Moving average filter javascript

Wykres giełdowy - średnia ruchoma: SMA, WMA, EMA Przechowywanie Średni wykres giełdowy to graficzne przedstawienie historycznych cen akcji, które pomagają określić obecne siły podażowe i popytowe na giełdzie. W handlu nieruchomościami i rynkami towarowymi, analiza wykresów odgrywa znaczną rolę podczas analizy technicznej. Analiza wykresów zapasowych pozwala przedsiębiorcy na dokładniejsze ustalenie, jakie jest aktualne podanie i popyt. JenScript obsługuje wspólne wskaźniki i nakładki, takie jak ohlc, świecznik, średnia ruchoma, sma, ema, wma, macd, bollinger bands, time picker itp. W statystykach średnia ruchoma analizuj punkty danych, tworząc serie średnich różnych podzbiorów pełnego zestawu danych. Średnia ruchoma jest powszechnie używana z danymi szeregowymi, aby wygładzić krótkoterminowe fluktuacje i podkreślić długoterminowe trendy lub cykle. Próg pomiędzy krótkoterminową i długoterminową zaleŜy od zastosowania, a parametry średniej ruchomej zostaną odpowiednio określone. Na przykład jest często wykorzystywana w technicznej analizie danych finansowych, takich jak ceny akcji, zyski lub wolumeny handlowe. Jest również wykorzystywany w ekonomii do badania produktu krajowego brutto, zatrudnienia lub innych serii czasowych makroekonomicznych. Wtyczka RegisterPlugin w projekcji widoku. Dodaj zasoby w wtyczce, a następnie zarejestruj schematy, takie jak StockMovingAverageLayer lub StockWeightedMovingAverageLayer lub StockExponentialMovingAverageLayer, jako średnie ruchome krzywe tych zasobów w danym okresie. Przy zwykłej średniej ruchomej W zastosowaniach finansowych prosta średnia ruchoma (SMA) jest nieważoną średnią z poprzednich n danych. Jednak w nauce i inżynierii średnia jest zwykle pobierana z równej liczby danych po obu stronach wartości centralnej. Zapewnia to, że różnice średnie są dostosowywane do zmian danych, a nie przesunięte w czasie. Przykład prostej średniej ważonej średniej bieżącej dla n-dniowej próby ceny zamknięcia jest średnią z poprzednich dni w cenach zamknięcia Przypadek ważonej średniej ruchowej Średnia ważona jest średnią ważoną mającą współczynniki mnożące, aby uzyskać różne wagi do danych na różne pozycje w oknie próbki. Matematycznie średnia ruchoma jest splotem punktów odniesienia z ustaloną funkcją ważenia. W technicznej analizie danych finansowych ważona średnia ruchoma (WMA) ma określone znaczenie ciężarów, które zmniejszają się w postępie arytmetycznym. W n-day WMA ostatni dzień ma waga n, druga ostatnia n 1, itd. Do jednego. Przypadek średniej ruchowej wykładniczej Typ średniej ruchomej, podobnej do prostej średniej ruchomej, z tą różnicą, że większa masa została podana do najnowszych danych. Wytworzona średnica ruchoma (EMA) jest również znana jako średnia ważona ruchoma. Ten typ średniej ruchomej reaguje szybciej niż ostatnie zmiany cen niż zwykła średnia ruchoma. Najbardziej popularnymi krótkoterminowymi średnimi są EMA 12- i 26-dniowe i są wykorzystywane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia roczna średnia konwergencji (MACD) i procentowy oscylator cen (PPO). Ogólnie, 50- i 200-dniowe EMA są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. W tym przypadku studiujemy historyczne ceny akcji na rynku nasdaq. Na przykład slv, który jest Trust iShares Silver Trust (Trust) stara się odzwierciedlić ogólnie wydajność srebra. Przejdź do historycznej sekcji menu i po zamówieniu tej historii mamy historyczne ceny historyczne podzielone na lata. Pozycja magazynu jest określona przez właściwości: mocowanie. data ustalenia jest niska. najniższą cenę za jedną jednostkę czasu (np. jedną lub jedną godzinę) wysoką cenę. najwyższą cenę za jedną jednostkę czasu (np. jeden dzień lub jedna godzina) cena otwarta. cena otwarcia (np. na wykresie dziennym to cena początkowa za dzień) cena zamknięcia. cena zamknięcia dla tego okresu ustalania wolumenu. liczba akcji lub kontraktów będących w obrocie papierami wartościowymi lub na całym rynku Proces braku blokowania interfejsu zakłada, że ​​używamy pracy sieciowej, która ładuje asynchronicznie poszczególne części danych historycznych. możemy użyć tego pracownika magazynu, który udostępnia proces pobierania danych