Seu interior está iterando toda a matriz de modo que é por isso que você sempre obter a mesma média de um para toda a matriz, você deve iterar de 0 para o número atual do exterior para em vez. Sua média móvel está sendo atualizado com base em j de Seu interior para isso significa que irá substituir os valores anteriores de cada novo loop, isso deve ser dentro do exterior para em vez do interior usando i como index. You estão dividindo soma j para calcular médias, cada novo loop interno j você vai dividir por 0 A primeira soma que eu acredito que você pretende usar j 1 em vez disso, o índice não é o mesmo que o comprimento atual. Dicas para solucionar problemas. Evitar usando variáveis para arrays de loop, você deve usar instead. For uma questão de reproduzir o problema que você poderia dar-nos o Problema isolado em vez de seu código atual ie. Imagine se o erro está em suas entradas, como poderíamos acreditar que você realmente usou them. answered Oct 4 13 at 20 54. Você está looping sobre todos os dados toda vez que você deve ter para int ji MédiaLongo i-médiaLongo 2 0 ji médiaL Ength 2 j numDataPoints j ou algo semelhante para a sua innermost average. Also, movingAverage i sum j deve ser modificado para lidar com o caso quando j é 0 Em particular, provavelmente deve ser movingAverage i soma averageLength e deve ser aplicado ao movingAverage i Slot fora da média loop. answered Oct 4 13 em 20 42.Próximo tempo, tome os comentários sobre a atribuição fora da questão antes de publicá-lo Mas, uma vez que você parece muito novo nisso, pense em como você iria passar os dados, E fazê-lo fazer Você deve tentar certificar-se de cada loop está parando no ponto correto, e lembre-se que se você parar quando não há mais números, como quando você está fazendo o loop interno e você só pode obter mais 3 números Em vez de 4 o programa tem de parar também Certifique-se de que o seu código está a verificar para this. answered Oct 4 13 at 20 56. Sem quaisquer detalhes adicionais, você provavelmente precisará de uma média móvel não ponderada Em qualquer ponto A i na matriz de entrada A de comprimento N com 0 i N, que s Simplesmente a média das entradas K anteriores da matriz, até e incluindo A i Se aren t K tais valores, então média os i 1 valores de A 0 a A i inclusive. Um pouco de pensamento irá mostrar-lhe que você Não precisa somar todos os valores de K cada vez Basta manter a soma e, ao mover para o próximo ponto esta é uma média móvel, subtrair o valor que está sendo substituído e adicionar o novo valor que irá substituí-lo Durante o primeiro K - 1 pontos, você simplesmente adicionar o novo valor para a soma e aumentar o seu contador por 1.At qualquer ponto neste processo, a média móvel é a soma atual dividido pelo valor atual count. answered Oct 4 13 at 21 05.In Uma média móvel, você precisa ter algum tipo de tamanho de janela. Seu tamanho de janela é averageLength, então ele será algo parecido com isto. O loop for começa nos dados atuais e volta pontos de dados averageLength e adiciona-os acima Você só terá Uma média móvel quando você tem você tem quando você tem pontos de dados suficientes ea média wi Será a soma dividida pelo comprimento médio. Nota Não testado apenas o código sudo, mas esta é a idéia. resposta Oct 4 13 at 21 05.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. March 29, 2014 por Ryan Hamilton. Let s Olhe como escrever analítica de média móvel em q para o banco de dados kdb Como dados de exemplo vamos usar dados de preço de ações para McDonalds MCD O código abaixo irá baixar dados de estoque histórico para MCD e colocá-lo na tabela t. Simple Moving Average. The A média móvel simples pode ser usada para suavizar dados flutuantes para identificar tendências e ciclos globais A média móvel simples é a média dos pontos de dados e pondera todos os valores no cálculo igualmente Por exemplo, para encontrar o preço médio móvel de uma ação para o passado Dez dias, simplesmente adicionamos o preço diário para aqueles dez dias e dividimos por dez Esta janela de tamanho dez dias, em seguida, move-se através das datas, usando os valores dentro da janela para encontrar a média Aqui está o código em kdb para 10 20 dia em movimento Média eo gráfico resultante. Simple Moving Average Gráfico de ações Kdb Produzido usando qStudio. What Exponential Moving Average é e como calculá-lo. One das questões com a média móvel simples é que dá todos os dias uma ponderação igual Para muitos propósitos, faz mais sentido dar o Os dias mais recentes uma maior ponderação, um método de fazer isso é usando a média móvel exponencial Isso usa um peso exponencialmente decrescente para datas mais na forma mais simples de suavização exponencial é dado pela fórmula. Onde é o fator de suavização, e 0. Esta tabela mostra como os vários pesos EMAs são calculados dados os valores 1,2,3,4,8,10,20 e um fator de suavização de 0 7 excel spreadsheet. Para realizar este cálculo em kdb podemos fazer o seguinte. Este código foi originalmente lançado para a lista de correio do google por Attila, a discussão completa pode ser encontrada here. This advérbio backslash funciona como A sintaxe alternativa generaliza para funções de 3 ou mais argumentos onde o primeiro argumento é usado como o valor inicial e os argumentos São elementos correspondentes das listas. Tipo exponencial de média móvel. Finalmente tomamos a nossa fórmula e aplicá-lo aos nossos dados de precificação de ações, permitindo-nos ver a média móvel exponencial para dois diferentes fatores de suavização. Tarifa exponencial de preços de ações média móvel produzida usando qStudio. Como você pode ver com a EMA, podemos priorizar valores mais recentes usando um fator de suavização escolhido para decidir o equilíbrio entre dados recentes e históricos. Escrever kdb analytics como Exponential Moving Average é coberto em nosso curso de treinamento kdb regularmente oferecemos cursos de treinamento em Londres, New York Ásia ou o nosso curso on-line kdb está disponível para começar agora now.1 Resposta à MOE exponencial EMA em Kdb. Thanks Ry Um, isso é muito útil, mas acho que há um erro de digitação na definição de ema, deve ser ema x yI essencialmente tem uma matriz de valores como this. A matriz acima é simplificada, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e Eu preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0 36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e veria o último número 0 25 como o pico, como há uma diminuição para 0 24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores e aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenho mais valores lineares ou seja, eu gostaria que meus resultados sejam Curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores Como posso fazer isso É realmente difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como posso processar valores em minha matriz , Aplicando um cálculo exponencial de média móvel para até mesmo out. asked 8 de fevereiro 12 a 20 27.Para calcular uma média móvel exponencial você precisa manter algum estado em torno e você precisa de um parâmetro de ajuste Isso chama para uma pequena classe supondo que você está usando Java 5 ou posterior. Instantiar com o parâmetro de decadência que você deseja pode ter ajuste deve Estar entre 0 e 1 e, em seguida, usar a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical recorrência, tudo o que você realmente precisa saber quando transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos Eles ve alguns outros Notations, bem como, o que doesn t ajuda No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa lembrar um valor antigo não arrays estado complicado required. answered 8 de fevereiro de 12 em 20 42. TKKocheran Muito bonito Isn t it nice quando as coisas podem ser simples Se começar com uma nova seqüência, obter uma nova média Note que os primeiros poucos termos na seqüência média saltarão em torno de um pouco devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também No entanto, uma boa vantagem é que Você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar o resto do seu programa muito Donal Fellows Feb 9 12 em 0 06.Eu estou tendo um tempo difícil entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira.1 Se Seu algoritmo encontrado 0 25 em vez de 0 36, então ele está errado É errado porque ele assume um aumento ou diminuição monotônico que está sempre subindo ou sempre indo para baixo A menos que você média TODOS os seus dados, os pontos de dados --- como você apresentar Eles --- são não-lineares Se você realmente deseja encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray.2 Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imagine que Eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Eu posso suavizar para fora tomando a média de dois números 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média De 1 5 e 1 4 segundos e primeiros números a segunda nova lista é a média de 1 4 e 1 5 terceiro e segundo o Ld lista a terceira nova lista a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n Observe como os dados são muito mais suave Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é Para ir para o Google Finance, selecione um teste de ações Tesla Motors bastante volátil TSLA e clique em technicals na parte inferior do gráfico Selecione Média Móvel com um determinado período e média móvel exponencial para comparar as suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração de Isso, mas pesos os dados mais antigos menos do que os novos dados esta é uma forma de viés o alisamento para a volta Por favor, leia a entrada de Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentário foi apenas para minúsculo Bom Sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial Assim, a saída que você obter seria o último x termos dividido por x Pseudocódigo não testado. Note que você vai precisar para lidar com o início eo fim Partes dos dados Nce claramente você pode t média os últimos 5 termos quando você está em seu 2 º ponto de dados Além disso, existem formas mais eficientes de calcular esta soma de média móvel soma - mais antigo mais novo, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda. Feb 8 12 em 20 41.
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