Semplice Mobile Media Formula Java

Ho bisogno di tenere traccia degli ultimi 7 giorni ore di lavoro in un ciclo di lettura di file flat. Il suo essere utilizzati per misurare fatigueability di turni di lavoro. In questo momento ho qualcosa che funziona, ma sembra piuttosto prolisso e Im non sicuro se theres un modello di questo è più succinta. Attualmente, ho una classe Java con un array statico per contenere i dati ultimi x giorni, poi come ho letto attraverso il file, ho recidere il primo elemento e spostare gli altri 6 (per una settimana in totale rotolamento) indietro di una. La lavorazione di questo array statico è fatto in un proprio metodo per esempio. La mia domanda: è questo un approccio progettuale ragionevole, o c'è qualcosa di assolutamente ovvio e semplice per eseguire questa operazione Grazie ragazzi ha chiesto 30 ago 11 in 14:33 Grazie mille ragazzi: I39ve ottenuto il messaggio: utilizzare un oggetto di livello superiore e sfruttare il metodi rilevanti o un buffer circolare. Grandi risposte, tutti loro. Quando si pensa a questo proposito, è sempre necessario l'accesso a tutta la gamma in modo da poter sbarazzarsi di quel primo ingresso - che wasn39t 100 sicuro per conto mio. I39m sollevato dal fatto che ho perso un po 'hadn39t 1 liner e era fondamentalmente su un ragionevole, se traccia non efficiente e concisa Questo è quello che mi piace di questo sito: alta qualità, relative risposte da parte di persone che conoscono il loro SHT. ndash Pete855217 30 agosto 11 alle 15:05 Perché si inizializza RunningTotal su null Qual è il suo tipo in cui è dichiarata Sarebbe bene se si mette alcuni esempi di codice che assomigliano codice Java vero e proprio. Passando, la mia critica sarebbe il seguente: la vostra funzione non troppo. Una funzione, o un metodo, dovrebbe essere coesa. Più in modo appropriato, si dovrebbe fare una cosa e una cosa sola. Peggio ancora, che cosa accade nella vostra per ciclo quando x 5 Si copia runningTotal6 in runningTotal5. ma poi si hanno due copie dello stesso valore in posizione 5 e 6. Nel tuo disegno, la funzione movesshuffles gli elementi dell'array calcola la roba stampe totali per errore standard restituisce il totale Fa troppo. Il mio primo suggerimento è di non muoversi roba in giro nella matrice. Invece, implementare un buffer circolare e utilizzarlo invece della matrice. E 'semplificherà il vostro disegno. Il mio secondo suggerimento è quello di abbattere le cose in funzioni che sono coesa: avere una struttura di dati (un buffer circolare) che consente di aggiungere ad esso (e che scende la voce più vecchia ogni volta che raggiunge la sua capienza.) Hanno la struttura di dati implementare un interator avere una funzione che calcola il totale sul iteratore (non vi preoccupate se si sta calcolando il totale di un array, elenco o bufer circolare.) Non chiamare è totale. Chiamatela somma, che è quello che si sta Computing. Questo è quello che Id fare :) That39s informazioni grande Luis, tuttavia ricordate questa funzione è una piccola parte della funzionalità della classe, e sarebbe eccessivo aggiungere troppo codice per renderlo perfetto. Sei tecnicamente corretta, e ho capito il mio codice fa 39too much39, ma allo stesso tempo a volte it39s meglio sbagliare sul lato della più piccola, il codice più chiaro che andare per la perfezione. Dato le mie capacità Java, anche facendo il pseudocodice che si descrive compilare avrebbe mi soffio il bilancio su questo (), ma grazie per la descrizione chiara. ndash Pete855217 31 agosto 11 alle 02:23 Hmmm, it39s non si tratta di perfezione, ma sulle pratiche industriali consolidate che abbiamo conosciuto per gli ultimi 3 decenni. codice pulito è sempre uno che è partizionato. Abbiamo decenni di prove che indicano questa è la strada da percorrere nel caso generale (in termini di costo-efficienza, riduzione dei difetti, la comprensione, ecc). a meno che non si getta codice per una sorta di una volta di cosa. Non è mai costosa fare questo quando si inizia qualsiasi analisi problema in questo modo. Coding 101, scomporre il problema e il