Ein Exponential Moving Average ist ein Durchschnitt der Daten, die über einen Zeitraum berechnet werden, in dem die letzten Tage mehr Gewicht erhalten. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann mit jedem Preis verwendet werden, einschließlich eines: Hi, Low, Open und Close, oder es könnte auf andere Indikatoren angewendet werden. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt glättet eine Datenreihe, die sehr wichtig in einem volatilen Markt ist, da es hilft, überschüssiges Datenrauschen zu entfernen, so dass wesentliche Trends identifiziert werden können. Dundas Chart für Windows Forms hat vier Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach. Exponentiell. Dreieckig. Und Gewichtet. Der wichtigste Unterschied zwischen den obigen gleitenden Durchschnitten ist, wie sie ihre Datenpunkte gewichten. Wir empfehlen Ihnen, mit den Finanzformeln zu lesen, bevor Sie fortfahren. Mithilfe von Finanzformeln erhalten Sie eine ausführliche Erläuterung, wie Sie Formeln verwenden können, und erläutert auch die verschiedenen Optionen, die Ihnen beim Anwenden einer Formel zur Verfügung stehen. Ein Liniendiagramm ist eine gute Wahl, wenn ein exponentieller gleitender Durchschnitt angezeigt wird. Finanzinterpretation: Der Exponential Moving Average wird verwendet, um einen Wert mit seinem exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu vergleichen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt gibt mehr Einfluss auf die aktuelleren Preise, und aufgrund dieses Gewichtungsmechanismus wird der gleitende Durchschnitt den Preisen viel schneller folgen als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das wichtigste Element, das bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wird, ist die verwendete Zeitdauer. Dieser Zeitraum sollte dem beobachteten Marktzyklus entsprechen. Der Zeitraum beeinflusst den Prozentsatz, der als Gewicht für die letzten Perioden verwendet wird. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein nacheilender Indikator, und als solcher wird immer Weg Preis. Wenn der Preis einem Trend folgt, dann wird der exponentielle gleitende Durchschnitt sehr nahe an dem Preis liegen. Wenn ein Preis steigt, dann wird der exponentielle gleitende Durchschnitt höchstwahrscheinlich unter den Preis fallen. Dies ist wegen des Einflusses aus den historischen Daten. Berechnung: Um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt neu zu berechnen, müssen Sie einen Prozentsatz finden, der auf die letzten Tage angewendet werden kann. Der Prozentsatz kann unter Verwendung eines Zeitraums ermittelt werden: Als nächstes wird der exponentielle gleitende Durchschnitt unter Verwendung des heutigen Preises und des gestrigen Exponentialbewegungsdurchschnitts berechnet: Dieses Beispiel veranschaulicht, wie ein 20 Tage gleitender Durchschnitt unter Verwendung der Formelmethode berechnet wird: Berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt auf einer Warteschlange CI haben eine einfache Klasse für die Berechnung der gleitenden Durchschnitt der Werte, die ich hinzufügen. Ich benutze es so: Ich möchte diese Klasse erweitern, um auch das ExponentialMovingAverage zurückzugeben. Wie würden Sie schreiben den exponentiellen Durchschnitt der Queued-Elemente in Anführungszeichen Ich verwirkliche Sie müssen eine Alpha-Eigenschaft zur Klasse hinzufügen, aber Im nicht sicher, wie die Mathe für die Berechnung abzuschließen. Wie wäre es mit LINQ: return Quotes. DefaultIfEmpty ().Aggregate ((ema, nextQuote) gt alpha nextQuote (1 - alpha) ema) Ich würde darauf hinweisen, dass für Echtzeit-Finanzdaten ist dies sehr ineffizient. Viel besser wäre es, den vorherigen EMA-Wert zwischenzuspeichern und ihn auf eine neue Quote mit der obigen (konstanten) Wiederholungsformel zu aktualisieren. Dieser Artikel listet eine Formel. Es hilft en. wikipedia. orgwikiMovingaverageExponentialmovingaverage Related Post Im