การย้าย ค่าเฉลี่ย Js

ฉันยังคงได้ยินเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน 100 วันและ 200 วันหมายถึงอะไรพวกเขาต่างจากที่อื่นและสิ่งที่ทำให้พวกเขาทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนหรือความต้านทานอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงิน ยืมเงินไว้ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนของดัชนีความมั่นคงหรือดัชนีตลาดความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำของสภาคองเกรสของสหรัฐฯในปีพ. ศ. 2476 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามการค้า จากการมีส่วนร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มครัวเรือนส่วนตัวและภาครัฐที่ไม่แสวงหาผลกำไร US Bureau of Labor ย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของรูปีอินเดีย INR สกุลเงินของอินเดียเงินรูปีที่ถูกสร้างขึ้น ของ 1. การเสนอราคาครั้งแรกในสินทรัพย์ของ บริษัท ที่เป็นบุคคลล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลายจากกลุ่มผู้เข้าร่วมประมูลค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคุณอยู่ระหว่าง มีความกระตือรือร้นที่จะแก้ปัญหานี้ตามคำอธิบายงานโดยใช้ภาษาใด ๆ ที่คุณอาจทราบถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายของชุดตัวเลขสร้างอินสแตนซ์ของคลาส stateful ที่ใช้เวลาและส่งกลับค่าตามปกติซึ่งใช้ตัวเลขเป็นอาร์กิวเมนต์และส่งกลับค่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของอาร์กิวเมนต์เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเป็นวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยของสตรีมตัวเลขโดยคำนวณเฉพาะตัวเลข P ล่าสุดจากสตรีมโดยที่ P เป็นที่รู้จักกันในชื่อ period. It สามารถใช้งานได้โดยการโทร ขั้นตอนการเริ่มต้นกับ P เป็นอาร์กิวเมนต์ IP ซึ่งควรจะคืนค่าเป็นประจำเมื่อเรียกว่าสมาชิกแต่ละรายของสตรีมตัวเลขโดยคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าสูงสุดของ P ซึ่งเป็นค่าสุดท้ายของค่าเหล่านี้ให้เรียก SMA นี้ คำ stateful ในคำอธิบายงานหมายถึงความจำเป็นในการ SMA เพื่อจำข้อมูลบางอย่างระหว่างการโทรไประยะเวลาพีหนึ่งสั่งภาชนะอย่างน้อยที่สุดตัวเลข P จากแต่ละสายของแต่ละบุคคลความหมายยังหมายถึง ที่เรียกต่อไป I initializer ควรกลับแยกประจำที่ไม่ได้แบ่งปันรัฐที่บันทึกไว้เพื่อให้สามารถใช้สองกระแสข้อมูลที่เป็นอิสระสมมุติรหัสสำหรับการดำเนินงานของ SMA เป็นรุ่นนี้ใช้คิวถาวรถือ ค่า p ล่าสุดแต่ละฟังก์ชันที่ส่งคืนมาจาก init-moving-average มีสถานะเป็นอะตอมที่เก็บค่าคิวการใช้งานนี้ใช้รายการแบบวงกลมเพื่อจัดเก็บหมายเลขภายในหน้าต่างที่จุดเริ่มต้นของแต่ละตัวชี้ย้ำ ถือค่าเพียงย้ายออกจากหน้าต่างและจะถูกแทนที่ด้วยค่าที่เพิ่มขึ้นเพียงแค่การใช้การแก้ไข Closure ขณะนี้ sma สามารถ t เป็น nogc เพราะจัดสรรปิดในกองการวิเคราะห์หนีบางอย่างอาจลบการจัดสรร heap