Algoritmo de cálculo da média móvel

Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais pequeno o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Eu quero implementar um algoritmo iterativo, que calcula a média ponderada A lei de peso específico não importa, Mas deve ser próximo de 1 para os mais novos valores e perto de 0 para o mais antigo. O algoritmo deve ser iterativo, ou seja, não deve lembrar todos os valores anteriores Deve saber apenas um valor mais recente e qualquer informação agregativa sobre passado, como valores anteriores de A média, as somas, as contagens etc. Por exemplo, o seguinte algoritmo pode be. It dará peso exponencial decrescente, o que pode não ser bom É possível ter passo peso decrescente ou algo. Os requisitos para pesagem lei é follows.1 O peso diminui no passado 2 I tem alguma duração média ou característica de modo que os valores mais velhos esta duração importa muito menos do que os mais novos 3 Eu deveria ser capaz de definir esta duração. Eu preciso do seguinte Supp Ose vi são valores, onde v1 é o primeiro Também suponha wi são pesos Mas w0 é O ÚLTIMO. Assim, depois que o primeiro valor veio eu tenho a primeira média. Após o segundo valor v2 veio, eu deveria ter média. Com o próximo valor eu deveria ter. Nota, que o perfil de peso está se movendo comigo, enquanto eu estou movendo ao longo de seqüência de valor. Eu cada valor não tem seu próprio peso o tempo todo Meu objetivo é ter esse peso menor, indo para o passado. Mas a minha tarefa é Para ter a média recalculada cada vez que o valor novo chega com valores velhos repondidos OP. Your tarefa é quase sempre impossível, mesmo com esquemas de ponderação excepcionalmente simples. Você está pedindo, com memória O 1, rendimento médias com um esquema de ponderação mutante Por exemplo, como Novos valores estão sendo passados, para alguns quase arbitrariamente mudar pesos seqüência Isso é impossível devido à injetividade Uma vez que você mescla os números juntos, você perde uma quantidade enorme de informações Por exemplo, mesmo se você tivesse o vetor de peso que você não poderia recuperar o Original va Lue vector, ou vice-versa Existem apenas dois casos que eu posso pensar onde você poderia fugir com isso. Peso constante, como 2,2,2 2 isso é equivalente a um algoritmo de média on-line, que você não quer porque Os valores antigos não estão sendo reponderados. Os pesos relativos das respostas anteriores não mudam Por exemplo, você poderia fazer pesos de 8,4,2,1 e adicionar um novo elemento com peso arbitrário como 1, mas você deve aumentar todos os anteriores por O mesmo fator multiplicativo, como 16,8,4,2 1 Assim, a cada passo, você está adicionando um novo peso arbitrário, e um novo reescalonamento arbitrário do passado, então você tem 2 graus de liberdade apenas 1 se você precisa manter Seu produto ponto-normalizado Os vetores de peso que você obteria ficaria assim. Assim, qualquer esquema de ponderação que você possa fazer parecer que vai funcionar a menos que você precise manter a coisa normalizada pela soma de pesos, caso em que você deve dividir a Nova média pela nova soma, que você pode calcular, mantendo apenas O 1 memória Meramente multiplicar A média anterior pelo novo s que implicitamente distribuir sobre o ponto-produto para os pesos, e tack sobre o novo w newValue. answered Mar 29 12 às 21 27. Aqui estou supondo que você quer os pesos para somar a 1 Por muito tempo Como você pode gerar um peso relativo sem que ele mude no futuro, você pode acabar com uma solução que imita esse comportamento. Isso é, suponha que você definiu seus pesos como uma seqüência e definiu a entrada como seqüência. Considere o formulário sum s0 i0 S1 i1 s2 i2 sn em soma s0 s1 s2 sn Note-se que é trivialmente possível calcular este incrementalmente com um par de contadores de agregação. Claro, calculateWeightFromCounter neste caso shouldn t gerar pesos que somam a um - o truque aqui é que Nós médio dividindo pela soma dos pesos para que no final, os pesos praticamente parecem somar a um. O truque real é como você calculaWeightFromCounter Você poderia simplesmente retornar o próprio contador, por exemplo, no entanto, note que a última ponderada Número, wou Ld não estar perto da soma dos contadores necessariamente, assim que você não pode terminar acima com as propriedades que exatas você quer É duro dizer desde, como mencionado, você deixou um problema razoavelmente aberto. O problema é que os pesos estão mudando com cada novo valor No seu caso eles não são Suzan Cioc Mar 29 12 em 14 43.Os pesos reais utilizados estão mudando com cada novo valor - os pesos estão sendo divididos por um número sucessivamente maior, Que os pesos reais utilizados sempre somam 1 Kaganar Mar 29 12 em 14 