codice segue, né eccessivo né difficile) ndash luis. espinal 31 ago 11 alle 15:55 Il vostro compito è troppo semplice e il aproach avete adottato è certamente un bene per il lavoro. Tuttavia, se si desidera utilizzare un design migliore, è necessario sbarazzarsi di tutto quel movimento numero è meglio utilizzare una coda FIFO e fare buon uso di metodi push e pop in questo modo il codice riflettere solito qualsiasi spostamento dei dati, solo le due azioni logiche di nuovi dati e rimuovere i dati più vecchi di 7 giorni. risposto 30 agosto 11 alla 14: 49Moving Medie - semplici e medie mobili esponenziali - semplice ed esponenziale Introduzione Medie mobili lisciare i dati sui prezzi in modo da formare una tendenza seguente indicatore. Essi non prevedere la direzione dei prezzi, ma piuttosto definiscono la direzione della corrente con un certo ritardo. Le medie mobili in ritardo perché si basano sui prezzi passati. Nonostante questo ritardo, medie mobili rendere più agevole l'azione dei prezzi e filtrare il rumore. Formano anche le basi per molti altri indicatori e sovrapposizioni tecniche, come le bande di Bollinger. MACD e il McClellan Oscillator. I due tipi più popolari di medie mobili sono la media mobile semplice (SMA) e la media mobile esponenziale (EMA). Queste medie mobili possono essere usate per identificare la direzione del trend o definire potenziali livelli di supporto e resistenza. Here039s un grafico sia con un SMA e di un EMA su di esso: mobile semplice calcolo della media Una media mobile semplice è formata calcolando il prezzo medio di un titolo su un determinato numero di periodi. La maggior parte delle medie mobili si basano sui prezzi di chiusura. Una media mobile semplice di 5 giorni è la somma di cinque giorni dei prezzi di chiusura diviso per cinque. Come suggerisce il nome, una media mobile è una media che si muove. Vecchio dati si interrompe come nuovi dati viene disponibili. Questo fa sì che la media di muoversi lungo la scala temporale. Di seguito è riportato un esempio di una 5 giorni di media mobile evoluzione nell'arco di tre giorni. Il primo giorno della media mobile copre semplicemente gli ultimi cinque giorni. Il secondo giorno della media mobile scarta il primo punto di dati (11) e aggiunge il nuovo punto di dati (16). Il terzo giorno della media mobile continua facendo cadere il primo punto di dati (12) e aggiungendo il nuovo punto di dati (17). Nell'esempio precedente, i prezzi aumentano gradualmente dal 11 al 17 per un totale di sette giorni. Si noti che la media mobile si alza anche dal 13 al 15 nel corso di un periodo di calcolo di tre giorni. Si noti inoltre che ogni valore della media mobile è appena sotto l'ultimo prezzo. Ad esempio, la media mobile per il primo giorno è uguale a 13 e l'ultimo prezzo è 15. I prezzi delle precedenti quattro giorni erano più bassi e questo fa sì che la media mobile di lag. Mobile esponenziale calcolo medio medie mobili esponenziali a ridurre il ritardo, applicando un peso maggiore ai prezzi recenti. La ponderazione applicata al prezzo più recente dipende dal numero di periodi in media mobile. Ci sono tre passi per il calcolo di una media mobile esponenziale. In primo luogo, calcolare la media mobile semplice. Una media mobile esponenziale (EMA) deve cominciare da qualche parte in modo da una media mobile semplice è usato come il precedente period039s EMA nel primo calcolo. In secondo luogo, calcolare il moltiplicatore ponderazione. In terzo luogo, calcolare la media mobile esponenziale. La formula che segue è un EMA 10 giorni. Una media mobile esponenziale a 10 periodi si applica una ponderazione 18.18 al prezzo più recente. A EMA 10-periodo può anche essere chiamato un 18.18 EMA. A EMA a 20 periodi si applica un peso di 9.52 per il prezzo più recente (2 (201) 0,0952). Si noti che il coefficiente per il periodo di tempo più breve è maggiore della ponderazione per il periodo di tempo più lungo. Infatti, la ponderazione scende della metà ogni volta che si spostano doppie medi di periodo. Se si vuole noi una percentuale specifica di un EMA, è possibile utilizzare questa formula per convertirlo in periodi di tempo e quindi immettere il valore come parametro EMA039s: Di seguito è riportato un esempio di foglio di calcolo di un 10 giorni di media mobile semplice e di un 10- giorno medio mobile esponenziale per Intel. Semplici medie mobili sono dritto in avanti e richiedono poca spiegazione. La media di 10 giorni si sposta semplicemente come nuovi prezzi disponibili e prezzi vecchi scendere. La media mobile esponenziale inizia con il semplice valore media mobile (22.22) nel primo calcolo. Dopo il primo calcolo, la formula normale riprende. Perché un EMA inizia con una media mobile semplice, il suo vero valore, non sarà realizzato fino a 20 o giù di periodi successivi. In altre parole, il valore sul foglio di calcolo Excel può differire dal valore grafico a causa del periodo di sguardo-back breve. Questo foglio di calcolo va solo indietro di 30 periodi, il che significa l'effetto della semplice media mobile ha avuto 20 periodi a dissipare. StockCharts risale almeno 250-periodi (tipicamente molto maggiori) per i suoi calcoli così gli effetti della media mobile nel primo calcolo sono completamente dissipata. Il GAL Factor Più lunga è la media mobile, più il ritardo. Una media mobile esponenziale a 10 giorni sarà abbracciare prezzi abbastanza da vicino e girare poco dopo che i prezzi girano. medie mobili brevi sono come barche di velocità - agile e veloce da cambiare. Al contrario, una media mobile di 100 giorni contiene un sacco di dati passato che lo rallenta. le medie più in movimento sono come cisterne oceano - letargico e lento a cambiare. Ci vuole un movimento di prezzo più grande e più a lungo per una 100 giorni di media mobile a cambiare rotta. Il grafico in alto mostra la 500 ETF SampP con 10 giorni EMA strettamente seguenti prezzi e una SMA di 100 giorni di rettifica superiore. Anche con il calo di gennaio-febbraio, i 100 giorni SMA ha tenuto il corso e non si voltò verso il basso. L'50 giorni di SMA si inserisce da qualche parte tra il giorno 10 e 100 medie mobili quando si tratta di fattore di ritardo. Semplice vs mobile esponenziale Medie Anche se ci sono chiare differenze tra semplici medie mobili e le medie mobili esponenziali, uno non è necessariamente migliore dell'altra. medie mobili esponenziali hanno meno lag e sono quindi più sensibili ai prezzi recenti - e recenti cambiamenti di prezzo. medie mobili esponenziali si trasformerà prima semplici medie mobili. Semplici medie mobili, dall'altro, rappresentano un vero valore medio dei prezzi per l'intero periodo di tempo. Come tale, semplici medie mobili possono essere più adatto per identificare i livelli di supporto o di resistenza. Spostamento di preferenza media dipende da obiettivi, lo stile analitico e orizzonte temporale. Chartists dovrebbero sperimentare con entrambi i tipi di medie mobili, nonché diversi orizzonti temporali, per trovare la soluzione migliore. Il grafico sottostante mostra IBM con il 50 giorni di SMA in rosso e il 50 giorni di EMA in verde. Sia ha raggiunto un picco a fine gennaio, ma il calo del EMA era più nitida rispetto al calo del SMA. L'EMA alzato a metà febbraio, ma la SMA ha continuato inferiore fino alla fine di marzo. Si noti che la SMA alzato più di un mese dopo l'EMA. Lunghezze e tempi La lunghezza della media mobile dipende dagli obiettivi analitici. medie mobili a breve (5-20 periodi) sono più adatti per le tendenze a breve termine e il commercio. Chartists interessati nelle tendenze a medio termine sarebbe optare per le medie più in movimento che potrebbe estendersi 20-60 periodi. investitori a lungo termine preferiranno medie mobili con 100 o più periodi. Alcuni lunghezza media in movimento sono più popolari di altri. La media mobile a 200 giorni è forse il più popolare. A causa della sua lunghezza, questo è chiaramente un media mobile di lungo termine. Successivamente, la media mobile a 50 giorni è molto popolare per la tendenza a medio termine. Molti chartists utilizzano le medie di 50 giorni e 200 giorni in movimento insieme. A breve termine, una media