การใช้ Struct แก้ไขรุ่นนี้หลีกเลี่ยงการจัดสรรฮีปของการปิดการรักษาข้อมูลในสแต็คเฟรมของฟังก์ชันหลักเอาท์พุทเดียวกันเพื่อหลีกเลี่ยงการประมาณจุดลอยเก็บซ้อนขึ้นและเติบโตรหัสสามารถ ดำเนินการผลรวมเป็นระยะ ๆ ในอาร์เรย์แถววงกลมทั้งการใช้งานนี้จะสร้างวัตถุสองฟังก์ชั่นการแบ่งปันสถานะเป็นสำนวนใน E เพื่อแยกข้อมูลจากเอาต์พุตอ่านจากการเขียนแทนการรวมเข้าไว้ในโครงสร้างเดียวกันโครงสร้างแบบเดียวกับการใช้มาตรฐาน ค่าเบี่ยงเบน E โปรแกรม elixir ด้านล่างสร้างฟังก์ชันที่ไม่ระบุตัวตนด้วยระยะเวลา p ที่ฝังตัวซึ่งใช้เป็นระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบง่ายฟังก์ชัน run จะอ่านข้อมูลตัวเลขและส่งผ่านไปยังฟังก์ชันที่ไม่ระบุตัวตนที่สร้างขึ้นใหม่และจากนั้นจะตรวจสอบผลที่ได้ STDOUT ผลลัพธ์จะแสดงด้านล่างโดยเฉลี่ยแล้วตามด้วยการป้อนข้อมูลที่จัดกลุ่มไว้เป็นพื้นฐานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละตัวมีการปิด แต่ตัวแปรที่ไม่เปลี่ยนรูปวิธีแก้ปัญหาคือการใช้กระบวนการและข้อความง่ายๆผ่านภาษา API. Matrix ที่ใช้ มีขั้นตอนในการคํานวณอัตราการร่อนสําหรับลำดับที่กำหนดของไอเท็มซึ่งจะมีประสิทธิภาพน้อยกว่าในลูปตามคำสั่งต่อไปนี้ ซึ่งจะถูกเพิ่มลงในส่วนท้ายของรายการ L1 L1 สามารถพบได้โดยการกด 2ND 1 และค่าเฉลี่ยจะอยู่ในรายการ OPS. Press ON เพื่อยุติโปรแกรมฟังก์ชันที่ส่งกลับรายการที่มีข้อมูลค่าเฉลี่ยของอาร์กิวเมนต์ที่ให้มา ที่ส่งกลับค่าที่ง่ายในแต่ละรายการ invocation. list คือรายการที่มีค่าเฉลี่ย p เป็นระยะเวลา 5 จะส่งกลับค่าเฉลี่ยของรายการตัวอย่าง 2 การใช้โปรแกรม movinav2 i 5 - การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และกำหนดระยะเวลา 5 movinav2 3, xx - ข้อมูลใหม่ในรายการค่า 3 และผลลัพธ์จะถูกเก็บไว้ในตัวแปร x และแสดง movinav2 4, xx ค่าข้อมูลใหม่ 4 และผลลัพธ์ใหม่จะถูกจัดเก็บในตัวแปร x และแสดงผล 4 3 2. อธิบายลักษณะของฟังก์ชัน movinavg variable r - เป็นผลลัพธ์ของรายการที่มีค่าเฉลี่ยที่จะถูกส่งกลับตัวแปร i - เป็นตัวแปรดัชนีและชี้ไปที่จุดสิ้นสุดของรายการย่อยรายการที่เป็นตัวแปร z - ตัวแปรผู้ช่วยโดยเฉลี่ยฟังก์ชันนี้ใช้ตัวแปร i to กำหนดค่าของรายการที่จะได้รับการพิจารณา การคำนวณค่าเฉลี่ยถัดไปเมื่อทำซ้ำทุกครั้งตัวแปร i จะชี้ไปที่ค่าสุดท้ายในรายการที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยดังนั้นเราจะต้องคิดออกซึ่งจะเป็นค่าแรกในรายการโดยปกติแล้วเราจะต้องพิจารณาองค์ประกอบ p ดังนั้นองค์ประกอบแรกจะถูกสร้างดัชนีโดย ip 1 อย่างไรก็ตามในการทำซ้ำครั้งแรกที่การคำนวณมักจะเป็นค่าลบดังนั้นสมการต่อไปนี้จะหลีกเลี่ยงดัชนีค่าลบ ip สูงสุด 1,1 หรือจัดสมการ max ip 0 1 แต่ จำนวนขององค์ประกอบในการทำซ้ำครั้งแรกจะมีขนาดเล็กค่าที่ถูกต้องจะเป็นดัชนีท้าย - เริ่มต้นดัชนีที่ 1 หรือจัดสมการ i - max ip, 0 1 1 แล้ว ip i-max, 0 ตัวแปร z ถือ ip ค่าทั่วไป max, 0 ดังนั้น beginindex จะเป็น z 1 และ numberofelements จะเป็น z. mid list, z 1, iz จะคืนค่ารายการที่จะได้รับผลรวมเฉลี่ยจะ sum them sum z ri จะเฉลี่ยพวกเขาและ เก็บผลลัพธ์ไว้ในตำแหน่งที่เหมาะสมในรายการผลลัพธ์ fp1 สร้างส่วนหนึ่ง ial แอ็พพลิเคชันที่กำหนดในกรณีนี้พารามิเตอร์ที่สองและสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นค่าลบสำหรับซีรีส์เวลาที่ไม่สม่ำเสมอการวิเคราะห์ชุดเวลามีบ่อยครั้งที่จำเป็นสำหรับการปรับให้เรียบฟังก์ชันที่ตอบสนองได้อย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณในโปรแกรมทั่วไปคุณอาจกำลังประมวลผล สัญญาณอินพุตในเวลาจริงและต้องการคำนวณค่าต่างๆเช่นค่าเฉลี่ยล่าสุดหรือรับความลาดเอียงทันทีสำหรับสัญญาณโลกก็ตาม แต่สัญญาณโลกแห่งความจริงมักจะมีเสียงดังตัวอย่างสัญญาณรบกวนบางอย่างจะทำให้ค่าปัจจุบันของสัญญาณหรือความชัน, แตกต่างกันไปอย่างมากค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยฟังก์ชันการทำให้เรียบเรียบที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปตามหน้าต่างขณะที่ตัวอย่างมาให้คุณใช้ค่าเฉลี่ยของค่า N ล่าสุดโดยเฉลี่ยซึ่งจะทำให้เกิดความล่าช้า แต่แนะนำความล่าช้าหรือความล่าช้าค่าเฉลี่ยของคุณจะล่าช้าตามความกว้าง ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณตัวอย่างข้างต้นมีราคาแพงในการคำนวณสำหรับแต่ละตัวอย่างที่คุณต้องย้ำไปทั่วทั้งขนาดของหน้าต่าง แต่มีวิธีที่ถูกกว่าให้ผลรวมของทั้งหมด ตัวอย่างในหน้าต่างในบัฟเฟอร์และปรับผลรวมเป็นตัวอย่างใหม่เข้ามาประเภทอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่น้ำหนักสำหรับแต่ละตำแหน่งในหน้าต่างตัวอย่างก่อนเฉลี่ยคุณคูณแต่ละตัวอย่างตามน้ำหนักของตำแหน่งหน้าต่างนั้น เทคนิคนี้เรียกว่า convolution. One ฟังก์ชันการถ่วงน้ำหนักทั่วไปใช้เส้นโค้งระฆังไปยังหน้าต่างตัวอย่างนี้จะช่วยให้สัญญาณที่ปรับขึ้นไปที่ศูนย์ของหน้าต่างและยังคงค่อนข้างอดทนของตัวอย่างที่มีเสียงดังในการวิเคราะห์ทางการเงินที่คุณมักจะใช้ฟังก์ชั่นการถ่วงน้ำหนัก ที่ค่าตัวอย่างล่าสุดมากกว่าเพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับตัวอย่างล่าสุดตัวอย่างที่เก่ากว่าจะได้รับความก้าวหน้าน้ำหนักน้อยนี้ค่อนข้างบรรเทาผลกระทบของแฝงในขณะที่ยังคงให้ราบรื่นดีพอสมควรด้วยเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักคุณก็ต้องย้ำผ่าน ขนาดหน้าต่างทั้งหมดสำหรับทุกตัวอย่างยกเว้นกรณีที่คุณสามารถ จำกัด น้ำหนักที่อนุญาตให้ใช้กับฟังก์ชันบางอย่างได้ค่า Exponential Moving Average เฉลี่ยอีกที ype ของค่าเฉลี่ยคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (exponential moving average) หรือ EMA ซึ่งมักใช้ในกรณีที่เวลาแฝงเป็นสิ่งสำคัญเช่นในการวิเคราะห์ทางการเงินแบบเรียลไทม์ค่าเฉลี่ยนี้มีน้ำหนักลดลงเป็นเลขยกตัวอย่างแต่ละตัวอย่างมีมูลค่าน้อยกว่าตัวอย่างล่าสุดอีกจำนวนมาก ข้อ จำกัด ที่คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อ alpha เป็นค่าคงที่อธิบายถึงการลดน้ำหนักของหน้าต่างในช่วงเวลาตัวอย่างเช่นถ้าตัวอย่างแต่ละตัวมีน้ำหนักที่ 80 ของค่าของตัวอย่างก่อนหน้านี้คุณจะกำหนดค่า alpha 0 2 อัลฟาที่มีขนาดเล็กจะยาวกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณเช่นจะนุ่มนวล แต่ไม่ค่อยมีปฏิกิริยากับตัวอย่างใหม่น้ำหนักของ EMA ที่มี alpha 0 20. คุณสามารถดูตัวอย่างใหม่แต่ละชิ้นได้โดยต้องใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยก่อนหน้าดังนั้นการคำนวณจะเร็วมากในทฤษฎีตัวอย่างทั้งหมดก่อนหน้านี้มีส่วนช่วยให้ค่าเฉลี่ยปัจจุบัน แต่ผลงานของพวกเขาจะมีขนาดเล็กลงเรื่อย ๆ ตามเวลาซึ่งเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพมากและ อาจดีที่สุดถ้าคุณต้องการได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ตอบสนองได้อย่างรวดเร็วเพื่อตัวอย่างใหม่มีคุณสมบัติการราบเรียบดีและรวดเร็วในการคำนวณรหัสเป็น trivial. EMA สำหรับชุดเวลาที่ไม่สม่ำเสมอมาตรฐาน EMA จะปรับเมื่อสัญญาณเป็นตัวอย่างที่ ช่วงเวลาปกติ แต่ถ้าตัวอย่างของคุณมาในช่วงเวลาที่ผิดปกติลองนึกภาพสัญญาณอย่างต่อเนื่องซึ่งเป็นตัวอย่างในช่วงเวลาที่ไม่สม่ำเสมอนี้เป็นสถานการณ์ปกติในการวิเคราะห์ทางการเงินในทางทฤษฎีมีฟังก์ชั่นอย่างต่อเนื่องสำหรับมูลค่าของตราสารทางการเงินใด ๆ แต่คุณสามารถทำได้ ตัวอย่างสัญญาณนี้เมื่อใดก็ตามที่มีคนทำการค้าจริงดังนั้นกระแสข้อมูลของคุณประกอบด้วยค่าบวกเวลาที่สังเกตได้มีวิธีหนึ่งในการจัดการกับปัญหานี้คือการแปลงสัญญาณผิดปกติเป็นสัญญาณปกติโดย interpolating ระหว่างการสังเกตและ resampling แต่ข้อมูลนี้สูญเสียไปและแนะนำ latency ใหม่อีกครั้งคุณสามารถคำนวณ EMA สำหรับชุดเวลาที่ไม่ต่อเนื่องได้โดยตรงในฟังก์ชันนี้คุณจะผ่านตัวอย่างปัจจุบันจาก y สัญญาณของเราและตัวอย่างก่อนหน้านี้และระยะเวลาที่ผ่านไประหว่างสองและค่าก่อนหน้านี้ที่ส่งกลับโดยฟังก์ชันนี้ดังนั้นวิธีการที่ดีในการทำงานนี้เพื่อแสดงให้เห็นว่าฉันได้สร้างคลื่นซายน์แล้วสุ่มตัวอย่างมันในช่วงเวลาที่ไม่สม่ำเสมอและ แนะนำสัญญาณรบกวนประมาณ 20 สัญญาณนั่นคือสัญญาณจะแตกต่างกันไปแบบสุ่ม - 20 จากสัญญาณไซน์จริงแท้เท่าไหร่จะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ไม่สม่ำเสมอของเส้นค่าเฉลี่ยในการฟื้นตัวของสัญญาณเส้นสีแดงคือคลื่นซายน์เดิมที่สุ่มตัวอย่างอยู่ในช่วงเวลาที่ไม่สม่ำเสมอเส้นสีน้ำเงินคือสัญญาณ มีเสียงเพิ่มสายสีน้ำเงินเป็นสัญญาณเดียวที่ EMA เห็นเส้นสีเขียวเป็น EMA เรียบคุณสามารถเห็นมันกู้สัญญาณได้ค่อนข้างดีสั่นเล็กน้อย แต่สิ่งที่คุณสามารถคาดหวังจากสัญญาณแหล่งที่มาดังกล่าวเป็นสัญญาณที่มีการเปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับ 15 ไปทางขวาเพราะ EMA จะแนะนำ latency บางอย่างที่นุ่มนวลที่คุณต้องการให้ latency มากขึ้นคุณจะเห็น แต่จากนี้คุณสามารถเช่นคำนวณความชันทันทีสำหรับสัญญาณไม่สม่ำเสมอมีเสียงดังคุณสามารถทำอะไรกับ th ที่อืม