Viktat glidande medelvärde filter c

Ett vägat rörligt medelvärde är ett medelvärde av data beräknad över en tidsperiod, där större vikt är kopplad till de senaste data. Det Viktade Flyttande Medlet kan användas med vilket pris som helst inklusive Hi, Low, Open eller Close pris, och kan även tillämpas på andra indikatorer. Det vägda rörliga genomsnittet släpper ut en dataserie som är viktig på en volatil marknad, eftersom det bidrar till att identifiera trenderna mycket lättare. Viktningen beräknas från summan av dagar. Dundas diagram för Windows Forms har fyra typer av glidande medelvärden inklusive Simple. Exponentiell. Trekantiga. och vägd. Den viktigaste skillnaden mellan ovanstående glidande medelvärden är hur de viktar sina datapoäng. Vi rekommenderar att du läser Använda finansiella formulär innan du fortsätter. Använda finansiella formulär ger en detaljerad förklaring om hur man använder formuleringar och förklarar också de olika alternativen som är tillgängliga för dig när du tillämpar en formel. Ett linjediagram är ett bra val när man visar ett vägat glidande medelvärde. Finansiell tolkning: Det vägda glidande medlet används för att jämföra ett värde med sitt vägda glidande medelvärde och ger mer inflytande för senaste data och mindre inflytande för tidigare data. Det viktigaste elementet som används vid beräkning av glidande medelvärde är en tidsperiod, som bör vara lika med den observerade marknadscykeln. Det viktade glidande medlet är fördröjande indikator och kommer alltid att ligga bakom priset. När priset följer en trend är det viktiga glidande medlet mycket nära priset. När ett pris ökar kommer det viktiga rörliga genomsnittet sannolikt att stanna ner på grund av de historiska dataens inverkan. Beräkning: Det vägda glidande medlet beräknas med en summa av tidsperioder (datapunkter). Vikt för varje period beräknas som index (Antal datapunkter). Följande tabell visar hur man beräknar ett 5 dagars viktat glidande medelvärde: Är det möjligt att implementera ett glidande medelvärde i C utan att det behövs ett provfönster Ive fann att jag kan optimera lite genom att välja en fönsterstorlek som är en kraft av två för att tillåta bitskiftning istället för att dela men inte behövde buffert skulle vara trevligt. Finns det ett sätt att uttrycka ett nytt glidande medelresultat endast som en funktion av det gamla resultatet och det nya provet Definiera ett exempel glidande medelvärde, över ett fönster med 4 prov att vara: Lägg till nytt prov e: Ett glidande medel kan implementeras rekursivt , men för en exakt beräkning av det rörliga genomsnittet måste du komma ihåg det äldsta inmatningsprovet i summan (dvs a i ditt exempel). För ett längd N rörligt medelvärde beräknar du: var yn är utsignalen och xn är ingångssignalen. Eq. (1) kan skrivas rekursivt som Så du behöver alltid komma ihåg provet xn-N för att beräkna (2). Som påpekat av Conrad Turner kan du använda ett (oändligt långt) exponentiellt fönster istället, vilket gör det möjligt att beräkna utmatningen endast från tidigare utmatning och aktuell ingång: men detta är inte ett vanligt (obetydligt) glidande medelvärde men exponentiellt viktat glidande medelvärde, där prov i det förflutna får en mindre vikt, men (åtminstone teoretiskt) glömmer du aldrig någonting (vikterna blir bara mindre och mindre för prover långt ifrån). Jag implementerade ett glidande medelvärde utan individuellt objektminne för ett GPS-spårningsprogram som jag skrev. Jag börjar med 1 prov och dela med 1 för att få nuvarande avg. Sedan lägger jag till ett prov och delar upp med 2 till den nuvarande avg. Detta fortsätter tills jag når längden på medelvärdet. Varje gång efteråt lägger jag till i det nya provet, får medelvärdet och tar bort det genomsnittet från summan. Jag är inte matematiker men det verkade som ett bra sätt att göra det. Jag tänkte att det skulle vända på magen på en riktig matte kille men det visar sig att det är ett av de accepterade sätten att göra det. Och det fungerar bra. Kom bara ihåg att ju högre längden desto långsammare följer du vad du vill följa. Det kan inte ha betydelse för det mesta, men när du följer satelliter, kan du vara långsiktig, om det är långt ifrån det faktiska läget och det kommer att se dåligt ut. Du kan få ett mellanrum mellan mitten och de efterföljande prickarna. Jag valde en längd på 15 uppdaterad 6 gånger per minut för att få tillräcklig utjämning och inte komma för långt från den faktiska lätta positionen med de släta spårpunkterna. svarat 16 november 16 kl 23:03 initialisera totalt 0, count0 (varje gång vi ser ett nytt värde) Då en inmatning (scanf), en lägg till totalnewValue, en ökning (räkning), en delningsgenomsnitt (totalantal) Detta skulle vara ett glidande medelvärde över alla ingångar För att beräkna medelvärdet över endast de fyra sista ingångarna, skulle det behöva 4 ingångsvariabler, kanske kopiering av varje ingång till en äldre ingångsvariabel och sedan beräkning av det nya glidande medlet. Som summan av de fyra ingångsvariablerna dividerat med 4 (höger skift 2 skulle vara bra om alla ingångar var positiva för att göra den genomsnittliga beräkningen besvarad 3 feb 15 kl 4:06 som faktiskt kommer att beräkna det totala genomsnittet och INTE det glidande genomsnittet. När räkningen blir större blir effekten av ett nytt ingångsprov försvinnande liten ndash Hilmar Feb 3 15 kl 13:53 Ditt svar 2017 Stack Exchange, Inc Jag försöker beräkna det rörliga genomsnittet av en signal. Signalvärdet (en dubbel) uppdateras vid slumpmässiga tider. Jag letar efter ett effektivt sätt att beräkna sitt tidsviktade medelvärde ove r ett tidsfönster, i realtid. Jag skulle kunna göra det själv, men det är mer utmanande än jag trodde. De flesta resurser som Ive hittat över internet beräknar glidande medelvärde av periodisk signal, men min uppdateringar slumpmässigt. Vet någon bra resurser för det? Tricket är följande: Du får uppdateringar i slumpmässiga tider via tomt uppdatering (int tid, float värde). Men du måste också spåra när en uppdatering faller utanför tidsfönstret, så du ställer in ett larm som kallas vid tidpunkt N som tar bort den föregående uppdateringen från att någonsin ses över i beräkningen. Om det händer i realtid kan du begära att operativsystemet gör ett samtal till en metod som inte kan hämtas i tid. N Om det här är en simulering, kan du inte få hjälp från operativsystemet och du behöver gör det manuellt. I en simulering skulle du anropa metoder med tiden som levereras som ett argument (vilket inte korrelerar med realtid). Ett rimligt antagande är emellertid att samtalen garanteras vara sådan att tidsargumenten ökar. I det här fallet behöver du behålla en sorterad lista över alarmtidvärden, och för varje uppdatering och lässamtal kontrollerar du om tidsargumentet är större än huvudet på larmlistan. Medan det är större gör du den larmrelaterade behandlingen (släpp av den äldsta uppdateringen), ta bort huvudet och kontrollera igen tills alla larm före den angivna tiden behandlas. Då uppdaterar uppdateringen. Jag har hittills antagit att det är uppenbart vad du skulle göra för den faktiska beräkningen, men jag kommer att utveckla just i fallet. Jag antar att du har en metod float read (int tid) som du använder för att läsa värdena. Målet är att göra detta samtal så effektivt som möjligt. Så du beräknar inte det glidande genomsnittet varje gång läsmetoden heter. I stället precomputerar du värdet som den senaste uppdateringen eller det senaste larmet, och tweak det här värdet med ett par flytande punkter för att beräkna tidens gång sedan senaste uppdateringen. (dvs ett konstant antal operationer förutom att kanske bearbeta en lista med uppstartade larm). Förhoppningsvis är detta klart - det här borde vara en ganska enkel algoritm och ganska effektiv. Ytterligare optimering. Ett av de återstående problemen är om ett stort antal uppdateringar händer inom tidsfönstret, då finns det en lång tid som det varken läser eller uppdateringar, och sedan kommer en läsning eller uppdatering att komma med. I det här fallet kommer ovanstående algoritm att vara ineffektiv när man stegvis uppdaterar värdet för varje uppdatering som faller av. Det här är inte nödvändigt eftersom vi bara bryr oss om den senaste uppdateringen bortom tidsfönstret, så om det finns ett sätt att effektivt släppa bort alla äldre uppdateringar, skulle det hjälpa. För att göra detta kan vi modifiera algoritmen för att göra en binär sökning av uppdateringar för att hitta den senaste uppdateringen före tidsfönstret. Om det finns relativt få uppdateringar som behöver släppas kan man stegvis uppdatera värdet för varje uppladdad uppdatering. Men om det finns många uppdateringar som behöver släppas kan man ompröva värdet från början efter att ha släppt bort de gamla uppdateringarna. Tillägg till inkrementell beräkning: Jag borde klargöra vad jag menar med inkrementell beräkning ovan i meningen tweak detta värde med ett par flytande punkter för att beräkna tidens gång sedan den senaste uppdateringen. Initial icke-inkrementell beräkning: sedan iterera över relevanta uppdateringar i enlighet med ökande tid: movingaverage (summa lastupdate timesincelastupdate) windowlength. Nu om exakt en uppdatering faller utanför fönstret men inga nya uppdateringar anländer, justera summan som: (notera att det är priorupdate som har sin tidstämpel modifierad till början av sista fönstret). Och om exakt en uppdatering kommer in i fönstret men inga nya uppdateringar faller av, justera summan som: Som det är uppenbart är det här en grov skiss men förhoppningsvis visar det hur du kan behålla medelvärdet så att det är O (1) operationer per uppdatering amorterad. Men notera ytterligare optimering i föregående stycke. Observera också stabilitetsproblem hänvisade till i ett äldre svar, vilket innebär att floating point-fel kan ackumuleras över ett stort antal sådana inkrementella operationer så att det skiljer sig från resultatet av den fullständiga beräkningen som är signifikant för applikationen. Om en approximation är OK och det är en minimal tid mellan proverna, kan du prova superprovtagning. Har en matris som representerar jämnt fördelade tidsintervaller som är kortare än minimumet och vid varje tidsperiod lagrar det senaste provet som mottogs. Ju kortare intervallet desto närmare är medelvärdet det verkliga värdet. Perioden ska inte vara större än hälften av lägsta eller det finns en chans att missa ett prov. svarat dec 15 11 kl 18:12 svarat dec 15 11 at 22:38 Tack för svaret. En förbättring som skulle behövas för att faktiskt citerar värdet av det totala genomsnittet så att vi inte slog hela tiden. Det kan också vara en liten punkt, men skulle det inte vara mer effektivt att använda en deque eller en lista för att lagra värdet, eftersom vi antar att uppdateringen kommer i rätt ordning. Infoga skulle vara snabbare än i kartan. ndash Arthur Dec 16 11 at 8:55 Ja, du kan cache värdet av summan. Subtrahera värdena för de prov du raderar, lägg till värdena för de prov du lägger in. Ja, en dequeltpairltSample, Dategtgt kan också vara effektivare. Jag valde kartan för