ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ขั้นตอนวิธี

repo นี้ให้ขั้นตอนวิธีการถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังสองหรือ EWMAs เป็นระยะสั้นโดยอาศัยการพูดคุยเกี่ยวกับพฤติกรรมเชิงปริมาณของเราในเชิงปริมาณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงตัวเลข (Exponentially Weighted Moving Average) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลัง (exponentially weighted moving average) เป็นวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยของตัวเลขเป็นตัวเลขต่อเนื่องเมื่อตัวเลขมาถึง หลังจากมีการเพิ่มค่าในชุดค่าเฉลี่ยแล้วน้ำหนักในค่าเฉลี่ยจะลดลงอย่างมากตามเวลาแทน นี่เป็นข้ออ้างเกี่ยวกับข้อมูลล่าสุด EWMA มีประโยชน์เนื่องจากเหตุผลหลายประการซึ่งส่วนใหญ่เป็นค่าใช้จ่ายในการคำนวณและหน่วยความจำที่ไม่แพงรวมถึงข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาแสดงถึงแนวโน้มของชุดค่านิยมล่าสุดของภาคกลาง อัลกอริทึม EWMA ต้องการปัจจัยการสลายตัวอัลฟา อัลฟาที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยจะมีความลำเอียงต่อประวัติล่าสุด อัลฟาต้องอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 และโดยปกติจะเป็นตัวเลขที่ค่อนข้างเล็กเช่น 0.04 เราจะพูดถึงทางเลือกของอัลฟาในภายหลัง อัลกอริธึมทำงานใน pseudocode: คูณเลขต่อไปในชุดข้อมูลโดย alpha คูณค่าปัจจุบันของค่าเฉลี่ยโดย 1 ลบ alpha เพิ่มผลลัพธ์จากขั้นตอนที่ 1 และ 2 และเก็บค่าเป็นค่าปัจจุบันใหม่ของค่าเฉลี่ย ทำซ้ำสำหรับแต่ละหมายเลขในชุด มีพฤติกรรมพิเศษสำหรับวิธีการเริ่มต้นค่าปัจจุบันและแตกต่างกันไประหว่างการใช้งาน วิธีหนึ่งคือการเริ่มต้นด้วยค่าแรกในชุดอีกค่าหนึ่งคือเฉลี่ย 10 ค่าแรกในซีรีส์โดยใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตและจากนั้นเริ่มต้นการอัปเดตค่าเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้นของค่าเฉลี่ย แต่ละวิธีมีข้อดีและข้อเสีย มันอาจช่วยให้มองไปที่มัน pictorially สมมติว่าชุดมีตัวเลขห้าตัวและเราเลือก alpha ให้เท่ากับ 0.50 สำหรับความเรียบง่าย นี่เป็นชุดที่มีตัวเลขอยู่ในละแวก 300 ซึ่งตอนนี้ให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของตัวเลขเหล่านี้ อันดับแรกเราตั้งค่าเฉลี่ยเป็นค่าของหมายเลขแรก ต่อไปเราจะคูณเลขถัดไปตาม alpha คูณค่าปัจจุบันโดย 1-alpha และเพิ่มค่าเหล่านี้เพื่อสร้างค่าใหม่ นี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าเราจะทำ สังเกตว่าแต่ละค่าในชุดจะลดลงครึ่งหนึ่งของแต่ละครั้งที่มีการเพิ่มค่าใหม่และด้านบนของแถบในส่วนล่างของภาพจะแสดงขนาดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็นแบบเรียบหรือต่ำผ่านเฉลี่ยของชุดเดิม พิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเลื่อนของหน้าต่างแบบเลื่อนลอย (ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแทน) ที่ค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง N ก่อนหน้า อายุเฉลี่ยของแต่ละตัวอย่างคืออะไร N2 สมมติว่าคุณต้องการสร้าง EWMA ซึ่งตัวอย่างมีอายุเฉลี่ยเท่ากัน สูตรในการคำนวณอัลฟาที่จำเป็นสำหรับนี้คือ alpha 2 (N1) หลักฐานแสดงอยู่ในหนังสือการผลิตและการวิเคราะห์การดำเนินงานโดย Steven Nahmias ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมีชุดเวลากับตัวอย่างหนึ่งครั้งต่อวินาทีและคุณต้องการให้มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่านาทีก่อนหน้าคุณควรใช้ alpha เท่ากับ. 032786885 นี้โดยวิธีการที่เป็นค่าคงที่อัลฟาที่ใช้สำหรับพื้นที่เก็บข้อมูล SimpleEWMA นี้ พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีการใช้งานของอัลกอริธึม EWMA สองชุดโดยมีคุณสมบัติต่างกัน implementations ทั้งหมดสอดคล้องกับ MovingAverage อินเทอร์เฟซและ constructor ส่งกลับชนิดนั้น การใช้งานปัจจุบันสมมติช่วงเวลาโดยนัย 1.0 ระหว่างตัวอย่างทุกตัวที่เพิ่ม นั่นคือเวลาผ่านไปจะถือว่าเหมือนกับว่ามันเหมือนกับการมาถึงของกลุ่มตัวอย่าง หากคุณต้องการการสลายตัวตามเวลาเมื่อตัวอย่างไม่ได้มาถึงอย่างแม่นยำในช่วงเวลาที่กำหนดแพคเกจนี้จะไม่สนับสนุนความต้องการของคุณในปัจจุบัน SimpleEWMA ออกแบบมาสำหรับการใช้หน่วยความจำและหน่วยความจำต่ำ จะมีพฤติกรรมที่แตกต่างจาก VariableEWMA ด้วยเหตุผลหลายประการ ไม่มีเวลาอุ่นเครื่องและใช้การสลายตัวตลอดเวลา คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้ใช้หน่วยความจำน้อยลง นอกจากนี้ยังจะทำหน้าที่แตกต่างกันเมื่อมีค่าเป็นศูนย์ซึ่งถือว่าไม่ได้ตั้งใจดังนั้นหากค่าที่แท้จริงเป็นศูนย์เป็นระยะ ๆ ค่าที่ไม่ใช่ศูนย์จะทำให้เกิดการกระโดดที่คมชัดแทนที่จะเป็นการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ซึ่งแตกต่างจาก SimpleEWMA ซึ่งสนับสนุนอายุที่กำหนดเองซึ่งต้องจัดเก็บไว้และใช้หน่วยความจำมากขึ้น นอกจากนี้ยังมีเวลาอุ่นเครื่องเมื่อคุณเริ่มเพิ่มค่าลงไป จะรายงานค่า 0.0 จนกว่าคุณจะเพิ่มจำนวนตัวอย่างที่ต้องการลงไป ใช้หน่วยความจำบางส่วนในการจัดเก็บจำนวนตัวอย่างที่เพิ่มเข้าไป ด้วยเหตุนี้จึงใช้หน่วยความจำ SimpleEWMA มากกว่าสองเท่า ดูเอกสารที่สร้างโดย GoDoc ที่นี่ เรายอมรับเฉพาะคำขอดึงสำหรับการแก้ไขหรือการปรับปรุงเล็กน้อย ซึ่งรวมถึง: แก้ไขข้อบกพร่องเล็ก ๆ พิมพ์เอกสารหรือความคิดเห็นกรุณาเปิดประเด็นเพื่อหารือเกี่ยวกับคุณลักษณะใหม่ ๆ คำขอดึงข้อมูลคุณลักษณะใหม่จะถูกปฏิเสธดังนั้นเราขอแนะนำให้คุณแก้ไขที่เก็บข้อมูลและทำการเปลี่ยนแปลงส้อมสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ พื้นที่เก็บข้อมูลนี้เป็นลิขสิทธิ์ (c) 2013 VividCortex, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ มีใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตของ MIT โปรดดูไฟล์ใบอนุญาตสำหรับข้อกำหนดสิทธิการใช้งานฉันมีช่วงเวลาของราคาหุ้นและต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงสิบนาที (ดูแผนผังด้านล่าง) เนื่องจากความวิตกเกี่ยวกับราคาเกิดขึ้นเป็นระยะ ๆ (นั่นคือไม่เป็นไปตามระยะ) ดูเหมือนว่าจะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงเวลาได้ดีที่สุด ในแผนภาพมีการเปลี่ยนแปลงราคาสี่: A, B, C และ D โดยที่สามหลังเกิดขึ้นภายในหน้าต่าง โปรดทราบว่าเนื่องจาก B เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในหน้าต่าง (พูด 3 นาที) ค่าของ A ยังก่อให้เกิดการคำนวณ ในความเป็นจริงเท่าที่ฉันสามารถบอกได้ว่าการคำนวณจะขึ้นอยู่กับค่าของ A, B และ C (ไม่ใช่ D) และระยะเวลาระหว่างจุดเหล่านี้กับจุดถัดไป (หรือในกรณีของ A: ระยะเวลาระหว่างเริ่มต้น ของหน้าต่างเวลาและ B) เริ่มต้น D จะไม่มีผลใด ๆ เนื่องจากการถ่วงเวลาจะเป็นศูนย์ ถูกต้องสมมติว่าสิ่งนี้ถูกต้องความกังวลของฉันคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล่าช้ากว่าการคำนวณแบบไม่ถ่วง (ซึ่งจะอธิบายถึงค่าของ D โดยทันที) อย่างไรก็ตามการคำนวณแบบไม่ถ่วงน้ำหนักมีข้อเสียของตัวเอง A จะ มีผลอย่างมากต่อผลลัพธ์เป็นราคาอื่น ๆ แม้ว่าจะอยู่นอกหน้าต่างเวลาก็ตาม ความวุ่นวายอย่างกะทันหันของราคาอย่างรวดเร็วจะช่วยลดค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (แม้ว่าบางทีอาจเป็นที่น่าพอใจ) ทุกคนสามารถให้คำแนะนำว่าแนวทางใดที่ดีที่สุดหรือว่า theres วิธีทางเลือก (หรือไฮบริด) ที่คุ้มค่ากับการพิจารณาถาม 14 เมษายน 12 ที่ 21: 35 เหตุผลของคุณถูกต้อง สิ่งที่คุณต้องการใช้ค่าเฉลี่ยสำหรับแม้ว่าโดยไม่ทราบว่ามันยากที่จะให้คำแนะนำใด ๆ บางทีทางเลือกหนึ่งคือพิจารณาค่าเฉลี่ยการทำงานของคุณ A และเมื่อมีค่า V ใหม่ให้คำนวณค่าเฉลี่ยใหม่ A เป็น (1-c) AcV โดยที่ c อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 วิธีนี้มีมากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ มีอิทธิพลมากขึ้นและผลของเห็บเก่ากระจายไปเมื่อเวลาผ่านไป คุณอาจจะมี c ขึ้นอยู่กับเวลาตั้งแต่ก่อนหน้าเห็บ (c กลายเป็นขนาดเล็กเป็นเห็บได้ใกล้ชิด) ในรุ่นแรก (ถ่วงน้ำหนัก) ค่าเฉลี่ยจะแตกต่างกันในแต่ละวินาที (เนื่องจากการอ่านแบบเก่าจะมีน้ำหนักลดลงและการอ่านใหม่ขึ้น) เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาซึ่งอาจไม่เป็นที่น่าพอใจ ด้วยวิธีที่สองราคาจะเพิ่มขึ้นอย่างฉับพลันเนื่องจากราคาใหม่ ๆ ได้รับการแนะนำและคนเก่าหายไปจากหน้าต่าง ตอบ 14 เม. ย. 12 เวลา 21:50 ข้อเสนอแนะสองข้อมาจากโลกที่ไม่ต่อเนื่อง แต่คุณอาจพบแรงบันดาลใจสำหรับกรณีเฉพาะของคุณ ดูรูปลักษณ์เรียบ ในวิธีนี้คุณจะแนะนำปัจจัยการปรับให้เรียบ (01) ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถปรับเปลี่ยนอิทธิพลขององค์ประกอบล่าสุดเกี่ยวกับค่าคาดการณ์ได้ (องค์ประกอบที่เก่ากว่าจะได้รับการลดน้ำหนักตามลำดับ): ฉันได้สร้างภาพเคลื่อนไหวง่ายๆว่าการเรียบขึ้นตามที่เป็นไปได้จะติดตามได้อย่างไร ชุดเวลาที่เหมือนกัน x1 1 1 1 3 3 2 2 2 1 มี 3 รูปแบบที่แตกต่างกัน: ดูเทคนิคการเรียนรู้เสริมบางส่วน (ดูวิธีการลดราคาที่แตกต่างกัน) เช่น TD-learning และ Q-Learning ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล่าช้าแน่นอน เนื่องจากค่าดังกล่าวเป็นข้อมูลทางประวัติศาสตร์: สรุปตัวอย่างราคาในช่วง 10 นาทีที่ผ่านมา ชนิดของค่าเฉลี่ยนี้เป็น laggy โดยเนื้อแท้ มีค่าชดเชยในตัว 5 นาที (เนื่องจากค่าเฉลี่ยของช่องโดยไม่มีการชดเชยจะขึ้นอยู่กับ - 5 นาทีโดยเน้นที่ตัวอย่าง) ถ้าราคาอยู่ที่ A มาเป็นเวลานานแล้วเปลี่ยนเป็น B จะใช้เวลาเฉลี่ย 5 นาที (AB) 2. หากคุณต้องการใช้ฟังก์ชัน averagesmooth โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ในโดเมนน้ำหนักก็มี เพื่อให้กระจายทั่วจุดตัวอย่าง แต่นี่เป็นไปไม่ได้สำหรับราคาที่เกิดขึ้นจริงในเวลาจริงเนื่องจากข้อมูลในอนาคตไม่สามารถใช้ได้ หากคุณต้องการให้การเปลี่ยนแปลงล่าสุดเช่น D มีผลกระทบใหญ่ให้ใช้ค่าเฉลี่ยซึ่งจะให้น้ำหนักที่ใหญ่กว่าข้อมูลล่าสุดหรือช่วงเวลาที่สั้นลงหรือทั้งสองอย่าง วิธีการหนึ่งที่ทำให้ข้อมูลราบรื่นคือการใช้เครื่องสะสมเดียว (ตัวประมาณค่าที่ให้ความละเอียดที่ราบรื่น) และใช้ตัวอย่างเป็นระยะ ๆ ของข้อมูล S. E ได้รับการปรับปรุงดังนี้ I. e. เศษส่วน K (ระหว่าง 0 ถึง 1) ของความแตกต่างระหว่างตัวอย่างราคาในปัจจุบัน S กับตัวประมาณ E จะถูกเพิ่มลงใน E. สมมติว่าราคาอยู่ที่ A เป็นเวลานานดังนั้น E อยู่ที่ A และก็เปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหัน กับ B. ตัวประมาณจะเริ่มเคลื่อนที่ไปทาง B ในรูปแบบเลขยกกำลัง (เช่นการทำความร้อน, การชาร์จประจุของตัวเก็บประจุ ฯลฯ ) ตอนแรกมันจะทำให้กระโดดใหญ่และจากนั้นเพิ่มขึ้นเล็กและขนาดเล็ก ความเร็วที่เคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับเคถ้า K เท่ากับ 0 ตัวประมาณจะไม่เคลื่อนที่เลยและถ้า K เป็น 1 มันเคลื่อนที่ได้ทันที ด้วย K คุณสามารถปรับน้ำหนักที่คุณให้กับตัวประมาณเมื่อเทียบกับตัวอย่างใหม่ น้ำหนักตัวอย่างมากขึ้นจะถูกเพิ่มให้กับตัวอย่างล่าสุดโดยนัยและหน้าต่างตัวอย่างจะขยายไปถึงอนันต์: E จะขึ้นอยู่กับตัวอย่างค่าที่เคยเกิดขึ้นทั้งหมด แม้ว่าคนเก่ามากมีต่อไปไม่มีอิทธิพลต่อค่าปัจจุบัน ง่ายมากวิธีการที่สวยงาม ตอบ 14 เม. ย. 14 เวลา 21:50 นี่เหมือนกับคำตอบของทอม สูตรของเขาสำหรับค่าใหม่ของ estimator คือ (1 - K) E KS ซึ่งเป็นพีชคณิตคล้ายกับ E K (S - E) มันเป็นฟังก์ชันการผสมระหว่างการประมาณค่าปัจจุบันและตัวอย่างใหม่ S ซึ่งค่าของ K 0, 1 จะควบคุมการผสมผสาน การเขียนมันเป็นวิธีที่ดีและเป็นประโยชน์ ถ้า K เท่ากับ 0.7 เราใช้เวลา 70 ของ S และ 30 ของ E ซึ่งเหมือนกับการเพิ่มความแตกต่างระหว่าง E และ S เป็น E กลับไปที่ E. ndash Kaz 14 Apr 12 12 at 22:15 ในการขยายคำตอบ Toms สูตร (tn - t n - 1) T คืออัตราส่วนของเดลต้าของเวลามาถึงเหนือช่วงเฉลี่ย v 1 (ใช้ก่อนหน้านี้) ) หรือ v (1 - u) a (การสอดแทรกเชิงเส้นหรือ vu (จุดถัดไป) ข้อมูลเพิ่มเติมดูได้จากหน้า 59 ของหนังสือ Introduction to High Frequency Finance. C อัลกอริธึมสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงตัวเลข zero-latency Last Modified: 2012-08-13 Ive ได้พยายามที่จะใช้ตัดความถี่ต่ำใน c ซึ่งเป็นหลักจะใช้กระแสของตัวเลขและ smooths ออกเอาท์พุท (กรองออก movjitter ความถี่สูง) แต่ก็เป็นสิ่งสำคัญตัวเลขที่ถ่วงน้ำหนักด้านหน้าจะถือว่าเป็นข้อมูลทันที เป็นเวลาสำคัญ (มันคือการควบคุมฐานการจำลองการเคลื่อนไหวโดยใช้ เอาท์พุทจากซอฟต์แวร์เกม) Ive ได้ algoithm algoithm เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักทำงาน แต่สามารถทำอะไรบางอย่างตอบสนองต่อเล็กน้อยที่ปลายด้านหน้าและฉันพบนี้: - หลอกรหัสมีดังนี้ Inputs: Price (NumericSeries), Period (NumericSimple) ตัวแปร: (0), lag (0) ถ้า CurrentBar lt 1 แล้วเริ่มต้น ZLEMA Price factor 2 (Period1) lag (Period-1) 2 end else เริ่มต้น ZLEMA factor (2Price-Pricelag) (1-factor) ZLEMA1 end Ive แปลเป็น ถึง C และรหัสของฉันจะเป็นดังนี้: แต่ก็ does not ดูเหมือนจะทำงานค่อนข้างเป็น Id คาดหวัง ดูเหมือนว่าจะเกือบจะมี แต่บางครั้งฉันจะได้รับค่าต่ำกว่ารายการทั้งหมดในคิว (เมื่อทั้งหมดสูงกว่า) คิวและจำนวนของไอเท็มที่อยู่ในนั้นจะถูกส่งผ่านไปเป็นพารามิเตอร์โดยมีค่าล่าสุดอยู่ที่ด้านหน้าตลอดเวลานอกจากนี้ฉันยังเพิ่มตัวนับที่เพิ่มขึ้นเริ่มต้นที่ 0 ตามต้องการ อิ่มไม่แน่ใจ Ive แปลความหมายของ ZLEMA1 อย่างถูกต้องเนื่องจากไม่ชัดเจนใน pseudocode ของเขาดังนั้น Ive สันนิษฐานว่านี่จะเป็นสายสุดท้าย zlema และฉันสมมติว่าราคาจริงหมายถึงราคา 0 บางที Ive ได้ผิดนี้ฉันควรจะคัดลอกค่าที่คำนวณจริง zlema กลับไปที่คิวเดิมของฉันก่อนที่จะโทรต่อไป I dont เปลี่ยนคิวเดิมที่อื่น ๆ กว่าเพียงแค่ขยับค่าทั้งหมดที่หนึ่งไปยังจุดสิ้นสุดและแทรกล่าสุดที่จุดเริ่มต้น . รหัสฉันใช้ในการทำเช่นนี้คือ: จะขอบคุณมากถ้าคนที่มีความเข้าใจที่ดีขึ้นของคณิตศาสตร์ได้กรุณา sanity ตรวจสอบนี้สำหรับฉันเพื่อดูว่า Ive มีอะไรผิดพลาดเล็กน้อยขอบคุณมากล่วงหน้าถ้าคุณสามารถช่วยประการแรกขอบคุณสำหรับทุก ใส่ข้อมูลของคุณชื่นชมมากที่ทำให้รู้สึกฉันเดาดังนั้นฉันคิดว่าแล้วที่ดีที่สุดที่ฉันสามารถหวังเป็นเพียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงยอมรับจะมีความล่าช้าเล็กน้อย แต่จะลดลงโดยน้ำหนักหน้าหนักกว่าให้ใน typised ถ่วงน้ำหนัก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ฉันมีอัลกอริทึมนี้มากเกินไป แต่เป็นปัญหาที่คล้ายกันในที่ค่า dont ดูเหมือนค่อนข้างถูกต้อง (เว้นแต่เป็นลักษณะของสูตร) เช่นกล่าวว่าอาร์เรย์ของฉันประกอบด้วย 16 ค่าทั้งหมด 0.4775 - ผลลัพธ์คือ 0.4983 แต่ Id คาดว่าจะเป็น 0.4775 ลักษณะนี้เหมาะกับคุณหรือไม่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา float ema (currentSample lt 1) ema vals0 factor 2.0 (numVals (float)) 1.0) อื่น ema (factor vals0) ((1.0 - factor) lastema) lastema ema return ema ตรงกันข้ามบางครั้งผลลัพธ์จะต่ำกว่าแต่ละอินพุทแม้ว่าทั้งหมดจะสูงกว่าก็ตาม เรียกว่าในลักษณะเดียวกับ zlema (.) ข้างต้นโดยมีตัวนับเพิ่มขึ้น สูตรและ pseudocode สำหรับนี้อยู่ที่นี่: - autotradingstrategy. wordpress20091130exponential-moving-average ขอบคุณอีกครั้งขอโทษสำหรับความเข้าใจผิดของฉันบางส่วนของพื้นฐาน: (Kind regards, Chris J สำหรับรหัสที่ฉันโพสต์ youre ขวาเกี่ยวกับขนาดอาร์เรย์ สถานการณ์ที่ควรได้รับการแก้ไขได้อย่างง่ายดายสำหรับคำถามของคุณ: 1) ค่าคงที่ตัวกรองหมายถึงการตัดทอนความถี่ ฉันใช้ Digital Signal Processing (DSP) สำหรับเทคนิคนี้ en. wikipedia. orgwi kiLow-pas sfilter เป็นคำอธิบายง่ายๆ คุณต้องการส่วน Discrete-Time Realization ในกรณีของฉัน A คือ RC-Constant ที่พวกเขาพูดถึง ดังนั้นความถี่ที่ตัดออกอยู่เหนือ 1 (2piA) หากคุณไม่เข้าใจเกี่ยวกับทฤษฎีเกี่ยวกับความถี่ - โดเมนอาจทำให้เกิดความยุ่งยากได้ ในกรณีของคุณสูงกว่าที่คุณทำ A, ความถี่ต่ำที่ตัวกรองนี้จะช่วยให้ความหมายมันจะเรียบเส้นโค้งออกมากขึ้น ที่ต่ำกว่าที่คุณทำมันเสียงมากขึ้นที่ได้รับอนุญาตในระบบ จำ A ต้องมากกว่าหรือเท่ากับ 1 เพื่อให้มีประสิทธิภาพ ฉันได้ติดตั้ง XLS ใหม่อีกครั้งโดยไม่ต้องเปลี่ยนตัวเลข rand () ปรับค่าคงที่ A และดูว่ามีการเปลี่ยนแปลงรูปแบบความถี่สูงมากเพียงใด (หรือกรอง) 2) จุดสุดท้ายของอาร์เรย์อินพุตมีค่าล่าสุด 3) เช่นเดียวกับอาร์เรย์ผลลัพธ์ ค่าล่าสุดเป็นค่าล่าสุด 5) NUMVALS โดยพลการ คุณสามารถเพิ่มอาร์เรย์ของอินพุตและเอาต์พุตได้มากเท่าที่คุณต้องการและจะไม่ส่งผลต่อตัวกรอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งผมใช้ 49 คะแนน แต่ฉันสามารถลบ 20 ครั้งล่าสุดและผลลัพธ์ 29 รายการแรกจะยังคงเหมือนเดิม ฟังก์ชั่นไม่ได้ขึ้นอยู่กับจำนวนจุดที่ใช้ ฉันอยากจะพูดถึงว่าฉันได้พัฒนาฟังก์ชันนี้สำหรับการแปลงเพียงครั้งเดียว หากคุณต้องการทำ Conversion สำหรับมูลค่าถัดไปในทันทีคุณสามารถลองทำสิ่งที่ง่ายขึ้น (ตามที่แนบมา) อีกครั้งฉันสนิมบน c. ฉันหวังว่านี้ถูกต้อง สิ่งเดียวที่คุณจะต้องจัดหาคือค่าคงที่ของอินพุตและตัวกรอง แจ้งให้เราทราบหากความช่วยเหลือนี้การซื้อขายกับ VWAP และ MVWAP Volume ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (VWAP) และราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของปริมาณการซื้อขาย (MVWAP) เป็นเครื่องมือการซื้อขายที่สามารถใช้โดยผู้ค้าทั้งหมด อย่างไรก็ตามเครื่องมือเหล่านี้จะถูกใช้บ่อยๆโดยผู้ค้าระยะสั้นและในโปรแกรมซื้อขายตามอัลกอริทึม MVWAP อาจถูกใช้โดยผู้ค้าระยะยาว แต่ VWAP จะดูเฉพาะวันหนึ่งในแต่ละครั้งเนื่องจากมีการคำนวณภายในวันนั้น ตัวบ่งชี้ทั้งสองเป็นค่าเฉลี่ยของราคาพิเศษซึ่งคำนึงถึงปริมาณข้อมูลซึ่งจะให้ภาพรวมราคาเฉลี่ยที่ถูกต้องมากขึ้น ตัวชี้วัดยังทำหน้าที่เป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับบุคคลและสถาบันที่ต้องการวัดว่าพวกเขาได้รับการปฏิบัติที่ดีหรือไม่ปฏิบัติตามคำสั่งของตนหรือไม่ การคำนวณ VWAP การคำนวณ VWAP จะดำเนินการโดยซอฟต์แวร์แผนภูมิและแสดงการวางซ้อนบนแผนภูมิที่ใช้แทนค่าที่คำนวณได้ (สำหรับ primer โปรดดูที่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนัก: พื้นฐาน) การแสดงผลนี้ใช้รูปแบบของเส้นคล้ายกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ วิธีคำนวณเส้นคำนวณดังนี้: เลือกกรอบเวลา (แผนภูมิขีด, 1 นาที, 5 นาทีเป็นต้น) คำนวณราคาปกติสำหรับงวดแรก (และทุกช่วงเวลาในวันถัดไป) ราคาโดยทั่วไปจะได้รับโดยการเพิ่มสูงต่ำและปิดและหารด้วยสาม: (HLC) 3 คูณราคาโดยทั่วไปตามปริมาณสำหรับงวดนั้น ซึ่งจะทำให้เราได้รับมูลค่าที่เรียกว่า TPV เก็บค่า TPV ที่เรียกใช้ทั้งหมดเรียกว่า TPV สะสม นี่คือการบรรลุเป้าหมายโดยเพิ่ม TPV ล่าสุดเป็นค่าก่อนหน้า (ยกเว้นงวดแรกเนื่องจากจะไม่มีค่าก่อน) ตัวเลขนี้ควรมีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ ในแต่ละวัน เก็บปริมาณการสะสมไว้เป็นจำนวนมาก ทำเช่นนี้โดยการเพิ่มปริมาณล่าสุดไปยังไดรฟ์ข้อมูลก่อนหน้านี้อย่างต่อเนื่อง จำนวนนี้ควรใหญ่ขึ้นเมื่อถึงวันที่ดำเนินการ คำนวณ VWAP ด้วยข้อมูลของคุณ: ปริมาณสะสม TPV สะสม ราคานี้จะให้ราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักสำหรับแต่ละงวดและจะให้ข้อมูลในการสร้างบรรทัดการไหลที่ซ้อนทับข้อมูลราคาบนแผนภูมิ เป็นไปได้ว่าจะใช้โปรแกรมสเปรดชีตเพื่อติดตามข้อมูลได้ดีที่สุดหากคุณทำเช่นนี้ด้วยตนเอง แผ่นกระจายสามารถตั้งค่าได้ง่าย รูปที่ 1: หัวเรื่องสเปรดชีตที่มา: Microsoft Excel การคำนวณที่เหมาะสมจะต้องมีการป้อนข้อมูล การบรรลุ MVWAP ค่อนข้างง่ายหลังจากที่ VWAP ได้รับการคำนวณแล้ว MVWAP เป็นค่าเฉลี่ยของค่า VWAP VWAP คำนวณได้เฉพาะในแต่ละวันเท่านั้น แต่ MVWAP สามารถย้ายไปได้ทุกวันเนื่องจากเป็นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย ทำให้ผู้ค้าระยะยาวมีราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเคลื่อนไหว หากผู้ประกอบการค้าต้องการเวลา MVWAP เป็นระยะเวลา 10 งวดพวกเขาก็จะรอให้ช่วงเวลาสิบแรกสุดแล้วและจะคำนวณค่าประมาณ 10 รายการแรกของ VWAP ซึ่งจะทำให้ผู้ค้าที่มี MVWAP เริ่มวางแผนในช่วงเวลา 10 เพื่อให้ได้รับการคำนวณ MVWAP ต่อไปโดยเฉลี่ยแล้วตัวเลข VWAP ล่าสุด 10 รายการรวมถึง VWAP ใหม่จากงวดล่าสุดและลด VWAP จากช่วงเวลา 11 ช่วงก่อนหน้านี้ นำไปใช้กับแผนภูมิในขณะที่การทำความเข้าใจเกี่ยวกับตัวชี้วัดและการคำนวณที่เกี่ยวข้องเป็นสิ่งสำคัญซอฟต์แวร์แผนภูมิสามารถทำคำนวณได้สำหรับเรา ในซอฟต์แวร์ที่ไม่รวม VWAP หรือ MVWAP อาจเป็นไปได้ที่จะตั้งโปรแกรมตัวบ่งชี้ลงในซอฟต์แวร์โดยใช้การคำนวณข้างต้น (สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องโปรดดูที่เคล็ดลับในการสร้างแผนภูมิหุ้นที่มีกำไร) เมื่อเลือกตัวบ่งชี้ VWAP จะปรากฏในแผนภูมิ โดยทั่วไปไม่ควรมีตัวแปรทางคณิตศาสตร์ที่สามารถเปลี่ยนแปลงหรือปรับได้ด้วยตัวบ่งชี้นี้ หากผู้ขายต้องการใช้ตัวบ่งชี้ Moving VWAP (MVWAP) เธอสามารถปรับระยะเวลาในการคำนวณได้เป็นจำนวนเท่าใด ซึ่งสามารถทำได้โดยการปรับตัวแปรในแพลตฟอร์มแผนภูมิของเรา