Esponenziale Mobile Media Implementazione

Se le prestazioni di questo codice è critica, allora si potrebbe dare un senso al fine di evitare allocazioni di heap per Candela s. Penso che il modo più ragionevole per farlo sarebbe fare candela in una struct. Anche se i tipi di valore mutabili sono il male. quindi vorrei anche refactoring Candela di essere immutabile. Questo significa anche la realizzazione di newestCandle avrebbe dovuto cambiare, probabilmente in un paio di campi doppi (o, in alternativa, una classe mutevole e azzerabile separato). Non vedo nessun altro potenziale problema di prestazioni nel codice. Ma quando si tratta di prestazioni, si dovrebbe sempre fare affidamento su profiling, non la vostra (o qualcun'altro) intuizione. Inoltre, io non come alcuni nomi dei vostri metodi. In particolare: ValueUpdated. nomi di metodo di solito dovrebbe essere in forma fare qualcosa, non è successo qualcosa. Quindi penso che un nome migliore sarebbe UpdateValue. Inserisci. Modificare. Queste sono le due operazioni fondamentali della vostra media mobile e penso che quei nomi dont esprimere bene il significato. Io li chiamerei qualcosa come MoveAndSetCurrent e setCurrent. rispettivamente. Anche se tale denominazione indica che le operazioni fondamentali dovrebbero piuttosto essere spostare e setCurrent Il doppio medie mobili esponenziali Explained I commercianti hanno fatto affidamento su medie mobili per aiutare a individuare alta probabilità punti di ingresso e le uscite di trading redditizio per molti anni. Un problema noto con media mobile, tuttavia, è il ritardo grave che è presente nella maggior parte dei tipi di medie mobili. La media mobile esponenziale doppia (DEMA) fornisce una soluzione calcolando una media di una metodologia più veloce. Storia della media mobile a doppia esponenziale analisi tecnica. la media termine in movimento si riferisce a una media di prezzo per un particolare strumento di trading per un periodo di tempo specificato. Ad esempio, una media mobile a 10 giorni calcola il prezzo medio di uno strumento specifico nel corso degli ultimi 10 dieci giorni di media mobile a 200 giorni calcola il prezzo medio degli ultimi 200 giorni. Ogni giorno, il periodo di sguardo-back avanza di basare i calcoli su l'ultimo numero X di giorni. Una media mobile appare come una linea regolare, curva che fornisce una rappresentazione visiva della tendenza a lungo termine di uno strumento. le medie mobile più veloce, con periodi sguardo-back più brevi, sono choppier medie mobili più lente, con periodi di sguardo-back più lunghi, sono più lisce. Perché una media mobile è un indicatore guardando indietro, che è in ritardo. La media doppia mobile esponenziale (DEMA), mostrata in Figura 1, è stato sviluppato da Patrick Mulloy nel tentativo di ridurre la quantità di ritardo trovato in medie mobili tradizionali. E 'stato introdotto nel febbraio 1994 Analisi Tecnica degli stock amp rivista Commodities all'articolo Mulloys Smoothing dati con le medie mobile più veloce. (Per un primer sull'analisi tecnica, dare un'occhiata alla nostra analisi tecnica tutorial.) Figura 1: Il grafico di un minuto di e-mini Russell Contratto 2000 Futures mostra due diversi doppi medie mobili esponenziali a 55-periodo appare in blu, un 21-periodo in rosa. Calcolo di un DEMA Come Mulloy spiega nel suo articolo originale, la DEMA non è solo un doppio EMA con il doppio del tempo di latenza di un singolo EMA, ma è un'implementazione composita di EMAS singole e doppie che producono un'altra EMA con meno lag rispetto sia l'originale Due. In altre parole, la DEMA non è semplicemente due EMA combinati, o una media mobile di una media mobile, ma è un calcolo di entrambi EMAs singole e doppie. Quasi tutte le piattaforme di analisi commerciali abbiano la DEMA incluso come un indicatore che può essere aggiunto ai grafici. Pertanto, gli operatori possono utilizzare la DEMA senza conoscere la matematica dietro i calcoli e senza dover scrivere o inserire qualsiasi codice. Confrontando la DEMA con medie mobili tradizionali medie mobili sono uno dei metodi più popolari di analisi tecnica. Molti commercianti li usano per individuare le inversioni di tendenza. specialmente in un crossover media mobile, dove due medie mobili di diverse lunghezze sono posti su un grafico. Punti in cui le medie mobili attraversano può significare acquisto e di vendita di opportunità. La DEMA può aiutare inversioni commercianti pronti prima perché è più veloce a rispondere ai cambiamenti di attività di mercato. La figura 2 mostra un esempio di e-mini Russell contratto 2000 futures. Questo grafico un minuto ha quattro medie mobili applicato: 21-periodo DEMA (rosa) 55-periodo DEMA (blu scuro) 21-periodo MA (azzurro) 55-periodo MA (verde chiaro) Figura 2: Questo grafico di un minuto di l'e-mini Russell 2000 contratto future illustra il tempo di risposta più veloce della DEMA quando viene utilizzato in un crossover. Si noti come il crossover DEMA in entrambi