mobile di 10 giorni era molto popolare in passato perché era facile da calcolare. Uno semplicemente aggiunti i numeri e si è trasferito il punto decimale. Trend di identificazione Gli stessi segnali possono essere generati utilizzando medie mobili semplici o esponenziali. Come notato sopra, la preferenza dipende da ogni individuo. Questi esempi di seguito utilizzeranno entrambe le medie mobili semplici ed esponenziali. La media termine in movimento si applica sia alle medie mobili semplici ed esponenziali. La direzione della media mobile trasmette informazioni importanti sui prezzi. Una media mobile aumento dimostra che i prezzi sono generalmente in aumento. Una media mobile calo indica che i prezzi, in media, sono in calo. Un aumento a lungo termine media mobile riflette un trend rialzista a lungo termine. A lungo termine si muove cadere media riflette una tendenza al ribasso a lungo termine. Il grafico in alto mostra 3M (MMM) con una media mobile esponenziale a 150 giorni. Questo esempio dimostra quanto bene medie mobili funzionano quando la tendenza è forte. I 150 giorni di EMA ha respinto nel novembre 2007 e nuovamente nel gennaio 2008. Si noti che ci sono voluti un calo del 15 per invertire la direzione di questa media mobile. Questi indicatori in ritardo di sviluppo identificano le inversioni di tendenza in cui si verificano (nella migliore delle ipotesi) o dopo che si verifichino (nel peggiore dei casi). MMM continuato inferiore nel marzo 2009 e poi è salito 40-50. Si noti che i 150 giorni EMA non girare fino a dopo questa ondata. Una volta lo ha fatto, tuttavia, ha continuato MMM superiore i prossimi 12 mesi. Le medie mobili funzionano brillantemente nelle tendenze forti. Doppia Crossover due medie mobili possono essere utilizzati insieme per generare segnali di crossover. In Analisi tecnica dei mercati finanziari. John Murphy chiama questo il metodo della partita doppia crossover. crossover doppie comporta uno relativamente breve media mobile e una media relativamente lunga in movimento. Come con tutti i media mobile, la lunghezza complessiva della media mobile definisce i tempi per il sistema. Un sistema che utilizza un EMA 5 giorni e 35 giorni EMA sarebbe ritenuto breve termine. Un sistema che utilizza un 50 giorni di SMA e 200 giorni SMA sarebbe considerato a medio termine, forse anche a lungo termine. Un crossover rialzista si verifica quando i più brevi in ​​movimento croci sopra la media la media più in movimento. Questo è anche conosciuto come una croce d'oro. Un crossover ribassista si verifica quando i più brevi in ​​movimento croci bassi rispetto alla media più in movimento. Questo è noto come una croce morto. In movimento crossover media producono segnali relativamente tardi. Dopo tutto, il sistema impiega due indicatori in ritardo di sviluppo. Più lungo è il movimento periodi medi, maggiore è il ritardo nei segnali. Questi segnali grande lavoro quando un buon andamento prende piede. Tuttavia, un sistema di crossover media mobile produrrà un sacco di whipsaws in assenza di una forte tendenza. Vi è anche un metodo di crossover tripla che prevede tre medie mobili. Ancora una volta, un segnale viene generato quando la media più breve mobile attraversa le due medie più mobili. Un semplice sistema a tre di crossover potrebbe coinvolgere 5 giorni, 10 giorni e 20 giorni medie mobili. Il grafico in alto mostra Home Depot (HD) con un EMA a 10 giorni (linea verde tratteggiata) e 50 giorni di EMA (linea rossa). La linea nera è il quotidiano vicino. Utilizzando un crossover media mobile avrebbe comportato tre whipsaws prima di prendere un buon mestiere. Il 10-giorni EMA ha rotto al di sotto dei 50 giorni EMA alla fine di ottobre (1), ma questo non durò a lungo come il 10-giorni è tornato sopra a metà (2) novembre. Questa croce è durato più a lungo, ma il prossimo incrocio ribassista a (3) Gennaio si è verificato nei pressi di novembre i livelli di fine dei prezzi, con conseguente un'altra whipsaw. Questo cross ribassista non durò a lungo, come i 10 giorni di EMA è tornato sopra i 50 giorni di pochi