घातीय चलती - औसत - कार्यान्वयन

यदि इस कोड का प्रदर्शन महत्वपूर्ण है, तो यह मोमबत्ती एस के लिए ढेर आवंटन से बचने का अर्थ हो सकता है। मुझे लगता है कि ऐसा करने का सबसे उचित तरीका मोमबत्ती को एक संरचना में बनाया जाएगा हालांकि अस्थिर मूल्य प्रकार बुरा हैं तो मैं भी मोमबत्ती अस्थिर होने के लिए refactor होगा इसका मतलब यह भी है कि नए सिरे के कार्यान्वयन को शायद दोहरी क्षेत्रों (या, वैकल्पिक रूप से, एक पृथक अस्थायी और निर्वासित वर्ग) की एक जोड़ी में बदलना होगा। मैं आपके कोड में किसी अन्य संभावित प्रदर्शन समस्या को नहीं देखता हूं। लेकिन जब यह प्रदर्शन की बात आती है, तो आपको हमेशा अपने प्रोफाइलिंग पर भरोसा करना चाहिए, न कि आपके (या कोई अन्य) अंतर्ज्ञान। इसके अलावा, मैं अपने तरीकों के कुछ नाम पसंद नहीं है I विशेष रूप से: ValueUpdated विधि नाम आम तौर पर किसी रूप में होना चाहिए, कुछ नहीं हुआ। तो मुझे लगता है कि एक बेहतर नाम UpdateValue होगा। जोड़ें। संशोधित करें। ये आपके मूविंग एवरेज के दो मौलिक संचालन हैं और मुझे लगता है कि ये नाम अर्थ को अच्छी तरह से व्यक्त नहीं करते हैं। मैं उन्हें कुछ हटो एंडसेट चालू और सेट क्रूरंट जैसे फोन करूँगा। क्रमशः। हालांकि इस तरह के नामकरण से पता चलता है कि मौलिक संचालन को स्थानांतरित करने और सेट करंट होना चाहिए। डबल एक्सपोजेंलिटी मूविंग एवरेज एक्सचेंज ट्रेडर्स ने उच्च संभावना व्यापारिक प्रविष्टि बिंदुओं को समझने में मदद करने और कई सालों के लिए लाभदायक निकास के आधार पर चलने वाली औसत पर भरोसा किया है। चलती औसत के साथ एक प्रसिद्ध समस्या, हालांकि, गंभीर अंतराल है जो अधिकांश प्रकार की चलती औसत में मौजूद है। दोगुनी घातीय चलती औसत (डीईएमए) एक तेज औसत पद्धति की गणना करके एक समाधान प्रदान करता है। तकनीकी विश्लेषण में डबल घातीय मूविंग औसत का इतिहास चलती औसत शब्द निर्दिष्ट अवधि के दौरान एक विशेष व्यापारिक साधन के लिए मूल्य के औसत का संदर्भ देता है। उदाहरण के लिए, एक 10-दिवसीय चल औसत पिछले 10 दिनों में किसी विशिष्ट साधन की औसत कीमत की गणना करता है 200 दिन की चलती औसत पिछले 200 दिनों की औसत कीमत की गणना करता है। प्रत्येक दिन, आखिरी एक्स नंबरों पर आधार गणना करने के लिए लुक-बैक की अवधि अग्रिम दिनों में होती है। चलती औसत एक चिकनी, घुमावदार रेखा के रूप में दिखाई देती है जो एक साधन की लंबी अवधि की प्रवृत्ति का दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करती है। तेजी से बढ़ते औसत, छोटी नजर-वापस की अवधि के साथ, धीमी गति से चलती औसत हफ्तों में धीमी गति से चलती औसत होती है, जो अब तक-पीछे की अवधि होती है, चिकनी होती हैं। चूंकि चलती औसत पिछड़े दिखने वाला सूचक है, यह