i casi appare significativamente prima di quanto i crossover MA. Il primo crossover DEMA appare in 12:29 e il prossimo bar apre ad un prezzo di 663,20. Il crossover MA, d'altra parte, si forma a 12:34 e il prezzo di apertura prossimi bar è a 660,50. Nella prossima serie di crossover, il crossover DEMA appare al 01:33 e il prossimo bar apre alle 658. Il Master, al contrario, le forme a 1:43, con la prossima apertura bar 662,90. In ogni caso, il crossover DEMA fornisce un vantaggio a ottenere nella tendenza prima di quanto il crossover MA. (Per approfondire, leggi il tutorial Medie Moving.) Trading Con un DEMA che questo movimento esempi di crossover media illustrano l'efficacia utilizzando la media mobile esponenziale più veloce doppio. Oltre a utilizzare la DEMA come indicatore autonomo o in una configurazione crossover, la DEMA può essere utilizzato in una varietà di indicatori dove la logica si basa su una media mobile. strumenti di analisi tecnica, quali Bollinger Bands. movimento convergencedivergence media (MACD) e tripla media mobile esponenziale (TRIX) si basano sul movimento tipi media e può essere modificato per incorporare un DEMA al posto di altri tipi più tradizionali di medie mobili. Sostituendo la DEMA può aiutare i commercianti posto diverso compravendita opportunità che sono avanti di quelli forniti dal MAS o EMAs tradizionalmente utilizzato in questi indicatori. Naturalmente entrare in un trend più prima che poi porta normalmente a profitti più elevati. La figura 2 illustra questo principio - se dovessimo usare i crossover come acquistare e vendere i segnali. vorremmo inserire i traffici in modo significativo in precedenza quando si utilizza il crossover DEMA in contrasto con il crossover MA. I commercianti linea di fondo e gli investitori hanno a lungo usato medie mobili nella loro analisi di mercato. Le medie mobili sono un diffuso strumento di analisi tecnica che fornisce un mezzo di visualizzazione e l'interpretazione del trend di più lungo termine di un determinato strumento di trading in fretta. Dal momento che le medie mobili per loro stessa natura, sono in ritardo indicatori. è utile per ottimizzare la media mobile per calcolare un indicatore più reattivo veloce. La media mobile esponenziale doppia fornisce commercianti e gli investitori una visione della tendenza a lungo termine, con l'ulteriore vantaggio di essere una media mobile più veloce con meno tempo di ritardo. (Per la lettura correlata, dare un'occhiata a media mobile MACD Combo e semplice Vs. medie mobili esponenziali.) L'articolo 50 è una clausola di negoziazione e di regolamento nel trattato UE che delinea i passi da compiere per qualsiasi paese che. Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di sicurezza o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che. La prima vendita di azioni da una società privata al pubblico. IPO sono spesso emessi da piccole, le aziende più giovani che cercano the. I essenzialmente hanno una matrice di valori come questo: La matrice di cui sopra è semplificato, Im la raccolta di 1 valore per millisecondo nel mio codice vero e ho bisogno di elaborare l'uscita su un algoritmo che ho scritto per trovare il picco più vicino prima di un punto nel tempo. La mia logica non è riuscito perché nel mio esempio precedente, 0,36 è il vero picco, ma il mio algoritmo sarebbe guardare indietro e vedere l'ultimo numero di 0,25 come il picco, come theres una diminuzione di 0,24 prima di esso. L'obiettivo è quello di prendere questi valori e applicare un algoritmo per loro che li appianare un po 'in modo da avere i valori più lineare. (Vale a dire: Id come i miei risultati siano sinuosa, non jaggedy) Ive stato detto di applicare un filtro a media mobile esponenziale a miei valori. Come posso fare questo la sua davvero difficile per me leggere equazioni matematiche, ho a che fare molto meglio con il codice. Come faccio a dei valori di processo nella mia matrice, l'applicazione di un calcolo della media mobile esponenziale a pareggiare fuori chiesto 8 febbraio 12 a 20:27 Per calcolare una media mobile esponenziale. è necessario mantenere uno stato in giro e avete bisogno di un parametro di sintonia. Ciò richiede una (sei ipotizzando l'utilizzo di Java 5 o successivo) po 'di classe: un'istanza con il parametro di decadimento che si desidera (potrebbe richiedere sintonizzazione dovrebbe essere compreso tra 0 e 1) e quindi utilizzare media () per filtrare. Durante la lettura di una pagina su qualche ricorrenza mathmatical, tutti si ha realmente bisogno di sapere quando trasformandolo in codice è che i matematici piace scrivere indici in array e sequenze con gli indici. (Theyve alcune altre notazioni così, che non aiuta.) Tuttavia, l'EMA è piuttosto semplice come avete solo bisogno di ricordare un valore vecchio non complicati elementi di superfici sensibile richiesti. rispose 8 febbraio 12 a 20:42 TKKocheran: Più o meno. Isn39t è bello quando le cose possono essere semplici (oppure