoli zmienia się W przypadku średniej stałej, największa wartość m daje najlepsze oszacowania średniej podstawowej A dłuższy okres obserwacji będzie średnio wykazywał wpływ zmian ty. Celem dostarczenia mniejszej m jest umożliwienie prognozowania reakcji na zmianę procesu bazowego W celu zilustrowania proponujemy zestaw danych zawierający zmiany średniej wartości średniej serii czasowej Na rysunku przedstawiono serie czasów wykorzystanych do ilustracja wraz z średnim zapotrzebowaniem, z którego powstała seria Średnia zaczyna się jako stała w punkcie 10 Uruchomienie w czasie 21 wzrasta o jedną jednostkę w każdym okresie, aż osiągnie wartość 20 w czasie 30 Następnie staje się stała ponownie Dane jest symulowany przez dodanie do średniej, losowego szumu z rozkładu normalnego z wartością średnią zerową i odchyleniem standardowym 3 Wyniki symulacji są zaokrąglane do najbliższej liczby całkowitej. Tabela przedstawia symulowane obserwacje wykorzystywane na przykład Kiedy korzystamy z tabeli, musimy pamiętać, że w danym momencie znane są tylko poprzednie dane. Szacunki modelu parametru, dla trzech różnych wartości m są pokazane razem ze średnią serii czasowej na rysunku b elow Rysunek przedstawia ruchome średnie oszacowanie wartości średniej za każdym razem, a nie prognoza Prognozy przesuną średnie ruchome krzywe w prawo w podziale na poszczególne okresy. Jeden z wniosków jest natychmiast widoczny na podstawie danych liczbowych dla wszystkich trzech szacunków, średnia ruchoma pozostaje za opóźnieniem liniowy trend z opóźnieniem wzrastającym z m Opóźnienie to odległość pomiędzy modelem a szacunkiem w wymiarze czasu Ze względu na opóźnienie średnia ruchoma nie docenia obserwacji w miarę wzrostu średniej Odchylenie estymatora jest różnicą w określona godzina w średniej wartości modelu i średnia wartość przewidywana przez średnią ruchoma Odchylenie, gdy średnia wzrasta, jest ujemna Dla średniej malejącej, nastawa jest dodatnia Z opóźnieniem w czasie i stronniczością wprowadzoną w oszacowaniu są funkcje m Im większa wartość m, tym większa jest wielkość opóźnienia i stronniczości. Dla ciągle rosnącej serii z tendencją wartości opóźnień i stronniczości estymatora średniej jest g ven w poniższych równaniach. Przykładowe krzywe nie pasują do tych równań, ponieważ przykładowy model nie rośnie ciągle, raczej zaczyna się jako stała, zmienia tendencję, a następnie staje się stały ponownie Również przykładowe krzywe mają wpływ na hałas. średnia arytmetyczna prognoz okresów w przyszłości jest reprezentowana przez przesunięcie krzywych w prawo. Opóźnienie i tendencja wzrost proporcjonalnie Poniższe równania wskazują na opóźnienie i skłonność prognozowanych okresów do przyszłości w porównaniu do parametrów wzorcowych Ponownie, te wzory mają szereg czasowy o stałej tendencji liniowej. Nie należy się dziwić temu wynikowi Ruchome średnie estymator opiera się na założeniu stałej średniej, a przykład ma tendencję liniową w średniej części okresu badania Ponieważ rzeczywisty cykle czasowe rzadko spełniają założenia dowolnego modelu, powinniśmy być przygotowani na takie wyniki. Możemy również wywnioskować, że zmienność hałasu ha największy wpływ na mniejsze m Szacowanie jest znacznie bardziej niestabilne dla średniej ruchomej 5 niż średnia ruchoma 20 Mamy sprzeczne pragnienia, aby zwiększyć m, aby zmniejszyć wpływ zmienności spowodowanej hałasem, a m prognoza bardziej reaguje na