कम है। चित्रा 1 में दिखाए गए डबल एक्सपोजेंलिटी मूविंग एवरेज (डीईएमए) को पैट्रिक मुलॉय द्वारा विकसित किया गया था, जो परंपरागत मूविंग एवियों में पाया गया समय की मात्रा को कम करने की कोशिश में था। यह पहली बार फरवरी 1 99 4 में शुरू हुआ था, मुलोफ़्स के लेखों के बारे में तकनीकी विश्लेषण का स्टॉक एएमपी कॉमोडिटीज पत्रिका, द्रुतशीतन औसत के साथ Smoothing Data। (तकनीकी विश्लेषण पर प्राइमर के लिए, हमारे तकनीकी विश्लेषण ट्यूटोरियल पर एक नज़र डालें।) चित्रा 1: ई-मिनी रसेल 2000 फ्यूचर्स कॉन्ट्रैक्ट का यह एक मिनट का चार्ट दिखाता है कि दो भिन्न डबल एक्सपोजनल मूविंग एवरेज 55-नीले रंग की नीली, गुलाबी में एक 21-अवधि डेला की गणना के रूप में मुलो अपने मूल लेख में बताते हैं, डीईएए केवल एक ईएमए के दो बार समय के साथ डबल एएमए नहीं है, लेकिन एकल और दोहरी ईएमए का एक समग्र कार्यान्वयन है जो किसी अन्य ईएमए के साथ मूल के दो। दूसरे शब्दों में, डीएएमए केवल दो ईएमए नहीं जोड़ता है, या चलती औसत की चलती औसत है, लेकिन एकल और दोहरे ईएमए दोनों की गणना है। लगभग सभी ट्रेडिंग विश्लेषण प्लेटफार्मों में डीईएएमए को एक सूचक के रूप में शामिल किया गया है जो कि चार्ट में जोड़ा जा सकता है। इसलिए, व्यापारियों ने गणना के पीछे गणित को जानने के बिना और किसी भी कोड लिखने या इनपुट करने के बिना डीएएमए का उपयोग कर सकते हैं। पारंपरिक मूविंग एवरेज मूविंग एवरेज के साथ डीएएमए की तुलना तकनीकी विश्लेषण के सबसे लोकप्रिय तरीकों में से एक है। कई व्यापारियों ने प्रवृत्तियों के उलट होने के लिए उनका इस्तेमाल किया। विशेष रूप से चलती औसत क्रॉसओवर में, जहां विभिन्न लंबाई की दो चलती औसत चार्ट पर रखे जाते हैं। अंक जहां चलती हुई औसत क्रॉस अवसरों को खरीदने या बेचने का संकेत दे सकता है डीएएमए व्यापारियों को जल्द ही प्रतिद्वंद्वियों के स्थान पर लाने में मदद कर सकता है क्योंकि यह बाजार गतिविधि में बदलावों का जवाब देना अधिक तेज है। चित्रा 2 ई-मिनी रसेल 2000 वायदा अनुबंध का एक उदाहरण दिखाता है। यह एक मिनट चार्ट में चार चलने वाले औसत लागू होते हैं: 21-अवधि DEMA (गुलाबी) 55-अवधि डीएएमए (गहरे नीले) 21-अवधि एमए (हल्का नीला) 55-अवधि एमए (हल्का हरा) चित्रा 2: यह एक मिनट का चार्ट ई-मिनी रसेल 2000 फ्यूचर कॉन्ट्रैक्ट में डेसा के तेज प्रतिक्रिया समय को दिखाया गया है जब क्रॉसओवर में उपयोग किया जाता है। ध्यान दें कि दोनों उदाहरणों में डेमा क्रॉसओवर एमए क्रॉसओवर से पहले जितनी जल्दी दिखाई देता है। पहला डेमा क्रॉसओवर 12:29 पर प्रदर्शित होता है और अगली बार 663.20 की कीमत पर खुलता है। दूसरी तरफ एमए क्रॉसओवर, 12:34 पर फॉर्मेट करता है और अगली सलाखों की कीमत 660.50 पर है। क्रॉसओवर के अगले सेट में, डेमा क्रॉसओवर 1:33 पर प्रदर्शित होता है और अगली बार 658 में खुलता है। इसके विपरीत, एमए, 1:43 पर, 662. 9 0 में अगली बार खोलने के साथ। प्रत्येक उदाहरण में, डीएएमए क्रॉसओवर एमए क्रॉसओवर से पहले की प्रवृत्ति में आने में एक फायदा प्रदान करता है। (अधिक अंतर्दृष्टि के लिए, मूविंग एवरेज ट्यूटोरियल पढ़ें।) डेमेडिंग के साथ ट्रेडिंग ऊपर चलने वाले औसत क्रॉसओवर उदाहरणों में तेजी से दोहरे घातांक चलती औसत का उपयोग करने की प्रभावशीलता है। डीएएमए को एक स्टैंडअलोन इंडिकेटर या एक विदेशी सेटअप के रूप में इस्तेमाल करने के अलावा, डीएएमए विभिन्न संकेतकों में इस्तेमाल किया जा सकता है जहां तर्क चलती औसत पर आधारित होता है। तकनीकी विश्लेषण उपकरण जैसे बॉलिंजर बैंड चलती औसत कनवर्जेन्सीविरजेंस (एमएसीडी) और ट्रिपल एक्सपोजेंलिटी मूविंग एवरेज (टीआरआईएक्स) औसत प्रकार के चलते पर आधारित हैं और दूसरी पारंपरिक प्रकार की मूविंग एवरेज की जगह डीईएमए को शामिल करने के लिए संशोधित किया जा सकता है। डीईएएम को प्रतिस्थापित करने से व्यापारियों को अलग-अलग खरीद और बिक्री के मौके मिल सकते हैं जो इन संकेतकों में पारंपरिक तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले एमए या एएमए द्वारा प्रदान किए गए हैं। बेशक, एक प्रवृत्ति में जल्दी ही बजाय बाद में अधिक लाभ होता है। चित्रा 2 चित्रा 2 इस सिद्धांत को दिखाता है - अगर हम क्रॉसओवर का इस्तेमाल सिग्नल खरीदने और बेचने के लिए करते थे। एमए क्रॉसओवर के विरोध में डेमा क्रॉसओवर का उपयोग करते समय हम ट्रेडों में काफी पहले प्रवेश करेंगे। निचले स्तर के व्यापारियों और निवेशकों ने अपने बाजार विश्लेषण में लंबे समय तक चलने की औसत उपयोग किया है। चलने की औसत एक व्यापक रूप से प्रयुक्त तकनीकी विश्लेषण उपकरण है जो किसी दिए गए व्यापारिक साधन के दीर्घकालिक रुझान को त्वरित रूप से देखने और व्याख्या करने का एक साधन प्रदान करता है। उनकी बहुत ही प्रकृति के चलते चलने की वजह से संकेतक ठोके रहे हैं। तेज, अधिक उत्तरदायी संकेतक की गणना के लिए चलती औसत को ज़ूम करने के लिए यह उपयोगी है। डबल घातीय चलती औसत व्यापारियों और निवेशकों को लंबे अंतराल प्रवृत्ति का एक दृश्य प्रदान करता है, कम अंतराल के समय के साथ तेज़ी से चलती औसत होने के अतिरिक्त लाभ के साथ। (संबंधित पढ़ने के लिए, मूविंग एवरेज एमएसीडी कॉम्बो और सरल बनाम घातीय मूविंग एवरेज पर एक नज़र डालें।) अनुच्छेद 50 यूरोपीय संघ संधि में एक वार्ता और निपटान खंड है जो किसी भी देश के लिए किए जाने वाले कदमों की रूपरेखा करता है। बीटा पूरे बाजार के मुकाबले एक सुरक्षा या पोर्टफोलियो की अस्थिरता या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। व्यक्तियों