45.Isso é muito tempo para postar em um comentário, mas pode ser útil saber. Suppose que você tem w0 vn wn v0 vamos chamar isso w 0 nvn 0 Para curto. Em seguida, o próximo passo é w0 vn1 wn1 v0 e este é w 0 n1 v n1 0 para short. This significa que precisamos de uma maneira de calcular w 1 n1 vn 0 de w 0 nvn 0.It s certamente possível que vn 0 É 0 0, z, 0 0 onde z está em algum local x. Se não tivermos qualquer armazenamento extra, então fzwxzwx 1 em que wx é o peso para o local x. Rearrangin G a equação, wx 1 fzwxz Bem, wx 1 melhor ser constante para uma constante x, então fzwxz melhor ser constante Portanto, f deve deixar z propagar - ou seja, fzwxzfw x. Mas aqui novamente temos uma questão Observe que se z Que poderia ser qualquer número pode propagar através de f então wx certamente pode So fzwxwxfz Assim fwxwxfz Mas para uma constante xwx é constante, e assim fwx melhor ser constante, também wx é constante, então fz melhor ser constante de modo que wxfz é constante Assim fwxwxc onde C é uma constante. Então, fxcx onde c é uma constante quando x é um valor de peso. Isto é, cada peso é um múltiplo do anterior Assim, os pesos assumem a forma wxmb x. Note que isso assume a única informação f tem É o último valor agregado Observe que em algum momento você será reduzido a este caso a menos que você esteja disposto a armazenar uma quantidade não constante de dados representando sua entrada Você não pode representar um vetor de comprimento infinito de números reais com um número real, mas você Pode aproximá-los De alguma forma, em uma quantidade constante e finita de armazenamento. Mas isso seria meramente uma aproximação. Embora eu não o tenha comprovado rigorosamente, é minha conclusão que o que você quer é impossível fazer com um alto grau de precisão, mas você pode ser capaz de Use log n espaço que pode também ser O 1 para muitas aplicações práticas para gerar uma aproximação de qualidade Você pode ser capaz de usar ainda less. answered Mar 29 12 at 23 01.I tentou praticamente codificar algo em Java Como já foi dito, Seu objetivo não é atingível Você só pode contar a média de um número de últimos valores lembrados Se você não precisa ser exato, você pode aproximar os valores mais antigos Eu tentei fazê-lo lembrando os últimos 5 valores exatamente e mais velhos apenas SUMmed by 5 Valores, lembrando os últimos 5 SUMs Então, a complexidade é O 2n para lembrar os últimos valores de nnn Esta é uma aproximação muito áspera. Você pode modificar os tamanhos de matriz lastValues ​​e lasAggregatedSums como quiser Veja esta imagem de ascii-art tentando exibir um gráfico de Últimos valores, mostrando que as primeiras colunas de dados mais antigos são lembrados como valor agregado não individualmente, e apenas os primeiros 5 valores são lembrados individualmente. Challenge 1 Meu exemplo não conta pesos, mas eu acho que não deve ser problema para você adicionar pesos Para o LastAggregatedSums adequadamente - o único problema é que se você quiser pesos mais baixos para os valores mais antigos, seria mais difícil, porque a matriz está girando, por isso não é fácil saber qual o peso para qual membro da matriz Talvez você pode modificar o algoritmo Para sempre deslocar valores na matriz em vez de girar Em seguida, adicionando pesos não deve ser um problema. Challenge 2 Os arrays são inicializados com 0 valores, e esses valores estão contando com a média desde o início, mesmo quando não haven t receber valores suficientes If Você está executando o algoritmo por muito tempo, você provavelmente não se incomoda que ele está aprendendo por algum tempo no início Se você fizer isso, você pode postar uma modification. answered Jan 21 14 at 15 59.Y Nossa Resposta.2017 Stack Exchange, Inc. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Como um exemplo de SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30, 27, 29, 28.A MA de 10 dias seria média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como os primeiros dados Ponto O próximo ponto de dados iria cair o preço mais cedo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior o período de tempo Para o MA, maior o lag Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias, porque contém preços para os últimos 200 dias O comprimento do MA para usar depende dos objetivos comerciais, Com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com pausas acima E abaixo desta média móvel consideradas importantes sinais de negociação. AMs também transmitir importantes sinais de negociação por conta própria, ou quando duas medias atravessam um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta, enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo Momento de baixa é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo.