Simple Moving Average Algorithm C

Promedio móvil - MA BREAKING DOWN Promedio móvil - MA Como ejemplo de SMA, considere una garantía con los siguientes precios de cierre durante 15 días: Semana 1 (5 días) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 días) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 días) 28, 30, 27, 29, 28 Un MA de 10 días promediaría los precios de cierre de los primeros 10 días como el primer punto de datos. El próximo punto de datos bajaría el precio más temprano, agregaría el precio el día 11 y tomaría el promedio, y así sucesivamente como se muestra a continuación. Como se mencionó anteriormente, las AMs se retrasan en la acción de los precios actuales porque se basan en precios pasados, mientras más largo sea el período de tiempo para la MA, mayor será el retraso. Por lo tanto, un MA de 200 días tendrá un grado mucho mayor de retraso que un MA de 20 días porque contiene precios durante los últimos 200 días. La longitud de la MA a utilizar depende de los objetivos comerciales, con MA más cortos utilizados para el comercio a corto plazo y de más largo plazo MA más adecuado para los inversores a largo plazo. El MA de 200 días es ampliamente seguido por inversores y comerciantes, con rupturas por encima y por debajo de este promedio móvil considerado como señales comerciales importantes. Las MA también imparten señales comerciales importantes por sí solas, o cuando dos medias se cruzan. Un aumento MA indica que la seguridad está en una tendencia alcista. Mientras que un MA decreciente indica que está en una tendencia bajista. Del mismo modo, el impulso ascendente se confirma con un cruce alcista. Que se produce cuando una MA a corto plazo cruza por encima de un MA a más largo plazo. El impulso descendente se confirma con un cruce bajista, que ocurre cuando un MA a corto plazo cruza por debajo de un MA a más largo plazo. Es posible implementar un promedio móvil en C sin necesidad de una ventana de muestras. He encontrado que puedo optimizar un Bit, al elegir un tamaño de ventana thats una potencia de dos para permitir el cambio de bits en lugar de dividir, pero no necesitar un buffer sería bueno. ¿Existe una manera de expresar un nuevo promedio móvil sólo como una función del resultado anterior y la nueva muestra Definir un ejemplo de media móvil, a través de una ventana de 4 muestras para ser: Agregar nueva muestra e: Un promedio móvil se puede implementar recursivamente , Pero para un cálculo exacto de la media móvil tiene que recordar la más antigua muestra de entrada en la suma (es decir, el a en su ejemplo). Para una longitud N de media móvil se calcula: donde yn es la señal de salida y xn es la señal de entrada. Eq. (1) se puede escribir recursivamente como Así que siempre necesita recordar la muestra xn-N para calcular (2). Como señaló Conrad Turner, puede usar una ventana exponencial (infinitamente larga), que le permite calcular la salida sólo de la salida pasada y la entrada actual: pero esto no es una media móvil estándar (no ponderada) sino exponencial (Por lo menos en teoría) nunca se olvida nada (los pesos sólo se hacen más pequeños y más pequeños para las muestras en el pasado). Inicializar total 0, count0 (cada vez que se ve un nuevo valor Entonces una entrada (scanf), una suma totalnewValue, un incremento (count), un promedio de división (total / count) Esta sería una media móvil sobre todas las entradas Para calcular el promedio Sobre sólo las 4 últimas entradas, requeriría 4 variables de entrada, tal vez copiando cada entrada a una variable de entrada más antigua, luego calculando la nueva media móvil como suma de las 4 variables de entrada, dividida por 4 (el desplazamiento a la derecha 2 sería bueno si todas las entradas fueran (SMA) es un promedio móvil aritmético calculado sumando el precio de cierre de la garantía por un número de períodos de tiempo y luego dividiendo este total Por el número de períodos de tiempo. Como se muestra en el gráfico anterior, muchos comerciantes de ver a corto plazo promedios de cruzar por encima de los promedios a más largo plazo para señalar el comienzo de una tendencia alcista. medias a corto plazo pueden actuar como niveles de apoyo cuando el precio Experimenta un retroceso. VIDEO Carga del reproductor. BLOQUEANDO BAJO Promedio móvil simple - SMA Una media móvil sencilla es personalizable ya que se puede calcular para un número diferente de períodos de tiempo, simplemente agregando el precio de cierre de la garantía durante un número de períodos de tiempo y luego dividiendo este total por el número De los períodos de tiempo, lo que da el precio medio de la garantía durante el período de tiempo. Un simple promedio móvil suaviza la volatilidad y facilita la visualización de la tendencia de precios de un valor. Si la media móvil simple apunta hacia arriba, esto significa que el precio de los valores está aumentando. Si apunta hacia abajo significa que el precio de los valores está disminuyendo. Cuanto más largo sea el plazo para el promedio móvil, más suave será la media móvil simple. Un promedio móvil a más corto plazo es más volátil, pero su lectura está más cerca de los datos de origen. Significado analítico Los promedios móviles son una herramienta analítica importante utilizada para identificar las tendencias de precios actuales y la posibilidad de un cambio en una tendencia establecida. La forma más simple de usar una media móvil simple en el análisis es utilizarlo para identificar rápidamente si una seguridad está en una tendencia alcista o tendencia descendente. Otra herramienta analítica popular, aunque un poco más compleja, es comparar un par de promedios móviles simples con cada uno cubriendo diferentes marcos temporales. Si una media móvil simple a corto plazo está por encima de un promedio a más largo plazo, se espera una tendencia alcista. Por otro lado, un promedio a largo plazo por encima de un promedio a corto plazo indica un movimiento descendente en la tendencia. Patrones de comercio populares Dos patrones populares de comercio que utilizan simples promedios móviles incluyen la cruz de la muerte y una cruz de oro. Una cruz de la muerte ocurre cuando el promedio móvil simple de 50 días cruza debajo de la media móvil de 200 días. Esto se considera una señal bajista, que las pérdidas adicionales están en la tienda. La cruz de oro se produce cuando una media móvil a corto plazo se rompe por encima de una media móvil a largo plazo. Promedio promedio simple Promedios / Promedio móvil simple Le recomendamos que resuelva esta tarea de acuerdo con la descripción de la tarea, utilizando cualquier idioma que conozca. Calculando el promedio móvil simple de una serie de números. Crear una función / clase / instancia con estado que toma un punto y devuelve una rutina que toma un número como argumento y devuelve una media móvil simple de sus argumentos hasta ahora. Un promedio móvil simple es un método para calcular un promedio de una corriente de números haciendo sólo el promedio de los últimos 160 P 160 números de la corriente 160, donde 160 P 160 se conoce como el período. Se puede implementar llamando a una rutina de iniciación con 160 P 160 como su argumento, 160 I (P), 160 que debe devolver una rutina que cuando se llama con miembros individuales sucesivos de un flujo de números, calcula la media de (arriba A), los últimos 160 P 160 de ellos, permite llamar a este 160 SMA (). La palabra 160 estado 160 en la descripción de la tarea se refiere a la necesidad de 160 SMA () 160 para recordar cierta información entre las llamadas a ella: 160 El período, 160 P 160 Un contenedor ordenado de al menos los últimos 160 P 160 números de cada uno de Sus llamadas individuales. El estado 160 también significa que las llamadas sucesivas a 160 I (), 160 el inicializador, 160 deben devolver rutinas separadas que no 160 comparten el estado guardado para que puedan ser utilizadas en dos flujos independientes de datos. El pseudo-código para una implementación de 160 SMA 160 es: Esta versión utiliza una cola persistente para contener los valores p más recientes. Cada función devuelta desde init-moving-average tiene su estado en un átomo que contiene un valor de cola. Esta implementación utiliza una lista circular para almacenar los números dentro de la ventana al principio de cada indicador de iteración se refiere a la celda de lista que contiene el valor que acaba de salir de la ventana y que se reemplazará con el valor simplemente añadido. Uso de un cierre En la actualidad, este sma no puede ser nogc porque asigna un cierre en el montón. Algún análisis de escape podría eliminar la asignación de montón. Uso de una edición de estructura Esta versión evita la asignación de montón del cierre manteniendo los datos en el marco de pila de la función principal. La misma salida: Para evitar que las aproximaciones de punto flotante sigan acumulándose y creciendo, el código podría realizar una suma periódica en toda la matriz de cola circular. Esta implementación produce dos objetos (de función) compartiendo estado. Es idiomático en E separar la entrada de la salida (leer de la escritura) en lugar de combinarlos en un objeto. La estructura es la misma que la implementación de la Desviación EstándarE. El programa de elixir siguiente genera una función anónima con un período incrustado p, que se utiliza como el período de la media móvil simple. La función run lee la entrada numérica y la pasa a la función anónima recién creada, y luego inspecciona el resultado a STDOUT. La salida se muestra a continuación, con el promedio, seguido por la entrada agrupada, formando la base de cada media móvil. Erlang tiene cierres, pero variables inmutables. Una solución entonces es utilizar procesos y un mensaje simple que pasa la API basada. Los lenguajes de matriz tienen rutinas para calcular los avarages de deslizamiento para una secuencia dada de ítems. Es menos eficiente realizar bucle como en los siguientes comandos. Pide continuamente una entrada I. Que se añade al final de una lista L1. L1 se puede encontrar pulsando 2ND / 1, y la media se puede encontrar en List / OPS Pulse ON para terminar el programa. Función que devuelve una lista que contiene los datos promediados del argumento suministrado Programa que devuelve un valor simple en cada invocación: list es la lista que se promedia: p es el período: 5 devuelve la lista promedio: Ejemplo 2: Utilizando el programa movinav2 , 5) - Inicializando el cálculo del promedio móvil, y definir el período de 5 movinav2 (3, x): x - nuevos datos en la lista (valor 3), y el resultado se almacenará en la variable x, y se muestra movinav2 (4, : X - nuevos datos (valor 4), y el nuevo resultado se almacenará en la variable x, y se mostrará (43) / 2. Descripción de la función movinavg: variable r - es el resultado (la lista de promedios) que se devolverá variable i - es la variable de índice, y apunta al final de la sub-lista de la lista de promediar. Variable z - una variable auxiliar La función utiliza la variable i para determinar qué valores de la lista serán considerados en el siguiente cálculo promedio. En cada iteración, la variable i apunta al último valor de la lista que se utilizará en el cálculo promedio. Así que sólo tenemos que averiguar cuál será el primer valor en la lista. Por lo general, hay que tener en cuenta los elementos p, por lo que el primer elemento será el indexado por (i-p1). Sin embargo, en las primeras iteraciones, el cálculo será normalmente negativo, por lo que la siguiente ecuación evitará los índices negativos: max (i-p1,1) o, ordenando la ecuación, max (i-p, 0) 1. Pero el número de elementos en las primeras iteraciones también será menor, el valor correcto será (índice final - comenzar índice 1) o, ordenando la ecuación, (i - (max (ip, 0) 1), y luego , (I - max (ip, 0)). La variable z tiene el valor común (max (ip), 0) así que el beginindex será (z1) y los numberofelements serán (iz) mid (list, z1, iz) devolverá la lista de valor que será la suma promedio .) Los sumará (.) / (Iz) ri los medirá y almacenará el resultado en el lugar apropiado en la lista de resultados Usando un cierre y creando una función El principal defecto en su programa es que el cálculo recursivo es incorrecto. Para calcular el promedio, tiene que obtener la suma del valor actual y los valores restantes. Luego divida esa suma por el número de valores. El número de valores es num. El valor actual es cualquier calculatenumber () devuelve. La suma de los valores restantes es num-1 multiplicada por el promedio de los valores restantes. El promedio de los valores restantes se calcula haciendo una llamada recursiva al promedio (). Por lo tanto, escribimos lo siguiente: Un programa completo que use esa función podría tener este aspecto: Tenga en cuenta que esta no es una muy buena forma de calcular el promedio porque pierde precisión cada vez que divide la suma actual por num. Cuando este promedio se multiplica de nuevo a medida que vuelve la llamada recursiva, los dígitos significativos que perdió en la división no se restauran. Estás destruyendo la información dividiendo y luego multiplicando la suma. Para una mayor precisión, usted querrá hacer un seguimiento de la suma a medida que vaya a través de los elementos, luego divida al final. Otro punto a considerar es lo que se entiende por un promedio móvil. Lo que hemos implementado anteriormente no es una media móvil sino un promedio fijo. Es el promedio de una ventana fija de elementos. Si mueve la ventana en una posición, tiene que empezar de nuevo y calcular de nuevo la suma. La forma correcta de implementar una ventana en movimiento es realizar un seguimiento de todos los elementos de la ventana. Cuando cambia la ventana una posición a la derecha, quita el elemento más a la izquierda de la ventana y resta su valor a la suma, luego agrega el nuevo elemento más a la derecha a la ventana y agrega su valor a la suma. Eso es lo que hace que sea una suma móvil. Dividir la suma móvil por el número de elementos le da el promedio móvil. La forma natural de implementar una ventana en movimiento es con una cola porque puede agregar nuevos elementos a la cabeza y eliminar elementos antiguos de la cola. Respondió Nov 22 14 at 17:44