Flyttande Medelvärde

Hur man använder rörliga medelvärden. Med hjälp av medelvärden hjälper vi oss att först definiera trenden och för det andra att känna igen förändringar i trenden. Det är det. Inget annat är att de är bra. Något annat är bara slöseri med tid. Jag vann inte komma in i gory detaljer om hur de är konstruerade Det finns ungefär en zillion webbplatser som kommer att förklara den matematiska sminken av dem jag låter dig göra det på egen hand en dag när du är mycket uttråkad ur ditt sinne. Men allt du Verkligen måste veta är att en rörlig medellinje är bara det genomsnittliga priset på ett lager över tiden. Det är det. De två glidande medelvärdena. Jag använder två glidande medelvärden den 10-åriga enkla glidande genomsnittliga SMA och 30-tiden exponentiella glidande medelvärdet EMA I Gilla att använda en långsammare och en snabbare En Varför Eftersom den snabbare 10 korsar den långsammare 30, kommer den ofta att signalera en trendbyte. Låt oss se på ett exempel. Du kan se i diagrammet ovan hur dessa linjer kan hjälpa du definierar trenderna på vänster sida av diagrammet 10 SMA är över 30 EMA och trenden är upp 10 SMA korsar sig under 30 EMA i mitten av augusti och trenden är nere. Sedan övergår 10 SMA tillbaka via 30 EMA i september och trenden är upp igen - och det stannar kvar i flera månader därefter. Här är reglerna. Fokusera bara på långa positioner när de 10 SMA är över 30 EMA Fokusera endast på korta positioner när de 10 SMA är under 30 EMA Det blir inte något enklare än det och det kommer alltid att hålla dig på den högra sidan av trenden. Notera att glidande medelvärden fungerar bara bra när ett lager trender - inte när de är i ett handelsområde. När ett lager eller marknaden blir slarvig kan du ignorera glidande medelvärden - de vann inte jobbet. Här är de viktiga sakerna att komma ihåg för långa positioner - omvända för korta positioner. Den 10 SMA måste vara över 30 EMA. Det måste finnas gott om utrymme mellan de glidande medelvärdena. Både glidande medelvärden måste vara sluttande uppåt. 200 års glidande medelvärde. 200 SMA används Att separera tjurområdet från björnområde Studier har visat att genom att fokusera på långa positioner ovanför denna linje och korta positioner under denna linje kan ge dig en liten kant. Du bör lägga till dessa glidande medelvärden för alla dina diagram i alla tidsramar. Ja veckovisa diagram , dagdiagram och dagtid 15 min, 60 min diagram. 200 SMA är det viktigaste glidande medlet att ha på lagerdiagram Du kommer bli förvånad över hur många gånger ett lager kommer att vända om i detta område. Använd detta till din fördel. När du skriver skanningar för lager kan du använda det här som ett extra filter för att hitta potentiella långa inställningar som ligger ovanför den här raden och potentiella korta inställningar som ligger under denna linje. Stöd och motstånd. hitta stöd eller gå in i motstånd på glidande medelvärden Många gånger kommer du att höra handlare säga, Hej, kolla på det här lageret. Det hoppade av 50-dagars glidande genomsnitt. Varför skulle ett lager plötsligt studsa av en linje som någon näringsidkare satte på ett lager kartlägga det Wouldn t Ett lager kommer bara att studsa om du vill kalla det av av betydande prisnivåer som inträffade tidigare - inte en rad på ett diagram. Stockarna kommer att vända uppåt eller nedåt på prisnivåer som ligger i närheten av populära glidande medelvärden Men de vänder inte mot själva linjen. Så antar du att du tittar på ett diagram och ser lageret drar tillbaka till, låt oss säga 200 års glidande medelvärde. Se på prisnivåerna på diagrammet som visade sig vara betydande Stöd eller motståndsområden i det förflutna. Det är de områden där beståndet sannolikt kommer att omvända. Jag vill utveckla beräkningen för aktiekursen glidande medelvärde Men mycket komplex beräkning har planerats senare. Mitt första steg för att veta hur man beräknar Flyttande Medel effektivt jag behöver att veta hur man tar in ingången och returnerar effekten effektivt. Innefattad ingång Datum och pris. konsumtionsutgång Datum, pris och flyttande medelvärde. Om jag har 500 poster och jag vill beräkna Flyttmedelvärdet i 5 dagar, vilket är effient sättet in Tead av att gå fram och tillbaka i utbudet av datum och pris igen snälla sugest vad är det bästa sättet att få input ArrayList, tabell, array etc och returnera output. Note Dag MA av 5 dagar kommer att vara genomsnittet av senaste 5 dagar inklusive dagens pris Igår kommer MA att vara genomsnittet för de senaste 5 dagarna från igår. Jag vill hålla dagarna att vara flexibla istället för 5 det kan vara 9, 14, 20 etc. Torsdag 10 april 2008 3 21 PM. Om du behöver enkel beräkning utan din Ansträngning än du kan använda TA-Lib Men om du vill att din beräkning ska vara effektivare än TA-Lib, kan du skapa din egen tekniska indikator TA-Lib är bra, men problemet är att det här biblioteket bara har statiska metoder. Det betyder när du måste beräkna SMA-arrayvärden baserat på 500 prisstänger, så skickar du hela satsen med staplar och det kommer att returnera array av SMA-värden men om du får nytt 501-st värde så ska du skicka igen hela satsen och TA - Lib igen kommer att beräkna och returnera SMA-arrayen av värden Nu kan du föreställa dig ne Ed sådan indikator på realtidmatning och för varje prisändring behöver du nytt indikatorvärde Om du har en indikator är det inte ett stort problem, men om du har hundratals indikatorer som fungerar kan det vara ett prestandaproblem som jag var i en sådan situation och börja utveckla realtime-indikatorer som är effektiva och gör ytterligare beräkningar för ny prisfält eller endast för ändrade prisfält. Tyvärr behövde jag aldrig SMA-indikator för mina handelssystem, men jag har sådana för EMA, WMA, AD och andra. En sådan indikator AD är Publiceras på min blogg och du kan se därifrån vad är den grundläggande strukturen i min realtime-indikatorklass Jag hoppas att du behöver små förändringar för att genomföra SMA-indikatorn, för att det är en av de enklaste. Logiken är enkel Att beräkna SMA är allt du behöver N sista prisvärden Så klassen instans kommer att ha samling av priser, som kommer att lagras, håller bara näst antal priser som SMA definieras i ditt fall 5 Så när du har en ny stapel tar du bort äldsta och lägger till ny en och skapa beräkning. Torsdag 10 april 2008 4 04. Alla svar. Det finns ett bibliotek som heter TA-Lib som gör allt det för dig och det är öppen källkod Det har ungefär 50 indikatorer jag tror Vi har använt det i produktion Miljö och det är mycket effektivt och realiserbart Du kan använda den i C, Java, C, etc. Om du behöver enkel beräkning utan din ansträngning än du kan använda TA-Lib Men om du vill att din beräkning ska vara effektivare än TA-Lib Då kan du skapa din egen tekniska indikator TA-Lib är bra, men problemet är att det här biblioteket bara har statiska metoder. Det betyder att när du behöver beräkna SMA-arrayvärden baserat på 500 prisstänger skickar du hela satsen med staplar och det kommer att returnera array av SMA-värden men om du får nytt 501-st värde så ska du skicka igen hela arrayen och TA-Lib kommer igen att beräkna och returnera SMA-arrayen av värden. Föreställ dig nu att du behöver en sådan indikator på realt prismatning och För varje prisändring behöver du nytt indikatorvärde om du har på E-indikatorn är inte ett stort problem, men om du har hundratals indikatorer som fungerar kan det vara ett prestandaproblem. Jag var i en sådan situation och börja utveckla realtidsindikatorer som är effektiva och gör ytterligare beräkningar för ny prisfält eller endast för ändrade prisfält Tyvärr har jag aldrig behövt SMA-indikator för mina handelssystem, men jag har sådana för EMA, WMA, AD och andra. En sådan indikator AD publiceras på min blogg och du kan se därifrån vilken är den grundläggande strukturen i min realtidsindikator klass I hoppas att du behöver små förändringar för att genomföra SMA-indikatorn eftersom det är en av de enklaste. Logiken är enkel För att beräkna SMA behöver du bara n sista prisvärden. Såklart exempel kommer att ha samling av priser, som kommer att lagras, behåll bara sista n nummer av priserna som SMA definieras i ditt fall 5 Så när du har en ny stapel tar du bort äldsta och lägger till en ny och skapar beräkning. Torsdag 10 april 2008 04 04. Jag skulle beräkna det glidande genomsnittet i datan Abase via en lagrad procedur eller i en kub Har du tittat på Analysis Services har den möjlighet att beräkna glidande medelvärden. Torsdag 10 april 2008 4 05 PM. Din TA-LIB är bra men kanske inte lämplig för mig när jag Lägg till nytt värde eller uppdaterat värde för historik över poster Jag ska göra beräkningen i en separat funktion endast för det nya citatet och lagra det i databasen Jag planerar att uppdatera citatet varje timme jag behöver göra om 25 till 30 tekniska indikatorer för 2200 stocks. Thursday, 10 april 2008 5 51 PM. Utökad tid för ett TA-Lib-samtal på en rad med 10000 element tar cirka 15 millisekunder på en Intel Core Duo 2 13 Ghz Detta är medelvärdet av alla funktioner Bland de snabbaste , SMA tar mindre än 2 5 millisekunder Den långsamaste, HTTRENDMODE, tar 450 millisekunder. Med mindre element är det snabbare. SMA tar cirka 0 22 millisekunder för 1000 ingångselement. Snabbförstärkningen är nästan linjär. Kostnaden för att utföra funktionssamtalet är försumbar. sammanhanget med din ansökan, TA-Lib är mycket osannolikt att vara din flaskhals för snabb prestanda. Också jag rekommenderar normalt inte den senaste n-lösningen. Läs nedan för detaljer. Först en korrigering till Boban s-ståndpunkten. Alla funktioner i TA-Lib kan också beräkna ett enda sista värde genom att använda ett minimum av sista n element. Du kan ha en uppsättning av storlek 10000, har data initialiseras endast för de första 500 elementen, lägg till ett element och ring TA-Lib för att beräkna SMA endast för det nya elementet TA-Lib kommer att se bakåt inte mer än nödvändigt om SMA av 5, då TA-Lib kommer att beräkna en enda SMA med de senaste 5 värdena Detta görs möjligt med parametern startIdx och endIdx Du kan ange ett intervall som ska beräknas eller ett enskilt värde I detta scenario du skulle göra startIdx endIdx 500 för att beräkna 501st-elementet. Varför är en sådan sista n-lösning potentiellt farlig för vissa Oavsett att du väljer Boban s-lösning eller TA-Lib anser att med ett litet ändligt antal tidigare data vunnit t fungerar bra med de flesta TA-funktioner Med SMA, det Är uppenbart att du bara behöver n element för att beräkna ett medelvärde över n element Det är inte lika enkelt med EMA och många andra TA-funktioner Algoet beror ofta på föregående värde för att beräkna det nya värdet. Funktionen är rekursiv Det betyder att alla tidigare värden har Ett inflytande på framtida värden Om du bestämmer dig för att begränsa ditt algo för att bara använda en liten mängd tidigare n-värde, får du inte samma resultat som någon som beräknar över ett stort antal tidigare värden. Lösningen är en kompromiss mellan hastighet och precision Jag har ofta diskuterat detta i samband med TA-Lib Jag kallar det den instabila perioden i dokumentationen och forumet För att hålla det enkelt är min allmänna rekommendation om du inte kan göra skillnaden mellan ett algo med ett ändlöst impulssvar FIR från ett algo med ett oändligt impulsrespons IIR, kommer du att vara säkrare att beräkna över alla data som du har tillgängligt. TA-Lib specificerar i koden vilken av dess funktioner har en instabil period IIR. Edited av mfortier fredagen den 1 augusti 5, 2008 4 25 AM Rätt engelsk mening. Friday, 15 augusti 2008 4 20 AM. Thread En enkel rörlig genomsnittsalgoritm. En enkel rörlig genomsnittsalgoritm. Jag letar efter ett sätt att hitta det glidande genomsnittet för kunder över en 30 dag Period Jag är ny på begreppet glidande medelvärden så jag började med en Google-sökning och hittade mycket bra information. Men jag kunde inte hitta några exempel på VB-kod för att få mig igång. Jag hittade detta C-prov på Code Project men Mina försök till omvandling har inte varit framgångsrika. Har någon en befintlig VB-klass som de skulle vilja dela med eller känner till ett urval som jag kunde använda för att bygga min egen.