con la nuova sequenza, ottenere un nuovo averager.) Si noti che i primi termini della sequenza media salteranno in giro un po 'a causa di effetti di bordo, ma si ottiene quelli con altre medie mobili pure. Tuttavia, un buon vantaggio è che si può avvolgere la logica di media mobile nel averager e sperimentare senza disturbare il resto del programma troppo. ndash Donal Fellows 9 febbraio 12 a 0:06 sto avendo difficoltà a capire le vostre domande, ma cercherò di rispondere in ogni caso. 1) Se il vostro algoritmo trovato 0,25 invece di 0,36, allora è sbagliato. E 'sbagliato perché presuppone un aumento o una diminuzione monotona (che sta andando sempre verso l'alto o verso il basso andando sempre). A meno che la media di tutti i dati, i punti dati --- come li presenti --- sono non lineari. Se davvero si vuole trovare il valore massimo tra due punti nel tempo, poi tagliare la matrice da Tmin a Tmax e trovare il massimo di tale sottoarray. 2) Ora, il concetto di medie mobili è molto semplice: immaginate che ho il seguente elenco: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Posso liscia fuori prendendo la media di due numeri: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Si noti che il primo numero è la media di 1.5 e 1.4 (secondo e primi numeri) il secondo (nuova lista) è la media di 1.4 e 1.5 (terzo e secondo elenco di età), terzo (nuovo elenco) la media di 1,5 e 1,4 (quarto e terzo), e così via. Avrei potuto reso periodo di tre o quattro, o n. Si noti come i dati sono molto più agevole. Un buon modo per vedere le medie mobili sul posto di lavoro è quello di andare a Google Finance, selezionare un magazzino (provate Tesla Motors piuttosto volatile (TSLA)) e cliccare su fattori tecnici alla parte inferiore del grafico. Selezionare Media mobile con un determinato periodo, e media mobile esponenziale a confrontare le loro differenze. Media mobile esponenziale è solo un altro elaborazione di questo, ma i pesi i dati più vecchi in meno rispetto ai nuovi dati questo è un modo per polarizzare il livellamento verso il retro. Si prega di leggere la voce di Wikipedia. Quindi, questo è più di un commento di una risposta, ma la piccola casella di commento era solo per minuscola. In bocca al lupo. Se siete ad avere problemi con la matematica, si potrebbe andare con una media mobile semplice anziché esponenziale. Quindi, l'uscita si ottiene sarebbe stato l'ultimo termine x diviso per x. pseudocodice testato: Si noti che è necessario per gestire le parti iniziali e finali dei dati dato che chiaramente non puoi fare la media dei ultimi 5 termini quando si è sul 2 ° punto di dati. Inoltre, ci sono modi più efficaci di calcolo di questa media mobile (somma somma - più antica più recente), ma questo è quello di ottenere il concetto di che cosa sta accadendo in tutto. rispose 8 febbraio 12 a 20: 41i sto sviluppando un piccolo robot commerciale come un esercizio. Riceve i prezzi delle azioni, giorno dopo giorno (rappresentato come iterazioni). Heres che cosa la mia classe commerciale assomiglia: Come si può vedere dai miei ultimi due attributi, desidero realizzare un media mobile esponenziale, come parte di una tendenza seguente algoritmo. Ma penso Io non ha ancora ben capito come implementarlo heres la mia funzione calcEMA che calcola semplicemente l'EMA: Ma quando i miei valori azionari (passati in un file), sono come tale: come per assicurarsi che il mio EMA ha un senso, e bene. non Dove ho sbagliato sul funzionamento Aditionally, quale valore devo dare lastEMA se la prima volta che io chiamo calcEMA L'operazione è sbagliato, come avete notato. Diniego ho ricevuto questo algoritmo da wikipedia. e come tale non può essere accurata. Qui (pagina 3) potrebbe essere uno migliore, ma non posso giudicare, non ho mai usato questi algoritmi e quindi non hanno alcuna idea di cosa sto parlando :) c (EMA) y (EMA) a (c (prezzo) - y (EMA )) C (EMA) è corrente EMA Y (EMA) è EMA precedente a è un valore casuale compreso tra 0 e 1 quater (prezzo) è il prezzo corrente, ma si fece quasi la stessa cosa: c (EMA) (c (prezzo) - y (EMA) b) y (EMA) non so perché l'hai fatto 2 daysInTrading 1. ma questo non sarà sempre un valore compreso tra 0 e 1 (in realtà, potrebbe anche essere il più delle volte 0, perché quelle sono tutte intergers ). Hai messo una parentesi nel posto sbagliato (dopo b. E non dopo y (EMA)). Così l'operazione sarà ora simile a questa: lastEMA 0.5 (currentStock - lastEMA) Per la prima lastEMA. secondo Wikipedia: S 1 è indefinito. S 1 può essere inizializzato in un numero di modi diversi, più comunemente modificando S 11 primo elemento della lista, anche se esistono altre tecniche, come l'impostazione S 1 ad una media dei primi 4 o 5 osservazioni. L'importanza dell'effetto S 1 inizializzazioni sul risultante media mobile dipende valori più bassi rendono la scelta di S 1 relativamente più importanti dei valori più grandi, poiché un più alto sconti osservazioni anziani veloci. risposto 18 Maggio 16 ad 13:30