läsbarhet, och det enkla att påkalla kartan :: övre delen. Skriv alltid rätt kod först och alltid, profilera och mät stegvisa ändringar. ndash Rob Dec 16 11 kl 15:00 Anm .: Det här är tydligen inte sättet att närma sig detta. Lämna den här för hänvisning till vad som är fel med detta tillvägagångssätt. Kontrollera kommentarerna. UPPDATERAD - baserat på Olis kommentar. inte säker på instabiliteten som han pratar om. Använd en sorterad karta över ankomsttider mot värden. Vid ankomsten av ett värde lägg till ankomsttiden till den sorterade kartan tillsammans med dess värde och uppdatera det glidande medelvärdet. varning detta är pseudokod: där. Inte helt fleshed ut men du får tanken. Saker att notera. Som jag sa ovanstående är pseudokoden. Du måste välja en lämplig karta. Ta inte bort paren när du itererar genom att du kommer att ogiltiggöra iteratorn och måste börja om igen. Se också Olis kommentar nedan. svarat dec 15 11 at 12:22 Det här fungerar inte: det tar inte hänsyn till vilken andel av fönstrets längd som varje värde existerar för. Dessutom är detta tillvägagångssätt för att lägga till och sedan subtrahera endast stabilt för heltalstyper, inte flytande. ndash Oliver Charlesworth Dec 15 11 at 12:29 OliCharlesworth - ledsen Jag missade några viktiga punkter i beskrivningen (dubbel och tidsvägd). Jag kommer att uppdatera. Tack. ndash Dennis Dec 15 11 at 12:33 Tidsvägningen är ännu ett problem. Men det är inte det jag talar om. Jag hänvisade till det faktum att när ett nytt värde först når tidsfönstret är dess bidrag till medeltalet minimalt. Dess bidrag fortsätter att öka tills ett nytt värde går in. ndash Oliver Charlesworth Dec 15 11 kl 12: 35A Enkelt rörligt medelvärde är ett medelvärde av data beräknad över en tidsperiod. Det rörliga genomsnittet är den mest populära prisindikatorn som används i tekniska analyser. Detta medel kan användas med alla priser inklusive Hi, Low, Open eller Close, och kan även tillämpas på andra indikatorer. Ett glidande medel släpper en dataserie, vilket är mycket viktigt på en volatil marknad, eftersom det bidrar till att identifiera betydande trender. Dundas Diagram för ASP har fyra typer av glidande medelvärden inklusive Simple, Exponential. Trekantiga. och vägd. Den viktigaste skillnaden mellan ovanstående glidande medelvärden är hur de viktar sina datapoäng. Vi rekommenderar att du läser Använda finansiella formulär innan du fortsätter. Använda finansiella formulär ger en detaljerad förklaring om hur man använder formuleringar och förklarar också de olika alternativen som är tillgängliga för dig när du tillämpar en formel. Ett linjediagram är ett bra val när du visar ett enkelt glidande medelvärde. Finansiell tolkning: Det rörliga genomsnittet används för att jämföra en säkerhetspris med sitt glidande medelvärde. Det viktigaste elementet som används vid beräkning av glidande medelvärde är en tidsperiod, som bör vara lika med den observerade marknadscykeln. Det glidande medelvärdet är en nedslagsindikator och kommer alltid att ligga bakom priset. När priset följer en trend är det rörliga genomsnittet mycket nära säkerhetspriset. När ett pris går upp, kommer det rörliga genomsnittet sannolikt att stanna nere på grund av de historiska dataens inflytande. Beräkning: Det rörliga genomsnittet beräknas med följande formel: I föregående formel representerar n-värdet en tidsperiod. De vanligaste tidsperioderna är: 10 dagar, 50 dagar och 200 dagar. Ett glidande medel flyttas eftersom varje gammal datapunkt saknas när varje ny datapunkt läggs till. Ett enkelt glidande medel ger samma vikt till varje datapunktspris. Detta exempel visar hur man beräknar ett 20-dagars rörande medelvärde med formelmetoden.