균일 가중 이동 평균 알고리즘

가중 이동 평균 기초. 처음 몇 년 동안, 기술자는 간단한 이동 평균에 두 가지 문제를 발견했습니다. 첫 번째 문제는 이동 평균 MA의 시간 프레임에 있습니다. 대부분의 기술 분석가는 가격 결정 개폐 주식 가격이 충분하지 않다고 믿습니다 이 문제를 해결하기 위해 애널리스트들은 기하 급수적으로 평활화 된 이동 평균 EMA를 사용하여 가장 최근의 가격 데이터에 더 많은 가중치를 할당합니다. 더 자세히 알아보기 기하 급수적 인 이동 평균 탐색 예를 들어, 10 일간의 MA를 사용하는 분석가는 10 일째 종가를 받아서이 수를 10 배, 9 일째를 9 일째, 8 일째를 8 일째 등으로 곱합니다. MA 총계가 결정되면, 분석가는 곱셈기를 더하여 수를 나눕니다. 10 일 MA 예의 승수를 더하는 경우, 수는 55입니다. 이 표시기는 직선 가중 이동 평균 관련 판독 값에 대해서는 단순 이동 평균을 확인하십시오. 동향을 강조하십시오. 많은 기술자는 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 EMA를 확고히 믿는 신자입니다. 이 지표는 여러 가지 방법으로 설명되어 학생들과 투자자를 혼동시킬 수 있습니다. 아마도 가장 좋은 설명은 1999 년 뉴욕 ​​금융 연구소 (New York Institute of Finance)에서 발표 한 John J. Murphy의 Technical Mark of Financial Markets에서 비롯된 것입니다. 단순 이동 평균과 관련된 문제 둘 다 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 주소 첫째, 기하 급수적으로 평준화 된 평균 할당 더 최근의 데이터에 더 많은 가중치 가중치가있는 이동 평균입니다 그러나 과거 가격 데이터에 덜 중요성을 부여하는 반면 계측기 수명 내 모든 데이터를 계산에 포함합니다 사용자는 가장 최근 날짜의 가격에 더 큰 또는 더 적은 가중치를 부여하도록 가중치를 조정하십시오. 전날의 가치 두 백분율 값의 합계는 최대 100을 합산합니다. 예를 들어, 마지막 날의 가격에 10 10의 가중치를 할당 할 수 있습니다. 이는 이전 요일 90 90에 추가됩니다. 총 가중치의 평균은 20 일 평균과 같습니다. 마지막 날 가격에 5 05의 작은 값을 부여합니다. 그림 1 지수 적으로 평활화 된 이동 평균 위의 차트는 8 월 첫 번째 주부터 나스닥 종합 지수를 보여줍니다 2000 년 6 월 1 일 당신이 명확하게 볼 수 있듯이, 9 일간의 종가 데이터를 사용하는 EMA는 9 월 8 일에 검은 색 화살표로 표시된 확실한 매도 신호를가집니다. 지수가 4,000 수준을 밑돌았습니다. 두 번째 검은 색 화살표는 기술자들이 실제로 기대하고 있던 또 다른 아래쪽 다리를 보여줍니다. 나스닥은 3,000 표를 깨기 위해 소매 투자자로부터 충분한 양과 관심을 얻을 수 없었습니다. 그런 다음 다시 1619로 바닥을 향해 비둘기 58 4 월 4 일 4 월 12 일은 화살표로 표시됩니다. 이 지수는 1,961에서 마감 46, 기술자들은 시스코, 마이크로 소프트 및 일부 에너지 관련 문제와 같은 일부 할인 거래를 시작하는 제도적 펀드 매니저를보기 시작했습니다. 관련 기사 읽기 평균 봉투 옮기기 A 대중 무역 도구 및 이동 평균 Bounce. A 미국 노동 통계국 (Bureau of Labor Statistics)에 의해 일자리 결원 측정을 돕기 위해 실시한 설문 조사 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 보유 할 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 Second Liberty Bond 법. 기탁 기관이 연방 기금에서 다른 기탁 기관에 기금을 제공하는 이자율. 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 측정. 변동성을 측정 할 수도 있습니다. 미국 의회가 통과했습니다. 1933 년 상업 은행이 투자에 참여하는 것을 금지하는 은행법 (Banking Act)으로. 비농업 임금은 농장, 민간 가정 및 비영리 부문 미국 노동국 (Bureau of Labor). 데이터 스트림 동안 분산을 계산하기 위해 여기에 설명 된 알고리즘을 사용하여 이동 평균의 경우처럼 이전 데이터가 덜 중요하다고 간주하는 이동 분산을 계산하려고합니다. 여기에 설득력을 위해 위키 페이지에서 알고리즘. 이동 알고리즘에 대한이 알고리즘을 옮기는 것은 쉽다. 나는 wSum을 몇 가지 요인 1로 나눈다고 생각한다. 더 많이 잊어 버릴지라도이 요소가 주어지면 그에 따라 행동하는 S를 어떻게 고정 할 수 있을까? 그것을 같은 인자로 나눕니다. 그렇다고 느껴지지 않습니다. 이것을 상징적 인 용어로 바꾸려면, n 개의 이전 용어의 균일하게 가중 된 이동 평균을 계산하고 싶습니다. yi cn sum wjx, 여기서 cn은 cn sum wj가 선택됩니다. 이것은 상수 시리즈의 가중 평균이 동일한 값을 반환하도록 보장하는 것입니다. Cn을 가져 오는 것은 간단합니다. 이렇게 효율적으로 수행하려면 yi 1을 다음의 내용은 상당히 표준적인 첨자 조작입니다. 마지막 n 1 xi 값을 순환 버퍼에 저장해야 할 필요가 있지만, 이것은 매우 능숙하게 수행 할 것입니다. 계산은 시간 대신에 일정 시간 이처럼 효율적으로 수행하려면 wj 형식의 wj가 필요합니다. 가중치가 임의이면 매번 전체 계산을 수행해야합니다. 가장 일반적인 가중치를 결정하는 것은 흥미로운 문제입니다. 예를 들어, 1은 yi와 무관하게 일정한 시간에 계산 될 수있다. 나는 이것을 문제로 제안 할 것이라고 생각한다. 일정 시간 내에 계산 될 수있는 가장 일반적인 이동 평균은 무엇인가? 이 대답에서 Altering Weighted incremental algorithm fo r 이동 분산을 계산할 때 균일 한 가중 이동 평균 yi cn sum wjx, 여기에서 cn sum wj 1은 yi 1 wy i cn x - w x에 의해 일정 시간에 계산 될 수 있음을 보였다. 가중치는 일반적이므로, yi cn sum wj x는 wj에 대한 특정 값이므로 이동 평균도 시간 Theta n이 아닌 일정 시간에 계산 될 수 있습니다. 지금까지 내가 가진 것이 있습니다. 가중치가 선형 인 경우 수행됩니다. 그런 다음 동일한 종류의 조작을 수행합니다. 이 경우 합계 x를 계산해야한다는 점을 유의하십시오. 그러나 이것은 w 1을 사용하여 맨 위에있는 방법으로 일정 시간 내에 수행 할 수 있습니다. 가중치가 차수 d의 다항식이라면 wj - wj-1 차이를보고 시간 쎄다와 같은 방식으로 계산할 수 있다는 것을 확실히 알 수 있습니다. 또한 지수 가중치 w를 yi cn sum wjx 복잡해지면 wj sin aj b와 wj cos aj b도 처리 할 수 ​​있습니다.