Visão Geral Uma Média Móvel Ponderada é uma média de dados calculados durante um período de tempo, onde maior peso é anexado aos dados mais recentes. A Média Móvel Ponderada pode ser usada com qualquer preço incluindo o preço Alto, Baixo, Aberto ou Fechar e pode ser aplicada a outros indicadores também. A média móvel ponderada suaviza uma série de dados, que é importante em um mercado volátil, pois ajuda a identificar tendências muito mais facilmente. A ponderação é calculada a partir de uma soma de dias. Dundas Chart for Windows Forms tem quatro tipos de médias móveis, incluindo Simple. Exponencial. Triangular. E ponderada. A diferença mais importante entre as médias móveis acima é como eles pesam seus pontos de dados. Recomendamos que você leia Usando fórmulas financeiras antes de prosseguir. Usando fórmulas financeiras fornece uma explicação detalhada sobre como usar fórmulas e também explica as várias opções disponíveis para você ao aplicar uma fórmula. Um gráfico de linhas é uma boa opção ao exibir uma média móvel ponderada. Interpretação Financeira: A média móvel ponderada é usada para comparar um valor com sua média móvel ponderada, e dá mais influência para dados recentes e menos influência para dados passados. O elemento mais importante utilizado no cálculo da média móvel é um período de tempo, que deve ser igual ao ciclo de mercado observado. A média móvel ponderada é indicador de atraso, e estará sempre atrás do preço. Quando o preço está seguindo uma tendência a média móvel ponderada é muito perto do preço. Quando um preço está aumentando a média móvel ponderada provavelmente permanecerá abaixo por causa da influência dos dados históricos. Cálculo: A média móvel ponderada é calculada utilizando uma soma de índices de períodos de tempo (pontos de dados). O peso para cada período é calculado como índice / (Número de pontos de dados). A tabela a seguir demonstra como calcular uma média móvel ponderada de 5 dias: Consulte tambémEstou tentando calcular a média móvel de um sinal. O valor do sinal (um duplo) é atualizado em tempos aleatórios. Eu estou procurando uma maneira eficiente de calcular a sua média ponderada de tempo durante uma janela de tempo, em tempo real. Eu poderia fazer isso sozinho, mas é mais desafiador do que eu pensava. A maioria dos recursos que eu encontrei na internet estão calculando a média móvel do sinal periódico, mas as atualizações de minas em tempo aleatório. Alguém sabe bons recursos para o que o truque é o seguinte: Você recebe atualizações em tempos aleatórios através de void update (tempo int, valor float). No entanto, você também precisa acompanhar quando uma atualização cai fora da janela de tempo, então você define um alarme que chamado no tempo N que remove a atualização anterior de ser sempre considerado novamente na computação. Se isso acontecer em tempo real, você pode solicitar que o sistema operacional faça uma chamada para um método void dropoffoldestupdate (int time) para ser chamado no momento N Se esta é uma simulação, você não pode obter ajuda do sistema operacional e você precisa Faça-o manualmente. Em uma simulação você chamaria métodos com o tempo fornecido como um argumento (que não se correlaciona com o tempo real). No entanto, uma suposição razoável é que as chamadas são garantidas de tal forma que os argumentos de tempo estão aumentando. Neste caso, você precisa manter uma lista ordenada de valores de tempo de alarme e, para cada chamada de atualização e leitura, verifique se o argumento de tempo é maior que o cabeçalho da lista de alarmes. Embora seja maior você faz o processamento relacionado com o alarme (deixe cair a atualização mais antiga), remova a cabeça e verifique novamente até que todos os alarmes antes do tempo determinado sejam processados. Em seguida, faça a chamada de atualização. Até agora tenho assumido que é óbvio o que você faria para a computação real, mas vou elaborar apenas no caso. Eu suponho que você tem um método float read (tempo int) que você usa para ler os valores. O objetivo é tornar essa chamada o mais eficiente possível. Portanto, você não calcula a média móvel sempre que o método de leitura é chamado. Em vez disso, você precompute o valor a partir da última atualização ou o último alarme e ajustar esse valor por um par de operações ponto flutuante para conta para a passagem do tempo desde a última atualização. (Isto é, um número constante de operações excepto para talvez processar uma lista de alarmes acumulados). Esperemos que isso seja claro - este deve ser um algoritmo bastante simples e bastante eficiente. Otimização adicional. Um dos problemas restantes é se um grande número de atualizações acontecer dentro da janela de tempo, então há um longo tempo para que não há nem lê nem atualizações e, em seguida, uma leitura ou atualização vem junto. Neste caso, o algoritmo acima será ineficaz na