Thursday 5 January 2017

H Gleitend

Moving Averages: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Mittelwerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald es bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert dann auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Messwerte siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie bei der Schaffung der durchschnittlichen wollen. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie ThemOne der Hauptanwendungen für das Arduino-Board ist das Lesen und Protokollieren von Sensordaten. Zum Beispiel überwacht man den Druck jede Sekunde des Tages. Da hohe Abtastraten häufig Spikes in den Graphen erzeugen, möchte man auch einen Mittelwert der Messungen haben. Da die Messungen nicht statisch in der Zeit sind, was wir oft brauchen, ist ein laufender Durchschnitt. Dies ist der Durchschnitt einer bestimmten Periode und sehr wertvoll bei der Trendanalyse. Die einfachste Form eines laufenden Durchmessers kann durch einen Code ausgeführt werden, der auf dem vorherigen laufenden Durchschnitt basiert: Wenn man keine Gleitkomma-Mathematik verwenden möchte - da dies Speicherplatz einnimmt und Geschwindigkeit verringert - kann man dies in der Integer-Domäne vollständig durchführen. Die Teilung durch 256 in dem Beispielcode ist ein Schiebe-Recht 8, das schneller ist als eine Teilung durch z. B. 100. Dies gilt für jede Potenz von 2 als Teiler und man muss nur darauf achten, dass die Summe der Gewichte gleich der Potenz von 2 ist. Und natürlich sollte man darauf achten, dass es keinen Zwischenüberlauf gibt (erwägen Sie unsigned long) Eine genauere laufende Durchschnitt, in concreto aus den letzten 10 Messungen, benötigen Sie ein Array (oder verkettete Liste), um sie zu halten. Diese Anordnung wirkt wie ein kreisförmiger Puffer und bei jeder neuen Messung wird die älteste entfernt. Der laufende Durchschnitt wird als die Summe aller Elemente geteilt durch die Anzahl der Elemente in dem Array berechnet. Der Code für den laufenden Durchschnitt wird etwa so aussehen: Nachteil dieses Codes ist, dass das Array, um alle Werte zu halten, ziemlich groß werden kann. Wenn Sie eine Messung pro Sekunde haben und Sie wollen einen laufenden Durchschnitt pro Minute benötigen Sie ein Array von 60 ein durchschnittliches pro Stunde würde ein Array von 3600 benötigen. Das könnte nicht auf diese Weise auf einem Arduino getan werden, da es nur 2K RAM hat. Allerdings kann durch den Bau eines zweistufigen Durchschnitts kann es ziemlich gut angegangen werden (Disclaimer: nicht für alle Messungen). Im psuedo-Code: Da für jede runningAverage-Funktion ein neues internes statisches Array benötigt wird, wird dieses als Klasse implementiert. RunningAverage-Bibliothek Die RunningAverage-Bibliothek bildet eine Klasse der oben genannten Funktion, so dass sie mehrfach in einer Skizze verwendet werden kann. Es entkoppelt die add () - und die avg () - Funktion, um ein wenig flexibler zu sein, z. B. Kann man den Durchschnitt mehrmals nennen, ohne eine Sache hinzuzufügen. Beachten Sie, dass jede Instanz der Klasse ein eigenes Array hinzufügt, um Messungen zu halten, und dass dies die Speicherauslastung addiert. Die Schnittstelle der Klasse wird so klein wie möglich gehalten. Anmerkung: Bei Version 0.2 werden die Namen der Methoden beschreibender. Eine kleine Skizze zeigt, wie sie verwendet werden kann. Ein Zufallsgenerator wird verwendet, um einen Sensor nachzuahmen. In setup () wird der myRA gelöscht, so dass wir mit dem Hinzufügen neuer Daten beginnen können. In Schleife () wird zuerst eine Zufallszahl erzeugt und in einen Float umgewandelt, der zu myRA hinzugefügt werden soll. Dann wird das runningAverage auf den seriellen Port gedruckt. Man könnte es auch auf einem LCD-Display oder über ethernet etc. Wenn 300 Elemente hinzugefügt myRA ist gelöscht, um neu zu beginnen. Um die Bibliothek zu verwenden, machen Sie einen Ordner in Ihrem SKETCHBOOKPATHlibaries mit dem Namen RunningAverage und legen Sie die. h und. cpp dort. Fügen Sie optional ein Beispielunterverzeichnis hinzu, um die Beispielanwendung zu platzieren. 2011-01-30: Anfangsversion 2011-02-28: fester fehlender Zerstörer in der. h Akte 2011-02-28: entfernter Standardkonstruktor 2012--. TrimValue () Yuval Naveh hinzugefügt trimValue (gefunden im Web) 2012-11-21: refactored 2012-12-30: hinzugefügt fillValue () refactored für die Veröffentlichung 2014-07-03: hinzugefügt Speicherschutz-Code - wenn interne Array nicht zugeordnet werden kann Größe Wird 0. Dies ist, um das hier beschriebene Problem zu lösen - forum. arduino. cc index. phptopic50473.msg1790086msg1790086 - Test ausführlich. Vorlagenklasse RunningAverage. h RunningAverage. cpp


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