i ładowarkę ładującą, która zarządza obciążonymi danymi. Najpierw przygotuj dokument HTML. Pozwala tworzyć funkcje JenScript JS - JavaScript HTML5SVG Biblioteka wizualizacji map Jakie są wady przesuwania średniego filtra podczas korzystania z danych szeregów czasowych Jest to przykład MATLAB, aby zobaczyć efekt działania środków. Przykładowo, zastosowanie filtra do sygnału o okresie około 10,09082 całkowicie eliminuje ten sygnał. Ponadto, ponieważ wielkość odpowiedzi częstotliwościowej jest absolutną złożoną odpowiedzią na częstotliwość, odpowiedź wielkości jest rzeczywiście ujemna między 0,3633, a pomiędzy 0,4546 a częstością Nyquista. Wszystkie elementy sygnału posiadające częstotliwości w tych przedziałach są lustrzane na osi t. Jako przykład próbujemy sinusoidę z okresem 7.0000, np. częstotliwość około 0.1429, która mieści się w pierwszym przedziale z odpowiedzią na ujemną amplitudę: t (1: 100) x10 2sin (2pit7) b10 (1,11) 11 m10 długość (b10) y10 filtr (b10,1, x10 ) y10 y10 (1 (m10-1) 2: koniec (m10-1) 2,1) y10 (koniec1: endm10-1,1) zera (m10-1,1) wykres (t, x10, t, y10 ) Oto amplituda odpowiedzi filtra przedstawiająca zera i obcinania: h, w freqz (b10,1,512) f 1w (2pi) wielkość abs (h) wykres (f, wielkość) fala sinusoidalna z okresem 7 doświadczeń zmniejszenie amplitudy, np około 80, ale także zmienił znak jak widać z fabuły. Eliminacja pewnych częstotliwości i odwrócenie sygnału ma ważną konsekwencję podczas interpretowania związku przyczynowego w naukach ziemnych. Filtry te, chociaż są oferowane w standardzie w programach kalkulacyjnych do wygładzania, powinny być całkowicie uniknięte. Jako alternatywę należy stosować filtry o określonej częstotliwości, takie jak filtr dolnoprzepustowy Butterworth. Zalecamy 2 rekomendacje Philippe de Peretti middot Universit Paris 1 Panthon-Sorbonne, Paryż, Francja Dobrym rozwiązaniem byłoby wykorzystanie szeregu czasów strukturalnych, w tym modelu locar linear trend, który jest zasadniczo modelem IMA. Proponuję spojrzenie na Durbin i Koopman (2001) na temat metod filtrowania Kalmana. Korzystanie z filtra Kalmana jest optymalne w moim punkcie widzenia. Polecam 1 Zalecenie Cześć Bilal Esmael, funkcja wagi filtra średniej ruchomej powinna być symetryczna. W innym przypadku filtrowane wartości są przesuwane w fazie: w zależności od struktury funkcji wagi opóźnienie fazy może osiągnąć połowę długości funkcji wagi. Na przykład: jednostronny filtr Kalman ma asymetryczną funkcję ciężaru. Dalej, uważaj, interpretując przefiltrowane wartości na obu końcach serii czasowej, zawsze mają opóźnienie w strukturze. Z poważaniem, Michael HeinertOśrodkiSpół średniej ruchomej ŚrednieSpółką średnią ruchową Zachęcamy do rozwiązania tego zadania zgodnie z opisem zadania, używając dowolnego języka, który możesz wiedzieć. Obliczanie prostej średniej ruchomej szeregu liczb. Utwórz stan klastra stanu, który trwa pewien okres i zwraca procedurę, która zajmuje numer jako argument i zwraca zwykłą średnią ruchową swoich argumentów. Prosta średnia ruchoma to metoda obliczania średniej strumienia liczb, uśredniając tylko ostatnie 160 P 160 z strumienia, 160 gdzie 160 P 160 jest znane jako okres. Może to być wywołane przez wywołanie procedury inicjowania z 160 P 160 jako argumentem, 160 I (P), 160, które powinno następnie zwrócić procedurę, która po wywołaniu z poszczególnymi kolejnymi członami strumienia liczb oblicza średnią ( do), ostatnie 160 P 160 z nich, zadzwoń do tego 160 SMA (). Słowo 160 160 w opisie zadania odnosi się do potrzeby 160 SMA () 160, aby zapamiętać pewne informacje między połączeniami do niego: 160 Okres, 160 P 160 Zleceniodawca co najmniej ostatnich 160 P 160 z każdego z indywidualnych rozmów. Stateful 160 oznacza również, że kolejne wywołania do 160 I (), 160 inicjatora, 160 powinny zwracać oddzielne procedury, które nie 160 nie 160 zapisują współużytkowane zasoby, dzięki czemu mogą być wykorzystane na dwóch niezależnych strumieniach danych. Pseudo-kod implementacji 160 SMA 160 jest następujący: ta wersja używa stałej kolejki do przechowywania najnowszych wartości p. Każda funkcja zwracana z init-moving-average ma swój stan w atomie posiadającym wartość kolejki. Ta implementacja wykorzystuje