zmiany średnie. Błąd jest różnicą między rzeczywistymi danymi a przewidywaną wartością. Jeśli serie czasowe są rzeczywiście wartościami stałymi, oczekiwana wartość błędu wynosi zero, a wariancja błędu składa się z terminu jest to funkcja i drugi warunek, czyli wariacja hałasu. Pierwszy termin to wariancja średniej oszacowanej próbką m obserwacji, zakładając, że dane pochodzą z populacji o stałej średniej. Termin ten jest zminimalizowany przez co m tak duża Duża m sprawia, że ​​prognoza nie reaguje na zmianę podstawowej serii czasowej Aby prognoza odpowiadała na zmiany, chcemy m tak małą jak to możliwe 1, ale zwiększa to wariancję błędu Pra prognozowanie ctical wymaga wartości pośredniej. Prognozowanie w programie Excel. Dodatek prognozujący implementuje średnie ruchome wzory Poniższy przykład przedstawia analizę dostarczoną przez dodatek dla przykładowych danych w kolumnie B Pierwsze 10 obserwacji indeksuje się od -9 do 0 W porównaniu do powyższej tabeli, indeksy okresu są przesuwane o -10. Pierwsze dziesięć obserwacji dostarcza wartości początkowe dla oszacowania i służy do obliczania średniej ruchomej dla okresu 0. Kolumna MA 10 w kolumnie C pokazuje obliczone średnie ruchome Średni ruch parametr m jest w komórce C3 Kolumna 1 z przodu 1 pokazuje prognozę dla jednego okresu w przyszłości Przedział czasowy prognozy znajduje się w komórce D3 Gdy przedział prognozy zostanie zmieniony na większą liczbę, liczba w kolumnie Fore zostanie przesunięta w dół. Err 1 kolumna E pokazuje różnicę pomiędzy obserwacją a prognozą Na przykład, obserwacja w czasie 1 wynosi 6 Prognozowana wartość wykonana z średniej ruchomej w czasie 0 wynosi 11 1 Błąd to -5 1 odchylenie standardowe i średnie odchylenie średnie MAD obliczane są odpowiednio w komórkach E6 i E7. Średnia średnia - MA. BREAKING DOWN Średnia ruchoma - MA. Za przykład SMA należy rozważyć zabezpieczenie z następującymi cenami zamknięciami powyżej 15 dni. Week 1 5 dni 20 , 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dni 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dni 28, 30, 27, 29, 28. 10-dniowe średnie średnie ceny zamknięcia pierwsze 10 dni jako pierwszy punkt danych Następny punkt danych upuści najwcześniejszą cenę, dodaj cenę w dniu 11 i przeciętnie, i tak dalej, jak pokazano poniżej. Jak zauważono wcześniej, wskaźniki oparte na aktualnym działaniu cenowym, ponieważ opierają się na wcześniejsze ceny, tym dłuższy okres czasu dla MA, tym większy czas opóźnienia Tak więc 200-dniowa MA będzie miała znacznie większy stopień opóźnienia niż 20-dniowy MA, ponieważ zawiera ceny za ostatnie 200 dni Długość MA wykorzystanie jest uzależnione od celów handlowych, przy krótszych terminach sprzedaŜy krótkoterminowej i długoterminowych, dla dłuższych inwestorów więcej niż 200-dniowe szeroko stosowane przez inwestorów i przedsiębiorców, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej, uważane za ważne sygnały handlowe. Mają one również przekazywanie ważnych sygnałów handlowych samodzielnie, lub gdy dwie średnie przecięcia A wzrost MA wskazuje, że bezpieczeństwo jest w trendzie wzrostowym spadek MA wskazuje na to, że jest w trendzie spadkowym Podobnie, dynamika wzrostu jest potwierdzona przejściowym zwrotem, który pojawia się, gdy krótkoterminowa MA przecina powyżej długoterminowego Momentu Pieniężnego MA jest potwierdzona krzywą spadkową, długoterminowa MA przecina poniżej długoterminowej MA.