เลือกตัวบ่งชี้จากนั้นไปที่แก้ไขหรือคุณสมบัติเพื่อเปลี่ยนจำนวนรอบเฉลี่ย ความแตกต่างระหว่าง VWAP และ MVWAP มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างตัวชี้วัดซึ่งจำเป็นต้องเข้าใจ VWAP จะให้ผลรวมตลอดทั้งวัน ดังนั้นมูลค่าสุดท้ายของวันคือราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของวัน หากใช้แผนภูมิหนึ่งนาทีจะมีการคำนวณ 390 (6.5 ชั่วโมง X 60 นาที) ซึ่งจะทำในวันเดียวกันโดยใช้วันสุดท้ายที่ให้วัน VWAP MVWAP ในทางกลับกันจะให้ค่าเฉลี่ยของจำนวนการคำนวณ VWAP ที่เราต้องการวิเคราะห์ ซึ่งหมายความว่าไม่มีค่าสุดท้ายสำหรับ MVWAP เนื่องจากสามารถทำงานได้อย่างคล่องตัวตั้งแต่วันหนึ่งไปจนถึงวันถัดไปโดยให้ค่า VWAP เฉลี่ยตามช่วงเวลา ทำให้ MVWAP สามารถปรับแต่งได้มากขึ้น สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะ นอกจากนี้ยังสามารถตอบสนองต่อการเคลื่อนไหวของตลาดได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจการค้าและกลยุทธ์ระยะสั้นหรืออาจทำให้ตลาดมีเสียงรบกวนหากเลือกระยะเวลานานขึ้น VWAP ให้ข้อมูลที่มีค่าในการซื้อและระงับผู้ค้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งการดำเนินการโพสต์ (หรือสิ้นสุดวัน) ช่วยให้ผู้ค้าทราบว่าพวกเขาได้รับราคาดีกว่าราคาเฉลี่ยในวันนั้นหรือหากพวกเขาได้รับราคาแย่ลง MVWAP ไม่จำเป็นต้องให้ข้อมูลเดียวกันนี้ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่การทำความเข้าใจการดำเนินการสั่งซื้อ) VWAP จะเริ่มต้นใหม่ทุกวัน ปริมาณมากในช่วงแรกหลังจากตลาดเปิดดังนั้นการกระทำนี้มักจะมีน้ำหนักมากในการคำนวณ VWAP MVWAP สามารถดำเนินการได้ทุกวันโดยเฉลี่ยแล้วจะเป็นค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาล่าสุด (10 ตัวอย่าง) และน้อยกว่าช่วงเวลาใด ๆ และจะกลายเป็นระยะเวลาที่น้อยลงดังนั้นระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้น กลยุทธ์ทั่วไปเมื่อมีการรักษาความปลอดภัยเราสามารถใช้ VWAP และ MVWAP เพื่อรับข้อมูลจากตลาดได้ หากราคาอยู่เหนือ VWAP เป็นราคาที่ดีภายในวันที่จะขาย หากราคาต่ำกว่า VWAP เป็นราคาที่ดีภายในวันที่จะซื้อ (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูที่ข้อดีของแผนภูมิข้อมูลในวันที่ใช้ข้อมูล) มีข้อแม้ให้ใช้ภายในวันนี้ ราคาเป็นแบบไดนามิกดังนั้นสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นราคาที่ดีที่จุดหนึ่งในวันนี้อาจไม่ถึงวันสิ้นเดือน ในวันที่มีแนวโน้มมากขึ้นผู้ค้าสามารถหาซื้อได้เนื่องจากราคากระเตื้องขึ้นจาก MVWAP หรือ VWAP อีกทางเลือกหนึ่งก็คือสามารถขายได้ในทิศทางขาลงเนื่องจากราคาดันขึ้นไปที่เส้น รูปที่ 2 แสดงการดำเนินการด้านราคาเป็นเวลาสามวันใน iShares Silver Trust ETF (SLV) ขณะที่ราคาปรับตัวสูงขึ้นส่วนใหญ่อยู่เหนือ VWAP และ MWAP และปรับลดลงตามเส้นที่ให้โอกาสในการซื้อ ราคาลดลงพวกเขาส่วนใหญ่อยู่ต่ำกว่าตัวบ่งชี้และการชุมนุมที่มีต่อสายการขายโอกาส เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล