Einfach Gleitender Durchschnitt C ++

Ein einfacher Moving Average ist ein Durchschnitt der Daten, die über einen Zeitraum berechnet werden. Der gleitende Durchschnitt ist der beliebteste Preisindikator für technische Analysen. Dieser Durchschnitt kann mit jedem Preis einschließlich der Hi, Low, Open oder Close verwendet werden und kann auch auf andere Indikatoren angewendet werden. Ein gleitender Durchschnitt glättet eine Datenreihe, die in einem volatilen Markt sehr wichtig ist, da sie dazu beiträgt, signifikante Trends zu identifizieren. Dundas Chart für ASP hat vier Arten von gleitenden Durchschnitten einschließlich Simple, Exponential. Dreieckig. Und gewichtet. Der wichtigste Unterschied zwischen den oben genannten gleitenden Durchschnitten ist, wie sie ihre Datenpunkte abwerten. Wir empfehlen Ihnen, die Verwendung von Finanzformeln zu lesen, bevor Sie weitergehen. Mit Financial Formulas finden Sie eine ausführliche Erläuterung zur Verwendung von Formeln und erklärt auch die verschiedenen Optionen, die Ihnen bei der Anwendung einer Formel zur Verfügung stehen. Ein Liniendiagramm ist eine gute Wahl, wenn man einen einfachen gleitenden Durchschnitt anzeigt. Finanzielle Interpretation: Der Moving Average wird verwendet, um die Wertpapiere mit dem gleitenden Durchschnitt zu vergleichen. Das wichtigste Element, das bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wird, ist eine Zeitspanne, die gleich dem beobachteten Marktzyklus sein sollte. Der gleitende Durchschnitt ist ein Nachlaufindikator und wird immer hinter dem Preis stehen. Wenn der Preis nach einem Trend folgt, ist der gleitende Durchschnitt sehr nahe am Sicherheitspreis. Wenn ein Preis steigt, wird der gleitende Durchschnitt wahrscheinlich aufgrund des Einflusses der historischen Daten zurückbleiben. Berechnung: Der gleitende Durchschnitt wird nach folgender Formel berechnet: In der vorherigen Formel steht der n-Wert für einen Zeitraum. Die häufigsten Zeiträume sind: 10 Tage, 50 Tage und 200 Tage. Ein gleitender Durchschnitt bewegt sich, weil bei jedem neuen Datenpunkt der älteste Datenpunkt gelöscht wird. Ein einfacher gleitender Durchschnitt gibt jedem Datenpunktpreis gleiches Gewicht. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie man einen 20-tägigen Umzugsdurchschnitt mit der Formel-Methode berechnet. In meiner Handelsanwendung habe ich Live-Ticks der Aktienkurse. Ich muss SMA beibehalten. Nehmen wir an, ich möchte SMA von 20 Kerzen, wo die Dauer jeder Kerze 10 Sekunden beträgt. Dies bedeutet, dass alle 10 Sekunden habe ich Checkpoint wo: Ich schließe aktuelle Kerze und speichern durchschnittlichen Preis für die letzten 10 Sekunden. Durchschnitt ist (max - min) 2 Ich beginne neue Kerze und lasse den letzten Preis. Ich habe eine veraltete Kerze aufgeräumt. Ich aktualisiere den letzten Preis der aktuellen Kerze und rezitiere SMA. Also auf jeden Tick muss ich SMA neu berechnen. In den meisten Fällen wird nur der Preis der letzten Kerze geändert (weil wir den letzten Preis verwenden). Einmal pro 10 Sekunden brauche ich ein bisschen mehr Arbeit - ich muss den Durchschnitt der veralteten Kerze vergessen und den Durchschnitt der gerade erstellten Kerze speichern. Können Sie vorschlagen, wie dies mit der geringsten Latenz umzusetzen Niedrige Latenz ist primäre Voraussetzung. Fragte am 28.04 bei 10:21 Ich bin mir nicht sicher, ob das der Ansatz ist, den du suchst, aber hier ist der Pseudocode für sehr schnelle SMAs. Simple Moving Average: Ich gehe davon aus, dass Ihre Daten in Form eines Streams kommen und in einer kontinuierlichen Speicherposition gespeichert werden (zumindest mit kontinuierlich zugreifbaren Adressen). Mit zwei Hinzufügungen und einer Multiplikation (mit 12000) können Sie nachfolgende gleitende Mittelwerte generieren Die neuen Zecken. Exponentieller gleitender Durchschnitt: Das ist eine anständige Alternative, wie oben erwähnt: Hier ist es nicht wirklich ein N-Tag gleitender Durchschnitt. Sein nur ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit 87 Gewicht zu den letzten N-Tagen, also fast N-Tage ist mehr wie es. Hinweis auf Compiler-Optimierungen: Beachten Sie, dass das Einschalten von SSE - oder AVX-Optionen, falls verfügbar, eine massive Beschleunigung dieser Algorithmen ermöglicht, da mehrere Berechnungen in einem einzigen CPU-Zyklus ausgegeben werden können. Ich weiß, dass dies mit dem Boost erreichbar ist: Aber ich würde es wirklich tun Vermeidung von Boost. Ich habe gegoogelt und fand keine geeigneten oder lesbaren Beispiele. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen mit den aktuellsten 1000 Zahlen als Datenmuster verfolgen. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und fand, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meinen Bedürfnissen am besten entsprechen. Gefragt am 12. Juni 12 um 4:38 Wenn Ihre Bedürfnisse einfach sind, können Sie nur versuchen, einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie machen eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code bei jedem Sample sieht, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie diese: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer bestimmten Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, es gibt ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung zu verbreiten würde. Aber wenn du einen kleineren Durchschnitt wünschst, wie 30 Zahlen oder so, das ist eine sehr einfache und schnelle Möglichkeit, es zu tun. Antwortete Jun 12 12 um 4:44 1 auf deinem Post. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann das Alpha variabel sein. So kann es verwendet werden, um Zeitbasis-Mittelwerte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde ist, lassen Sie Alpha 1,0 sein. Andernfalls kannst du alpha sein (usecs seit letztem update1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen mit den aktuellsten 1000 Zahlen als Datenmuster verfolgen. Beachten Sie, dass die unten genannte Gesamtsumme als Elemente als addreplaced, Vermeidung kostspieliger O (N) Traversal, um die Summe zu berechnen - benötigt für die durchschnittliche - on demand. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T verwendet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lang s, ein int für char s, oder ein doppeltes bis total float s. Dies ist ein bisschen fehlerhaft, dass Numsamples an INTMAX vorbeikommen könnten - wenn man sich vorstellt, dass man eine langjährige langjährige langwierige Zeit haben könnte. Oder verwenden Sie ein zusätzliches bool Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zum ersten Mal gefüllt wird, während er Numsamples um das Array herumtreibt (am besten dann umbenannt etwas Unschuldiges wie Pos). Antwortete am 12. Juni 12 um 5:19 man geht davon aus, dass der Quanten-Operator (T-Stichprobe) tatsächlich quasi Operator (T-Probe) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich habe ich gedacht, dass es nicht leer ist () (T Probe), aber natürlich könntest du auch immer Notizen verwenden, die du mochst. Werde reden, danke Ndash Tony D Jun 8 14 bei 14: 27Willkommen bei LinuxQuestions. org. Eine freundliche und aktive Linux Community. Du siehst momentan LQ als Gast. Durch den Beitritt zu unserer Community haben Sie die Möglichkeit, Themen zu posten, unseren Newsletter zu erhalten, die erweiterte Suche zu nutzen, Threads zu abonnieren und auf viele weitere Besonderheiten zuzugreifen. Die Registrierung ist schnell, einfach und absolut kostenlos. Melden Sie sich bei unserer Community an. Beachten Sie, dass registrierte Mitglieder weniger Anzeigen sehen und ContentLink vollständig deaktiviert ist, sobald Sie sich anmelden. 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