Une Moyenne mobile exponentielle est une moyenne de données calculées sur une période de temps où les jours les plus récents sont donnés plus de poids. La moyenne mobile exponentielle peut être utilisée avec n'importe quel prix incluant: Hi, Low, Open et Close, ou il pourrait être appliqué à d'autres indicateurs. Une moyenne mobile exponentielle apaise une série de données, ce qui est très important dans un marché volatil car il aide à éliminer les bruits excessifs des données afin que des tendances significatives puissent être identifiées. Dundas Chart pour Windows Forms a quatre types de moyennes mobiles: Simple. Exponentiel. Triangulaire. Et pondéré. La différence la plus importante entre les moyennes mobiles ci-dessus est la façon dont ils pondent leurs points de données. Nous vous recommandons de lire la section Utilisation des formules financières avant de continuer. L'utilisation de formules financières fournit une explication détaillée sur la façon d'utiliser des formules et explique également les différentes options disponibles lorsque vous appliquez une formule. Un graphique en ligne est un bon choix pour afficher une moyenne mobile exponentielle. Interprétation financière: La moyenne mobile exponentielle est utilisée pour comparer une valeur à sa moyenne mobile exponentielle. La moyenne mobile exponentielle donne plus d'influence aux prix qui sont plus récents, et en raison de ce mécanisme de pondération, la moyenne mobile suivra les prix beaucoup plus vite qu'une moyenne mobile simple. L'élément le plus important utilisé pour calculer la moyenne mobile est la période utilisée. Cette période devrait être égale au cycle du marché observé. La période influence le pourcentage qui sera utilisé comme poids pour les périodes les plus récentes. La moyenne mobile exponentielle est un indicateur de retard, et comme tel sera toujours le prix de suivi. Lorsque le prix suit une tendance, alors la moyenne mobile exponentielle sera très proche du prix. Quand un prix monte, alors la moyenne mobile exponentielle tombera très probablement en dessous du prix. C'est à cause de l'influence des données historiques. Calcul: Pour recalculer une moyenne mobile exponentielle, vous devez trouver un pourcentage qui peut être appliqué aux jours les plus récents. Le pourcentage peut être déterminé à l'aide d'une période: Ensuite, la moyenne mobile exponentielle est calculée à l'aide du prix d'aujourd'hui, et hier Moyenne mobile exponentielle: Cet exemple démontre comment calculer une moyenne mobile de 20 jours en utilisant la méthode FormulaireCalculer la moyenne mobile exponentielle sur une file d'attente dans CI ont une classe simple pour calculer la moyenne mobile des valeurs que je lui ajoute. Je l'utilise comme ceci: Je voudrais étendre cette classe pour retourner également l'ExponentialMovingAverage. Comment pourriez-vous écrire retourner la moyenne exponentielle des éléments en file d'attente dans les guillemets Je me rends compte que vous devrez ajouter une propriété Alpha à la classe, mais Im ne sais pas comment faire pour compléter le calcul pour le calcul. Qu'en est-il avec LINQ: return Quotes. DefaultIfEmpty ().Aggregate ((ema, nextQuote) gt alpha nextQuote (1 - alpha) ema) Je voudrais souligner que pour les données financières en temps réel, cela est très inefficace. Un bien meilleur serait de mettre en cache la valeur EMA précédente et de le mettre à jour sur une nouvelle quote avec la formule de récurrence ci-dessus (constant-time). Cet article répertorie une formule. Est-ce que cela aide en. wikipedia. orgwikiMovingaverageExponentialmovingaverage Related post Im essayant de mettre en œuvre une moyenne mobile exponentielle (EMA) sur postgres, mais comme je vérifier la documentation et y penser plus j'essaie le plus confus je suis. La formule pour EMA (x) est: EMA (x1) x1 EMA (xn) xn (1 -) EMA (xn-1) Il semble que j'ai une valeur continue pour laquelle Id veut calculer une moyenne mobile exponentielle. Normalement Id juste utiliser la formule standard pour cela: Sn Y (1-) Sn-1 où Sn est la nouvelle moyenne, est l'alpha, Y est l'échantillon, et Sn-1 est le précédent a J'ai une moyenne mobile exponentielle qui Est appelée des millions de fois, et est donc la partie la plus chère de mon code: double exponentielle (double prix, double smoothingValue, int dataSetSize) CREATE DEFINER ninjadba PROCEDURE adb. MACD12 (x int) LANGUAGE SQL DETERMINISTIC READS DONNEES SQL SQL SECURITY DEFINER COMMENTAIRE BEGIN MACD12: DEBUT DECLARE z FLOAT DECLARE y FLOAT par défaut 56.41 DECLARE w float WHILE x lt 10 faire INSERT J'ai une série temporelle sous la forme d'un SortedListltdateTime, doublegt. Je voudrais calculer une moyenne mobile de cette série. Je peux le faire en utilisant des boucles simples. Je me demandais s'il existe une meilleure façon de faire cela en utilisant linq. Ma version: usin Si je dispose de données de séries chronologiques - une liste de paires - et que vous souhaitez lisser, je peux utiliser une moyenne mobile exponentielle comme: EMAdata, alpha: .1: Transpose amp email160protected Comment vous implémente essentiellement Ont un tableau de valeurs comme celui-ci: 0,25, 0,24, 0,27, 0,26, 0,29, 0,34, 0,32, 0,36, 0,32, 0,28, 0,25, 0,24, 0,25. Le tableau ci-dessus est simplifié, Im recueillant 1 valeur par milliseconde dans mon code réel et J'ai besoin de traiter la sortie o Je veux créer un rapport chronologique qui montre, pour chaque date dans la chronologie, une moyenne mobile des derniers points de données N dans un ensemble de données qui a certaines mesures et les dates où ils ont été mesurés. J'ai une table de calendrier peuplée avec tous les jours à prov Hi. Je suis nouveau à SharePoint 2010. J'ai l'exigence pour afficher des données comme un diagramme de la base de données de SQL pour ceci J'ai créé une partie de Web de diagramme de données d'affaires et choisi Données de données d'entreprise Source de données. Dans le graphe deux séries de données que j'ai créé x-Ill donner un certain contexte, il est donc logique. Im captage des évaluations de clients pour les produits dans une table (évaluation) et que vous voulez être en mesure de retourner une moyenne mobile cumulative des cotes en fonction du temps. Un exemple de base suit la prise d'une note par jour: 02 FEB J'essaie de calculer la moyenne mobile exponentielle sur les barres de 15 jours, mais je veux voir l'évolution de la barre de 15 jours EMA sur chaque (fin de) daybar. Donc, cela signifie que j'ai 15 barres jours. Quand de nouvelles données arrivent sur une base quotidienne, je voudrais recalculat Je veux calculer une moyenne mobile des derniers, disons 20, des nombres d'une colonne. Un problème est que certaines des cellules de la colonne peuvent être vides, ils doivent être ignorés. Exemple: A 175 154 188 145 155 167 201 Une moyenne mobile des trois derniers serait Im toujours travailler sur groaking la chose F - essayer de travailler sur la façon de penser dans F plutôt que de simplement traduire d'autres langues que je connais. Ive récemment pensé aux cas où vous n'avez pas une carte 1: 1 entre avant et après. Ce week-end, j'ai décidé d'essayer ma main à Scala et Clojure. Im compétent avec la programmation orientée objet, et donc Scala était facile à prendre comme langue, mais voulait essayer la programmation fonctionnelle. C'est là que ça a duré. Je juste cant se Im essayant de mettre en œuvre une moyenne mobile exponentielle variable sur une série chronologique de données intraday (c'est-à-dire 10 secondes). Par variable, je veux dire que la taille de la fenêtre incluse dans la moyenne mobile dépend d'un autre facteur (c'est-à-dire la volatilité). J'étais thinki en utilisant le tableau ci-dessous, comment obtiendrait une colonne pour la moyenne mobile de 5 périodes, la moyenne mobile de 10 périodes, la moyenne mobile exponentielle de 5 périodes. -------------------- prix datadate -------------------- 122.29 2009-10-08 122.78 2009 -10-07 Bonjour J'ai un problème. Je sais comment calculer la moyenne mobile des 3 derniers mois en utilisant les fonctions analytiques oracle. Mais ma situation est un peu différent Mois ----- Type de produit ----- Ventes ---------- Moyenne (TROUVER CETTE) 1 --------- A-- ------------- 10 1 Je suis à la recherche d'une fonction pour calculer la somme mobile exponentielle dans numpy ou scipy. Je veux éviter d'utiliser des boucles python parce qu'ils sont vraiment lents. Pour être précis, j'ai deux séries A et T. Ti est l'horodatage de valeur Ai. Je définis une demi-deAn Moyenne mobile exponentielle est une moyenne des données calculées sur une période de temps où les jours les plus récents sont donnés plus de poids. La moyenne mobile exponentielle peut être utilisée avec n'importe quel prix incluant: Hi, Low, Open et Close, ou il pourrait être appliqué à d'autres indicateurs. Une moyenne mobile exponentielle apaise une série de données, ce qui est très important dans un marché volatil car il aide à éliminer les bruits excessifs des données afin que des tendances significatives puissent être identifiées. Dundas Chart pour Reporting Services dispose de quatre types de moyennes mobiles: Simple. Exponentiel. Triangulaire. Et pondéré. La différence la plus importante entre les moyennes mobiles ci-dessus est la façon dont ils pondent leurs points de données. Nous vous recommandons de lire la section Utilisation des formules financières avant de continuer. L'utilisation de formules financières fournit une explication détaillée sur la façon d'utiliser des formules et explique également les différentes options disponibles lorsque vous appliquez une formule. FormulaFinancial (FinancialFormula. ExponentialMovingAverage, 20, série 1: Y2, série 2: Y) Un graphique en ligne est un bon choix pour afficher une moyenne mobile exponentielle. Interprétation financière: La moyenne mobile exponentielle est utilisée pour comparer une valeur à sa moyenne mobile exponentielle. La moyenne mobile exponentielle donne plus d'influence aux prix qui sont plus récents, et en raison de ce mécanisme de pondération, la moyenne mobile suivra les prix beaucoup plus vite qu'une moyenne mobile simple. L'élément le plus important utilisé pour calculer la moyenne mobile est la période utilisée. Cette période devrait être égale au cycle du marché observé. La période influence le pourcentage qui sera utilisé comme poids pour les périodes les plus récentes. La moyenne mobile exponentielle est un indicateur de retard, et comme tel sera toujours le prix de suivi. Lorsque le prix suit une tendance, alors la moyenne mobile exponentielle sera très proche du prix. Quand un prix monte, alors la moyenne mobile exponentielle tombera très probablement en dessous du prix. C'est à cause de l'influence des données historiques. Calcul: Pour recalculer une moyenne mobile exponentielle, vous devez trouver un pourcentage qui peut être appliqué aux jours les plus récents. Le pourcentage pourrait être déterminé en utilisant une période de temps: Ensuite, la moyenne mobile exponentielle est calculée à l'aide du prix d'aujourd'hui, et hier Moyenne mobile exponentielle: Cet exemple montre comment calculer une moyenne mobile de 20 jours en utilisant la méthode de formule
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