और निगमों द्वारा किए गए पूंजीगत लाभ पर लगाए गए एक प्रकार का कर। पूंजीगत लाभ लाभ है कि एक निवेशक किसी निर्दिष्ट कीमत से कम या नीचे एक सुरक्षा खरीदने का आदेश। एक खरीद सीमा आदेश व्यापारियों और निवेशकों को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। एक आंतरिक राजस्व सेवा (आईआरएस) नियम जो IRA खाते से जुर्माना-मुक्त निकासी की अनुमति देता है। नियम की आवश्यकता है कि। जनता के लिए एक निजी कंपनी द्वारा स्टॉक की पहली बिक्री। आईपीओ अक्सर छोटे, छोटी कंपनियों द्वारा जारी किए जाते हैं। I में अनिवार्य रूप से मूल्यों की एक सरणी होती है: ऊपर की सरणी को बड़ा किया जाता है, आईएम को मेरे असली कोड में 1 मिलियन सेकेंड का मूल्य इकट्ठा किया जाता है और मुझे एक एल्गोरिथ्म पर आउटपुट को संसाधित करने की ज़रूरत है समय में एक बिंदु से पहले निकटतम शिखर खोजने के लिए मेरा तर्क विफल रहता है क्योंकि ऊपर मेरे उदाहरण में, 0.36 असली शिखर है, लेकिन मेरा एल्गोरिदम पीछे की ओर देखता है और सबसे अंतिम संख्या 0.25 को चरम के रूप में देखता है, क्योंकि इससे पहले 0.24 की कमी आई है। लक्ष्य इन मूल्यों को लेना है और उनको एक एल्गोरिथ्म लागू करना है जो उन्हें थोड़ा सा आसान बना देगा ताकि मेरे पास अधिक रैखिक मूल्य हो। (अर्थात्: मेरे परिणामों की तरह Id, curvy होना, नहीं jaggedy) मुझे अपने मूल्यों के लिए एक घातीय चलती औसत फिल्टर लागू करने के लिए कहा गया है Ive मैं यह कैसे कर सकता हूं यह गणितीय समीकरणों को पढ़ने के लिए मेरे लिए बहुत कठिन है, मैं कोड के साथ बहुत बेहतर काम करता हूं मैं अपने सरणी में मूल्यों की प्रक्रिया कैसे करूं, एक घातीय चलती औसत गणना को लागू करने के लिए, उन्हें भी 8 फ़रवरी 12 20:27 को पूछे जाने के लिए एक घातीय चलती औसत की गणना करना आपको कुछ राज्य को आस-पास रखने की आवश्यकता है और आपको ट्यूनिंग पैरामीटर की आवश्यकता है यह एक छोटे वर्ग के लिए कॉल करता है (आप 5 या बाद के संस्करण का उपयोग कर संभालने के लिए मानते हैं): आप चाहते हैं कि क्षय पैरामीटर के साथ झटपट (ट्यूनिंग 0 और 1 के बीच होना चाहिए) और फिर औसत () फ़िल्टर का उपयोग करें। जब कोई पृष्ठ किसी गणितीय पुनरावृत्ति पर पढ़ता है, तो आपको वास्तव में यह जानने की आवश्यकता होती है कि इसे कोड में कब बदलना है, यह है कि गणितज्ञों को सरणियों में अनुक्रमित और सबस्क्रिप्ट के साथ क्रम लिखना चाहते हैं। (वे कुछ अन्य नोट्स भी हैं, जो मदद नहीं करते हैं।) हालांकि, एएमए बहुत सरल है क्योंकि आपको केवल एक पुराना मूल्य याद रखना जरूरी है, कोई जटिल राज्य सरणियों की आवश्यकता नहीं है उत्तर दिया 8 फ़रवरी 12 20:42 टीकेकोहेरन: बहुत ज्यादा यह आसान है जब चीजें आसान हो सकती हैं (नया क्रम शुरू होने पर, नया एवरेजर प्राप्त करें।) ध्यान दें कि औसत अनुक्रम में पहले कुछ शब्द सीमा प्रभावों के कारण थोड़ी देर के आसपास कूदेंगे, लेकिन आप अन्य चलने वाली औसत भी। हालांकि, एक अच्छा फायदा यह है कि आप चल औसत औसत तर्क को एवरेजर में और अपने बाकी प्रोग्राम को बहुत परेशान किए बिना प्रयोग कर सकते हैं। ndash Donal Fellows Feb 9 12 at 0:06 मुझे आपके प्रश्नों को समझने में कठिन समय आ रहा है, लेकिन मैं वैसे भी जवाब देने की कोशिश करूंगा। 1) यदि आपका एल्गोरिथम 0.26 के बजाय 0.25 मिला है, तो यह गलत है। यह गलत है क्योंकि यह एक मोनोटोनिक वृद्धि या कमी (जो हमेशा ऊपर जा रहा है या हमेशा नीचे जा रहा है) मानता है। जब तक आप अपने सभी डेटा का औसत नहीं करते, आपके डेटा अंक --- जैसा कि आप उन्हें प्रस्तुत करते हैं --- नॉनलाइनर हैं यदि आप वास्तव में समय के दो बिंदुओं के बीच अधिकतम मान प्राप्त करना चाहते हैं, तो अपनी सरणी को tmin से tmax में दो और उस सबरेरे का अधिकतम पता लगाएं। 2) अब, चलती औसत की अवधारणा बहुत सरल है: कल्पना करो कि मेरे पास निम्न सूची है: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5। मैं इसे दो नंबरों की औसत ले कर इसे चिकना कर सकता हूं: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5। ध्यान दें कि पहली संख्या 1.5 और 1.4 (दूसरी और पहली संख्या) की औसत दूसरी (नई सूची) 1.4 और 1.5 (तीसरी और दूसरी पुरानी सूची) की औसत तीसरी (नई सूची) 1.5 और 1.4 की औसत है (चौथा और तीसरा), और इतने पर। मैं यह अवधि तीन या चार बना सकता था, या n ध्यान दें कि डेटा कितना चिकना है। काम पर चलती औसत को देखने का एक अच्छा तरीका Google वित्त में जाना है, एक स्टॉक का चयन करें (टेस्ला मोटर्स को बहुत अस्थिर (टीएसएलए) देखें) और चार्ट के तल पर तकनीकी पर क्लिक करें। किसी दी गई अवधि के साथ मूविंग औसत का चयन करें, और अपने भिन्नताओं की तुलना करने के लिए घातीय चलती औसत चुनें घातीय चलती औसत इस का सिर्फ एक और विस्तार है, लेकिन पुराने डेटा को नए आंकड़ों के मुकाबले कम आंकना यह पीठ के पीछे चौरसाई के पूर्वाग्रह का एक तरीका है। कृपया विकिपीडिया प्रविष्टि पढ़ें। इसलिए, यह एक उत्तर की तुलना में अधिक एक टिप्पणी है, लेकिन थोड़ी टिप्पणी बॉक्स बस छोटा था। सौभाग्य। यदि आपको गणित के साथ परेशानी हो रही है, तो आप घातीय के बजाय एक सरल चलती औसत के साथ जा सकते हैं तो आपको जो आउटपुट मिलता है वह एक्स x से विभाजित अंतिम x शब्द होगा। अनचेस्टर स्यूडोकोड: ध्यान दें कि आपको डेटा के शुरुआती और अंतिम भागों को संभालना होगा क्योंकि स्पष्ट रूप से आप पिछले 5 शब्दों को औसत नहीं कर सकते जब आप अपने दूसरे डेटा बिंदु पर हों इसके अलावा, इस चल औसत (योग - सबसे पुराना नवीनतम) की गणना करने के अधिक कुशल तरीके हैं, लेकिन यह इस बात की अवधारणा को प्राप्त करना है कि क्या हो रहा है। उत्तर दिया, 8 फरवरी को 20: 41 मैं एक छोटे व्यापारिक रोबोट को व्यायाम के रूप में विकसित कर रहा हूं। वह दिन के बाद स्टॉक की कीमतों को प्राप्त करता है (पुनरावृत्तियों के रूप में प्रतिनिधित्व किया गया)। यह है कि मेरा व्यापारिक वर्ग कैसा दिखता है: जैसा कि आप मेरे पिछले दो विशेषताओं से देख सकते हैं, मैं एक प्रवृत्ति निम्नलिखित एल्गोरिथ्म के हिस्से के रूप में एक घातीय मूविंग औसत को लागू करना चाहता हूं। लेकिन मुझे लगता है कि मुझे यह समझ में नहीं आया कि यह कैसे कार्यान्वित करने के लिए मेरे कैल्सेमा फ़ंक्शन का काम करता है जो केवल ईएमए की गणना करता है: लेकिन जब मेरे स्टॉक मूल्य (फाइल में पारित) ऐसे होते हैं: यह सुनिश्चित करने के लिए कि मेरा ईएमए समझ में आता है, और अच्छी तरह से यह नहीं है कि ऑपरेशन पर मुझे गलत कहां जाना पड़ता है, अगर मैं पहली बार कॉलसैए फोन करता हूं तो मुझे आखिरी ईएएम क्या मान देना चाहिए ऑपरेशन गलत है, जैसा आपने देखा। अस्वीकरण मैं विकिपीडिया से यह एल्गोरिदम मिला। और ऐसा कोई सटीक नहीं हो सकता है यहाँ (पेज 3) एक बेहतर एक हो सकता है, लेकिन मैं नहीं कर सकता न्यायाधीश, मैंने उन एल्गोरिदम का इस्तेमाल कभी नहीं किया और इसलिए मुझे पता नहीं है कि आईएम किस बारे में बात कर रहा है :) सी (एएमए) वाई (एएमए) ए (सी (कीमत) - वाई (एएमए )) सी (ईएमए) वर्तमान ईएमए y (ईएमए) है पिछले ईएमए एक 0 और 1 सी (मूल्य) के बीच कुछ यादृच्छिक मूल्य वर्तमान कीमत है, लेकिन आपने लगभग एक ही चीज़ की है: सी (एएमए) (सी (कीमत) - y (एएमए) बी) वाई (ईएमए) मुझे नहीं पता है कि आपने 2 दिनों के दौरान क्या किया था 1। लेकिन यह हमेशा 0 और 1 के बीच का मान नहीं होगा (वास्तव में, यहां तक ​​की अधिकांश समय 0 भी हो सकता है, क्योंकि ये सभी इंटरगर हैं )। आपने गलत स्थान पर एक कोष्ठक लगा दिया (बी के बाद और y के बाद नहीं (एएमए))। तो ऑपरेशन अब इस तरह दिखाई देगा: पिछलेएएमए 0.5 (वर्तमान स्टॉक - आखिरी ईएएमए) पहले अंतिम ईएमए के लिए एस 1 के अनुसार अपरिभाषित है। एस 1 कई अलग-अलग तरीकों से शुरू किया जा सकता है, सबसे अधिकतर सूची में एस 11 प्रथम तत्व की स्थापना के द्वारा, हालांकि अन्य तकनीकें मौजूद हैं, जैसे एस 1 को पहले 4 या 5 टिप्पणियों के औसत पर सेट करना। परिणामस्वरूप चलती औसत पर एस 1 आरंभीकरण प्रभावों के महत्व को छोटे मूल्यों पर निर्भर करता है, जो बड़े मूल्यों के मुकाबले एस 1 अपेक्षाकृत अधिक महत्वपूर्ण होता है, क्योंकि उच्चतर रिवार्ड्स पुराने अवलोकनों में तेजी से होती हैं। 18 मई को 13:30 बजे उत्तर दिया