Versuch, einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA) auf postgres zu implementieren, aber wie ich die Dokumentation zu überprüfen und darüber nachzudenken, desto mehr versuche ich die mehr verwirrt bin ich. Die Formel für EMA (x) lautet: EMA (xn) xn (1 -) EMA (xn-1) Es scheint, dass ich einen kontinuierlichen Wert habe, für den Id einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen möchte. Normalerweise benutze ich nur die Standardformel dafür: Sn Y (1-) Sn-1 wobei Sn der neue Durchschnitt ist, das Alpha ist, Y die Stichprobe ist und Sn-1 die vorherige a ist, habe ich einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (Doppelter Preis, double smoothingValue, int dataSetSize) CREATE DEFINER ninjadba PROCEDURE adb. MACD12 (x int) LANGUAGE SQL DETERMINISTISCHE READS SQL DATEN SQL SECURITY DEFINER COMMENT BEGIN MACD12: BEGIN DECLARE z FLOAT DECLARE und FLOAT default 56.41 DECLARE w float WHILE x lt 10 do INSERT Ich habe eine Zeitreihe in Form einer SortedListltdateTime, doublegt. Ich möchte einen gleitenden Durchschnitt dieser Serie berechnen. Ich kann dies mit einfachen für Schleifen tun. Ich frage mich, ob es einen besseren Weg, dies zu tun mit linq. Meine Version: usin Wenn ich Zeitreihendaten - eine Liste von Paaren - habe und will, um es zu glätten, kann ich einen Exponential Moving Average wie folgt verwenden: EMAdata, alpha: .1: Transpose amp email160protected Wie würden Sie mich im Wesentlichen implementieren Haben eine Reihe von Werten wie folgt: 0.25, 0.24, 0.27, 0.26, 0.29, 0.34, 0.32, 0.36, 0.32, 0.28, 0.25, 0.24, 0.25 Das obige Array ist vereinfacht, Im sammeln 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und Ich muss die Ausgabe verarbeiten o Ich möchte einen Zeitleistenbericht erstellen, der für jedes Datum in der Zeitleiste einen gleitenden Durchschnitt der letzten N Datenpunkte in einem Datensatz zeigt, der einige Maßnahmen und die Daten hat, die gemessen wurden. Ich habe eine Kalender-Tabelle mit jedem Tag zu prov Hi. Ich bin neu für SharePoint 2010. Ich habe Anforderung für die Anzeige von Daten als ein Diagramm aus SQL-Datenbank für diese habe ich ein Business-Data-Chart-Webpart und ausgewählten Business-Daten-Katalog Datenquelle erstellt. In Grafik zwei Data-Serie habe ich x - Ill geben einige Kontext, so macht es Sinn. Ich erfasse Kundenbewertungen für Produkte in einer Tabelle (Rating) und möchte in der Lage sein, einen kumulativen Moving Average der Ratings basierend auf der Zeit zurückzugeben. Ein grundlegendes Beispiel folgt eine Bewertung pro Tag: 02 FEB Ich versuche, zu berechnen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auf 15 Tage Bars, sondern wollen die Entwicklung der 15-Tage-Bar EMA auf jeder (Ende) Tagbar zu sehen. Also, das bedeutet, dass ich 15 Tage Bars haben. Wenn neue Daten in einer täglichen Basis kommt, möchte ich neu berechnen Ich möchte einen gleitenden Durchschnitt der letzten, sagen 20, Zahlen einer Spalte zu berechnen. Ein Problem ist, dass einige Zellen der Spalte leer sein können, sie sollten ignoriert werden. Beispiel: A 175 154 188 145 155 167 201 Ein gleitender Durchschnitt der letzten drei wäre Im noch auf Groking der F-Sache arbeiten - versuchen, herauszufinden, wie man in F zu denken, anstatt nur die Übersetzung von anderen Sprachen, die ich kenne. Ive vor kurzem denkend über die Fälle, in denen Sie nicht eine 1: 1 Karte zwischen vorher und nach haben. Fälle w Dieses Wochenende beschloss ich, meine Hand an einigen Scala und Clojure versuchen. Im kompetent mit objektorientierten Programmierung, und so Scala war leicht zu holen als eine Sprache, wollte aber versuchen, funktionale Programmierung. Hier wurde es hart. Ich kann einfach nicht Im Im Versuch, einen variablen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auf einer Zeitreihe von Intraday-Daten (d. H. 10 Sekunden) zu implementieren. Durch Variable, ich meine, dass die Größe des Fensters, die in dem gleitenden Durchschnitt enthalten ist, von einem anderen Faktor (d. h. Flüchtigkeit) abhängt. Ich war thinki Mit der folgenden Tabelle, Wie würde eine Spalte für 5 Perioden gleitenden Durchschnitt erhalten, 10 Perioden gleitenden Durchschnitt, 5 Zeitraum exponentiellen gleitenden Durchschnitt. -------------------- Preis Datadate -------------------- 122.29 2009-10-08 122.78 2009 Hallo ich habe ein Problem. Ich weiß, wie zu berechnen gleitenden Durchschnitt letzten 3 Monate mit oracle analytischen Funktionen. Aber meine situatiion ist ein wenig anders Monat ----- ProductType ----- Verkäufe ---------- Durchschnitt (HAVE TO FIND THIS) 1 --------- A-- ------------- 10 1 Ich suche eine Funktion zur Berechnung der exponentiellen Bewegungssumme in numpy oder scipy. Ich möchte vermeiden, mit Python-Schleifen, weil sie wirklich langsam sind. Um genau zu sein, habe ich zwei Serien A und T. Ti ist der Zeitstempel des Werts Ai. Ich definiere eine halb-deAn Exponential Moving Average ist ein Durchschnitt der Daten berechnet über einen Zeitraum, in dem die letzten Tage mehr Gewicht gegeben werden. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann mit jedem Preis verwendet werden, einschließlich eines: Hi, Low, Open und Close, oder es könnte auf andere Indikatoren angewendet werden. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt glättet eine Datenreihe, die sehr wichtig in einem volatilen Markt ist, da es hilft, überschüssiges Datenrauschen zu entfernen, so dass wesentliche Trends identifiziert werden können. Dundas Chart für Reporting Services hat vier Arten von gleitenden Durchschnitten: Einfach. Exponentiell. Dreieckig. Und Gewichtet. Der wichtigste Unterschied zwischen den obigen gleitenden Durchschnitten ist, wie sie ihre Datenpunkte gewichten. Wir empfehlen Ihnen, mit den Finanzformeln zu lesen, bevor Sie fortfahren. Mithilfe von Finanzformeln erhalten Sie eine ausführliche Erläuterung, wie Sie Formeln verwenden können, und erläutert auch die verschiedenen Optionen, die Ihnen beim Anwenden einer Formel zur Verfügung stehen. FormulaFinancial (FinancialFormula. ExponentialMovingAverage, 20, Serie 1: Y2, Serie 2: Y) Ein Liniendiagramm ist eine gute Wahl, wenn ein exponentieller gleitender Durchschnitt angezeigt wird. Finanzinterpretation: Der Exponential Moving Average wird verwendet, um einen Wert mit seinem exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu vergleichen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt gibt mehr Einfluss auf die aktuelleren Preise, und aufgrund dieses Gewichtungsmechanismus wird der gleitende Durchschnitt den Preisen viel schneller folgen als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das wichtigste Element, das bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wird, ist die verwendete Zeitdauer. Dieser Zeitraum sollte dem beobachteten Marktzyklus entsprechen. Der Zeitraum beeinflusst den Prozentsatz, der als Gewicht für die letzten Perioden verwendet wird. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein nacheilender Indikator, und als solcher wird immer Weg Preis. Wenn der Preis einem Trend folgt, dann wird der exponentielle gleitende Durchschnitt sehr nahe an dem Preis liegen. Wenn ein Preis steigt, dann wird der exponentielle gleitende Durchschnitt höchstwahrscheinlich unter den Preis fallen. Dies ist wegen des Einflusses aus den historischen Daten. Berechnung: Um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt neu zu berechnen, müssen Sie einen Prozentsatz finden, der auf die letzten Tage angewendet werden kann. Der Prozentsatz kann unter Verwendung eines Zeitraums bestimmt werden: Als nächstes wird der exponentielle gleitende Durchschnitt unter Verwendung des heutigen Preises und gestern berechnet. Exponential Moving Average: Dieses Beispiel zeigt, wie ein 20-Tage-Moving-Durchschnitt mit der Formel-Methode berechnet wird
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