giorni dopo (4). Dopo tre segnali cattivi, il quarto segnale prefigurato una mossa forte come il magazzino avanzato oltre 20. Ci sono due take away qui. In primo luogo, crossover sono inclini a Whipsaw. Un filtro di prezzo o di tempo può essere applicata per aiutare a prevenire whipsaws. I commercianti potrebbero richiedere il crossover durare 3 giorni prima di agire o richiedere i 10 giorni di EMA per spostare il abovebelow 50 giorni EMA da una certa quantità prima di agire. In secondo luogo, MACD può essere utilizzato per identificare e quantificare questi crossover. MACD (10,50,1) mostrerà una linea che rappresenta la differenza tra le due medie mobili esponenziali. MACD diventa positivo nel corso di una croce d'oro e negativo nel corso di una croce morto. La percentuale Price Oscillator (PPO) può essere utilizzato allo stesso modo per mostrare le differenze percentuali. Si noti che MACD e il PPO si basano su medie mobili esponenziali e non corrisponderanno con semplici medie mobili. Questo grafico mostra Oracle (ORCL), con il 50 giorni EMA, EMA 200 giorni e MACD (50,200,1). Ci sono stati quattro in movimento crossover medi per un periodo di 2 di 12 anni. I primi tre provocato whipsaws o mestieri male. Una tendenza sostenuta iniziata con la quarta di crossover come ORCL avanzate per metà degli anni '20. Ancora una volta, in movimento crossover medi grande lavoro quando la tendenza è forte, ma producono perdite in assenza di una tendenza. Prezzo Crossover Le medie mobili possono essere utilizzati anche per generare segnali con semplici crossover di prezzo. Un segnale rialzista viene generato quando i prezzi si muovono al di sopra della media mobile. Un segnale ribassista è generato quando i prezzi si muovono al di sotto della media mobile. crossover prezzo possono essere combinati per scambi all'interno della tendenza più grande. La media è più in movimento dà il tono per la tendenza più grande e la media mobile più breve è utilizzato per generare i segnali. Si potrebbe guardare per incroci rialzisti dei prezzi solo quando i prezzi sono già al di sopra della media più in movimento. Questo sarebbe la negoziazione di sintonia con la tendenza più grande. Ad esempio, se il prezzo è al di sopra della media mobile a 200 giorni, chartists si concentrerà unicamente su segnali quando il prezzo si muove al di sopra del 50 giorni di media mobile. Ovviamente, una mossa al di sotto della media mobile a 50 giorni sarebbe precedere tale segnale, ma tali cross ribassisti verrebbe ignorato perché la tendenza più grande è alto. Un cross ribassista sarebbe semplicemente suggerire un pullback all'interno di un trend al rialzo più grande. Una croce di nuovo al di sopra della media mobile a 50 giorni segnalerebbe una ripresa dei prezzi e continuazione del trend rialzista più grande. Il grafico seguente mostra Emerson Electric (EMR) con la 50 giorni EMA e 200 giorni EMA. Il titolo è passato sopra e tenuto al di sopra della media mobile a 200 giorni nel mese di agosto. Ci sono stati cali al di sotto del 50 giorni EMA ai primi di novembre e di nuovo all'inizio di febbraio. I prezzi si muovevano rapidamente indietro al di sopra del 50 giorni EMA a fornire segnali rialzisti (frecce verdi) in armonia con il trend rialzista più grande. MACD (1,50,1) viene visualizzato nella finestra dell'indicatore di confermare croci di prezzo sopra o sotto il 50 giorni EMA. L'EMA di 1 giorno è uguale al prezzo di chiusura. MACD (1,50,1) è positivo quando la chiusura è superiore al 50 giorni EMA e negativo quando la chiusura è inferiore al 50 giorni EMA. Supporto e resistenza Le medie mobili possono anche fungere da supporto in una tendenza rialzista e resistenza in un trend al ribasso. Un trend rialzista di breve termine potrebbe trovare supporto nei pressi della media mobile semplice a 20 giorni, che viene utilizzato anche in bande di Bollinger. Un trend rialzista di lungo termine potrebbe trovare supporto nei pressi della media mobile semplice a 200 giorni, che è il più popolare media mobile di lungo periodo. Se, infatti, la media mobile a 200 giorni può offrire supporto o resistenza semplicemente perché è così ampiamente usato. E 'quasi come una profezia che si autoavvera. Il grafico qui sopra mostra il NY Composite con la semplice media mobile a 200 giorni a partire da metà 2004 fino alla fine del 2008. Il 200 giorni fornito un supporto più volte durante l'avanzata. Una volta che la tendenza si è invertita con una doppia interruzione di supporto superiore, la media mobile a 200 giorni ha agito come resistenza intorno a 9500. Non aspettatevi esatti livelli di supporto e resistenza da medie mobili, in particolare più medie mobili. I mercati sono guidati dalle emozioni, che li rende inclini a superamenti. Invece di livelli precisi, medie mobili possono essere utilizzati per individuare le zone di supporto o di resistenza. Conclusioni I vantaggi di usare medie mobili devono essere pesati contro gli svantaggi. Le medie mobili sono trend following, o in ritardo, gli indicatori che saranno sempre un passo indietro. Questo non è necessariamente una brutta cosa, però. Dopo tutto, il trend è tuo amico, ed è migliore per il commercio nella direzione del trend. Le medie mobili assicurare che un trader è in linea con l'attuale tendenza. Anche se la tendenza è tuo amico, titoli trascorrono gran parte del tempo in trading range, che rendono inefficace medie mobili. Una volta in un trend, medie mobili vi terrà in, ma anche dare segnali in ritardo. Don039t si aspettano di vendere in alto e compra al fondo utilizzando medie mobili. Come la maggior parte strumenti di analisi tecnica, medie mobili non dovrebbero essere usati da soli, ma in combinazione con altri strumenti complementari. Chartists possono usare le medie mobili per definire la tendenza generale e quindi utilizzare RSI per definire i livelli di ipercomprato o ipervenduto. L'aggiunta di medie mobili a StockCharts Grafici Le medie mobili sono disponibili come funzionalità prezzo sovrapposizione sul SharpCharts banco di lavoro. Utilizzando il menu a discesa Overlay, gli utenti possono scegliere tra una media mobile semplice o una media mobile esponenziale. Il primo parametro viene utilizzato per impostare il numero di periodi di tempo. Un parametro opzionale può essere aggiunto per specificare quale campo di prezzo dovrebbe essere utilizzato nei calcoli - O per l'Open, H per l'Alto, L per la bassa, e C per la chiusura. Una virgola viene utilizzato per i parametri separati. Un altro parametro opzionale può essere aggiunto a spostare le medie mobili al (passato) o di destra (futuro) di sinistra. Un numero negativo (-10) sposterebbe la media mobile a 10 periodi sinistra. Un numero positivo (10) sposterebbe la media mobile a destra 10 periodi. Più medie mobili possono essere sovrapposti trama prezzo semplicemente aggiungendo un'altra linea di sovrapposizione al banco da lavoro. i membri StockCharts possono cambiare i colori e lo stile di distinguere tra più medie mobili. Dopo aver selezionato un indicatore, aprire le Opzioni avanzate facendo clic sul piccolo triangolo verde. Opzioni avanzate può essere utilizzato anche per aggiungere una sovrapposizione di media mobile ad altri indicatori tecnici come RSI, CCI, e Volume. Clicca qui per un grafico in diretta con diverse medie mobili differenti. Utilizzando medie mobili con StockCharts scansioni Qui ci sono alcune scansioni di esempio che i membri StockCharts possono utilizzare per eseguire la scansione di vari mobili situazioni media: Rialzista Moving Average Croce: Questo scansioni ricerca azioni con un aumento di 150 giorni di media mobile semplice ed un cross rialzista del 5 - day EMA e di 35 giorni EMA. La media mobile a 150 giorni è in aumento fino a quando è scambiato sopra del suo livello di cinque giorni fa. Un cross rialzista si verifica quando il 5 giorni EMA si muove al di sopra del 35 giorni EMA sul volume superiore alla media. Bearish Moving Average Croce: Questo scansioni ricerca azioni con un calo di 150 giorni di media mobile semplice e una traversa al ribasso del 5 giorni EMA e di 35 giorni EMA. La media mobile a 150 giorni è in calo fino a quando è scambiato al di sotto del livello di cinque giorni fa. Un cross ribassista si verifica quando il 5 giorni EMA si muove al di sotto del 35 giorni EMA sul volume superiore alla media. Lo studio ulteriore John Murphy039s libro ha un capitolo dedicato a medie mobili ed i loro vari usi. Murphy copre i pro ei contro di medie mobili. Inoltre, Murphy mostra come le medie mobili funzionano con le fasce di Bollinger e sistemi di trading basati canale. Analisi tecnica dei mercati finanziari John MurphyJava movimento metodo della media Se siete alla ricerca di un EMA che è ottimizzato per i dati di streaming, provenienti da un servizio di file o citando, la seguente classe di esempio ti farà bene, anziché utilizzare i calcoli di forza bruta . Questo approccio è particolarmente utile se si stanno elaborando i dati in tempo reale. EMA, un caso speciale di medie mobili ponderate, ha il vantaggio che il coefficiente relativo per ogni successivo periodo diminuisce per un fattore costante f 2 (N1), dove N è il numero di periodi su cui l'EMA deve essere applicato. Dato che, è possibile calcolare la EMA corrente (cioè per il periodo in corso) utilizzando la seguente formula iterativa: fprice Eman (1-f) Eman-1 La seguente classe di esempio implementa questa natura iterativa di EMA e riduce al minimo le esigenze di calcolo oltre bruta i metodi di forza o metodi di post-elaborazione. numPeriods private int 0 totalPeriods private int 0 private doppia runningEMA 0.0 fattore doppia privata 0.0 EMA pubblico (int numPeriods) this. numPeriods numPeriods fattore 2.0 (numPeriods 1.0) Azzera i calcoli per generare EMA per il periodo specificato. pubblico void reset (int numPeriods) Restituisce EMA per il periodo durante il costruttore definisce. Se i periodi lavorati sono meno rispetto al range EMA, viene restituito zero. doppia calcolare pubblico (prezzo doppio) runningEMA factorprice (1-factor) runningEMA se (totalPeriods lt numPeriods) da dove si fonte i dati relativi ai prezzi e ciò che si fa con i risultati EMA sta a voi. Ad esempio, se si ha i dati relativi ai prezzi in un array e si desidera calcolare un EMA in un altro array, il seguente frammento funziona: i prezzi doppi. provenienti da calcoli, un file o citando servizio doppia EMA nuova doubleprices. length EMA EMA nuova EMA (50) 50 periodo EMA for (int idx0 iltprices. length IDX) emaidx ema (pricesidx) Buona fortuna, e auguri per il vostro project. AveragesSimple movimento AveragesSimple media media mobile siete invitati a risolvere questo compito secondo la descrizione dell'attività, utilizzando qualsiasi linguaggio si può sapere. Calcolo del media mobile di una serie di numeri. Creare un functionclassinstance stateful che richiede un periodo e restituisce una routine che prende un numero come argomento e restituisce una media mobile semplice dei suoi argomenti fino ad ora. Una media mobile è un metodo per calcolare una media di un flusso di numeri soltanto media dell'ultimo 160 P 160 numeri dal flusso, 160 dove 160 P 160 è conosciuto come il periodo. Può essere implementata chiamando una routine sigla con 160 P 160 come argomento, 160 I (P), 160 che deve poi restituire una routine che quando chiamata con singoli membri successivi di un flusso di numeri, calcola la media di (fino a), l'ultimo 160 P 160 di loro, consente di chiamare questo 160 SMA (). La parola 160 stateful 160 nella descrizione compito si riferisce alla necessità di 160 SMA () 160 ricordare determinate informazioni tra le chiamate ad esso: 160 Il periodo, 160 P 160 Un ordinato contenitore di almeno gli ultimi 160 P 160 numeri da ciascuno di le sue chiamate individuali. Stateful 160 significa anche che le chiamate successive a 160 I (), 160 l'inizializzatore, 160 dovrebbero tornare routine separati che 160 non 160 quota statale ha salvato in modo che potessero essere utilizzati su due flussi indipendenti di dati. Pseudo-codice per un'implementazione di 160 SMA 160 è: Questa versione utilizza una coda permanente per contenere i valori più recenti p. Ogni funzione tornato da init-mobile-media ha il suo stato in un atomo