atualização incremental do valor para cada uma das atualizações que está caindo. Isso não é necessário, porque nós só nos preocupamos com a última atualização além da janela de tempo, então se houver uma maneira eficiente de deixar todas as atualizações antigas, isso ajudaria. Para fazer isso, podemos modificar o algoritmo para fazer uma busca binária de atualizações para encontrar a atualização mais recente antes da janela de tempo. Se houver relativamente poucas atualizações que precisam ser descartadas, então um pode atualizar incrementalmente o valor para cada atualização descartada. Mas se houver muitas atualizações que precisam ser descartadas, então um pode recalcular o valor do zero após deixar as atualizações antigas. Apêndice sobre Computação Incremental: Eu deveria esclarecer o que eu quero dizer por computação incremental acima na sentença tweak este valor por um par de operações de ponto flutuante para explicar a passagem do tempo desde a última atualização. Cálculo inicial não incremental: então iterar sobre as atualizações relevantes por ordem crescente de tempo: movimentação (sum lastupdate timesincelastupdate) / windowlength. Agora, se exatamente uma atualização cair da janela, mas nenhuma nova atualização chegar, ajuste a soma como: (note que é priorupdate que tem seu timestamp modificado para iniciar o último início da janela). E se exatamente uma atualização entra na janela, mas nenhuma nova atualização cai, ajuste a soma como: Como deve ser óbvio, este é um esboço grosseiro, mas espero que ele mostra como você pode manter a média tal que é O (1) operações por atualização Sobre uma base amortizada. Mas observe otimização adicional no parágrafo anterior. Observe também as questões de estabilidade mencionadas em uma resposta mais antiga, o que significa que os erros de ponto flutuante podem se acumular em um grande número dessas operações incrementais, de modo que há uma divergência em relação ao resultado da computação completa que é significativa para a aplicação. Se uma aproximação é OK e há um tempo mínimo entre as amostras, você pode tentar super-amostragem. Tenha uma matriz que represente intervalos de tempo uniformemente espaçados que sejam mais curtos que o mínimo, e em cada período de tempo armazene a amostra mais recente que foi recebida. Quanto menor o intervalo, mais próxima será a média do valor real. O período não deve ser maior que a metade do mínimo ou há uma chance de faltar uma amostra. Respondeu Dec 15 11 at 18:12 respondeu Dec 15 11 at 22:38 Obrigado pela resposta. Uma melhoria que seria necessário para realmente quotcachequot o valor da média total para que don39t loop o tempo todo. Além disso, pode ser um ponto menor, mas não seria mais eficiente usar um deque ou uma lista para armazenar o valor, uma vez que assumimos que a atualização virá na ordem correta. A inserção seria mais rápida do que no mapa. Ndash Arthur 16 dez às 8:55 Sim, você poderia armazenar em cache o valor de soma. Subtraia os valores das amostras que você apaga, adicione os valores das amostras inseridas. Além disso, sim, um dequeltpairltSample, Dategtgt pode ser mais eficiente. Eu escolhi o mapa para a legibilidade, ea facilidade de invocar map :: upperbound. Como sempre, escreva o código correto primeiro e, em seguida, perfile e mude as alterações incrementais. Ndash Rob Dec 16 11 at 15:00 Nota: Aparentemente esta não é a maneira de abordar isso. Deixando aqui para referência sobre o que está errado com esta abordagem. Verifique os comentários. UPDATED - com base no comentário Olis. Não tenho certeza sobre a instabilidade que ele está falando embora. Use um mapa ordenado de tempos de chegada contra valores. Na chegada de um valor adicione a hora de chegada ao mapa ordenado junto com seu valor e atualize a média móvel. Aviso este é pseudo-código: Lá. Não totalmente desenvolvido, mas você começa a idéia. Coisas a observar. Como eu disse o acima é pseudo código. Você precisará escolher um mapa apropriado. Não remova os pares à medida que você iterar através como você irá invalidar o iterador e terá que começar novamente. Veja Olis comentário abaixo também. Este trabalho não funciona: ele não leva em conta que proporção do comprimento da janela de cada valor existe para. Além disso, essa abordagem de adição e subtração é apenas estável para tipos inteiros, não para flutuadores. Ndash Oliver Charlesworth Dec 15 11 em 12:29 OliCharlesworth - desculpe eu perdi alguns pontos-chave na descrição (duplo e ponderada em tempo). Eu vou atualizar. Obrigado. Ndash Dennis Dec 15 11 at 12:33 A ponderação de tempo é ainda outro problema. Mas isso não é o que eu estou falando. Eu estava me referindo ao fato de que quando um novo valor entra pela primeira vez na janela de tempo, sua contribuição para a média é mínima. Sua contribuição continua a aumentar até que um novo valor entre. Ndash Oliver Charlesworth 15 de dezembro de 11 em 12: 35 Eu sei que isto é achievable com impulso como por: Mas eu realmente gostaria de evitar usar impulso. Eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legível. Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em andamento de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso que eu experimentei com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequado às minhas necessidades. Se suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra só dura cerca de 1000 amostras. Hmm, Im realmente não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que Ive colocá-lo aqui. O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Não tenho certeza se há um alfa que estenderia a média nos últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo do ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 em 4:44 1 em seu borne. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Portanto, isso permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última actualização do acumulador for superior a 1 segundo, deixe alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alfa ser (usecs desde a última atualização / 1000000). Ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Observe que o abaixo atualiza o total como elementos como adicionado / substituído, evitando costal O (N) traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para suporte, e. Usando um longo longo quando totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um dobro ao total float s. Este é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned longo longo. Ou usar um membro de dados bool extra para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez enquanto ciclismo numsamples em torno da matriz (melhor então renomeado algo inócuo como pos). Respondida em 12 de junho de 12 às 5:19, assume-se que o operador quotvoid (amostra T) é, na verdade, operador quotvoid (T amostra) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer para ser void operador () (T amostra), mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava. Vai corrigir, obrigado. Ndash Tony D Jun 8 14 em 14: 27É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Ive descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela thats um poder de dois para permitir bit - shifting em vez de dividir, mas não precisando de um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado da média móvel apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra Definir um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada recursivamente , Mas para um cálculo exato da média móvel você deve se lembrar da amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, o a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito recursivamente como Então você sempre precisa lembrar a amostra xn-N para calcular (2). Como indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa), que permite calcular a saída somente da saída anterior e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas uma média exponencial Ponderada média móvel, onde as amostras mais no passado obter um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquecer nada (os pesos apenas ficar menor e menor para amostras no passado). Inicialize total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor) Então uma entrada (scanf), uma add totalnewValue, um incremento (count), uma divide average (total / count) Esta seria uma média móvel sobre todas as entradas Para calcular a média Sobre apenas as 4 últimas entradas, exigiria 4 variáveis de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova média móvel como a soma das 4 variáveis de entrada, dividida por 4 (desvio para a direita 2 seria bom se todas as entradas fossem positiva para fazer a média calculationOANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 biscoito, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 bolinho 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 bolinho 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 biscoito, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 bolinho 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090: 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 (WMA) 10541087108010891072108510801077 WMA 10861079108510721095107210771090 1711074107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077187 (1072108510751083. 171weighted average187 em movimento). 10551086108410861075107210771090 10891075108310721076108010901100 108210881080107410911102 1094107710851099, 10951090108610731099 10831091109510961077 1080107610771085109010801092108010941080108810861074107210901100 10901088107710851076. 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OANDA Japan Co. Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto Local de Finanças (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.
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