in possesso di un valore di coda. Questa implementazione utilizza una lista circolare per memorizzare i numeri all'interno della finestra all'inizio di ogni iterazione puntatore si riferisce alla cella lista che contiene il valore semplicemente spostando fuori dalla finestra ed essere sostituito con il valore appena aggiunto. Usando una modifica di chiusura Attualmente questa tecnica SMA cant essere nogc perché assegna una chiusura sul mucchio. Alcune analisi di fuga potrebbe rimuovere l'assegnazione mucchio. Utilizzando una modifica Struct Questa versione evita l'assegnazione mucchio di chiusura mantenere i dati in stack frame della funzione principale. Stesso risultato: per evitare le approssimazioni in virgola mobile continuano ad accumularsi e in crescita, il codice può eseguire una somma periodica sulla intera matrice coda circolare. Questa implementazione produce due (funzione) oggetti che condividono stato. E 'idiomatica in E per separare input output (letta da scrittura), piuttosto che la loro combinazione in un unico oggetto. La struttura è la stessa come l'implementazione di standard DeviationE. Il programma elisir seguito genera una funzione anonima con un periodo p incorporato, che viene utilizzato come il periodo della media mobile semplice. La funzione corsa legge l'input numerico e lo passa alla funzione anonima appena creato e poi ispeziona il risultato di STDOUT. L'uscita è illustrato di seguito, con la media, quindi l'ingresso raggruppati, formando la base di ogni media mobile. Erlang ha chiusure, ma le variabili immutabili. Una soluzione è quindi di utilizzare processi e un semplice scambio di messaggi API base. lingue Matrix hanno routine per calcolare la avarages scivolando per una data sequenza di elementi. È meno efficiente ciclo come i seguenti comandi. richiede continuamente per un ingresso I. che viene aggiunta alla fine di un elenco L1. L1 può essere trovato premendo 2ND1 e media può essere trovato in ListOPS Premere ON per terminare il programma. Funzione che restituisce una lista contenente i dati medi del Programma argomento in dotazione che restituisce un valore semplice ad ogni invocazione: lista è la lista del calcolo della media: p è il periodo: 5 restituisce la lista media: Esempio 2: Utilizzo del movinav2 programma (i , 5) - Inizializzazione movimento calcolo della media, e definire periodo di 5 movinav2 (3, x): x - i nuovi dati nella lista (valore 3), e il risultato sarà memorizzato in x variabile, e visualizzato movinav2 (4, x) : x - nuovi dati (valore 4), e il nuovo risultato verranno memorizzati x variabile, e visualizzati (43) 2. Descrizione della funzione movinavg: variabile r - è il risultato (la lista media) che verrà restituito variabile i - è la variabile indice e punti al termine del sub-lista l'elenco in fase media. variabile z - una variabile aiutante La funzione utilizza variabile i per determinare quali valori della lista saranno considerati nel prossimo calcolo della media. Ad ogni iterazione, punti i variabile all'ultimo valore nell'elenco che verrà utilizzato nel calcolo della media. Quindi abbiamo solo bisogno di capire quale sarà il primo valore nella lista. Solitamente ben deve considerare elementi p, quindi il primo elemento sarà quello indicizzato da (i-p1). Tuttavia sulle prime iterazioni che il calcolo in genere è negativo, quindi la seguente equazione eviterà indici negativi: max (i-p1,1) o, organizzare l'equazione, max (i-p, 0) 1. Ma il numero di elementi sulle prime iterazioni sarà anche più piccola, il valore corretto sarà (index end - iniziare indice 1) o, disponendo l'equazione, (i - (max (ip, 0) 1) 1), e poi , (i-max (ip, 0)). z variabile contiene il valore comune (max (ip), 0) in modo che il beginIndex sarà (Z1) e le NumberOfElements sarà (IZ) la metà (la lista, Z1, iz) restituirà l'elenco dei valori che saranno in media sum ( .) saranno sommare loro somma (.) (IZ) ri li media e memorizzare il risultato nel luogo appropriato nella lista dei risultati FP1 crea una parziale applicazione fissa i (in questo caso) il secondo e il terzo parametro