listę okrągłą do przechowywania numerów w oknie na początku każdego wskaźnika iteracyjnego odnoszącego się do komórki listy, która przechowuje wartość właśnie wychodzącą z okna i zastępuje ją właśnie wartością dodaną. Korzystanie z zamykania edytuj Obecnie to nie może być nogc, ponieważ przydzieli zamknięcie na stercie. Niektóre analizy ucieczki mogą usunąć alokację sterty. Korzystanie z edytowania struktury Struktura ta pozwala uniknąć alokacji stosu zamknięcia, przechowując dane w ramce stosu głównej funkcji. To samo: Aby uniknąć zbliżania się liczby zmiennoprzecinków do siebie i rosnącej, kod mógłby wykonać sumę okresową na całej kolekalnej kolejce kolejki. Ta implementacja powoduje utworzenie dwóch (funkcji) obiektów dzielących stan. Jest to idiomatyczne w E oddzielenie danych wejściowych z wyjścia (odczytywanie z zapisu), a nie łączenie ich w jeden obiekt. Struktura jest taka sama jak implementacja standardowego odchylenia. Poniższy program eliksiru generuje anonimową funkcję z osadzonym okresem p, który jest używany jako okres prostej średniej ruchomej. Funkcja run odczytuje dane liczbowe i przekazuje ją do nowo utworzonej funkcji anonimowej, a następnie sprawdza wynik na STDOUT. Wyjście jest pokazane poniżej, ze średnią, a następnie zgrupowane wejście, tworząc podstawę każdej średniej ruchomej. Erlang ma zamknięcia, ale zmienne niezmienne. Rozwiązaniem jest wtedy użycie procesów i prostej wiadomości przekazywania API. Języki matrycy mają procedury służące do obliczania szybkości poślizgowych dla danej sekwencji elementów. Jest mniej skuteczny w pętli jak w następujących komendach. Ciągle prosi o wejście I. który jest dodawany na końcu listy L1. L1 można znaleźć naciskając przycisk 2ND1, a wartość średnią można znaleźć w menu ListOPS W celu zakończenia programu należy nacisnąć przycisk ON. Funkcja, która zwraca listę zawierającą uśrednione dane dostarczonego argumentu Program, który zwraca prostą wartość przy każdej inwentaryzacji: lista to uśredniona lista: p to okres: 5 zwraca uśrednioną listę: Przykład 2: Korzystanie z programu movinav2 (i , 5) - Inicjalizacja średniej ruchomej i zdefiniowanie okresu 5 movinav2 (3, x): x - nowe dane na liście (wartość 3), a wynik zostanie zapisany na zmiennej x, a wyświetlony movinav2 (4, x) : x - nowe dane (wartość 4), a nowy wynik zostanie zapisany na zmiennej x i wyświetlonej (43) 2. Opis funkcji movinavg: zmienna r - jest wynikiem (uśredniona lista), która zostanie zwrócona zmienna i - jest zmienną indeksową i wskazuje na koniec podkontury uśrednioną listę. zmienna z - zmienna pomocnicza Funkcja wykorzystuje zmienną i do określenia, które wartości listy zostaną uwzględnione w następnym średnim obliczeniu. Przy każdej iteracji zmienna i wskazuje na ostatnią wartość na liście, która będzie używana w średnim obliczeniu. Musimy tylko ustalić, która będzie pierwszą wartością na liście. Zwykle trzeba rozważyć elementy p, więc pierwszy element będzie indeksowany przez (i-p1). Jednak w przypadku pierwszych iteracji obliczenia będą zazwyczaj ujemne, więc poniższe równanie unika unikatowych indeksów: max (i-p1,1) lub, układając równanie, max (i-p, 0) 1. Ale liczba elementów na pierwszych iteracjach będzie mniejsza, poprawna wartość będzie (indeks końca - początek indeksu 1) lub, układając równanie, (i - (max (ip, 0) 1) 1), a następnie , (i-max (ip, 0)). Zmienna z przechowuje wspólną wartość (maks. (Ip), 0), więc beginindex będzie (z1), a liczniki liczb (iz) w połowie (lista, z1, iz) zwróci listę wartości, która będzie sumą uśrednioną ( (i) ri będzie ich przeciętnie i zapisać wynik w odpowiednim miejscu na liście wyników fp1 utworzy częściową aplikację, która ustali drugą i trzecią parametrIm kodującą coś w tej chwili gdzie Im biorąc kilka wartości w czasie z kompasu sprzętu. Kompas jest bardzo dokładny i bardzo często aktualizowany, co powoduje, że jeśli lekko ugnie się, kończę się dziwną wartością, która jest niespójna z sąsiadami. Chcę wygładzić te wartości. Po przeczytaniu niektórych fragmentów wydaje się, że chcę to filtr górnoprzepustowy, filtr dolnoprzepustowy lub średnia ruchoma. Przechodząc średnią mogę się zepsuć, po prostu zachowaj historię ostatnich 5 wartości lub cokolwiek, i użyj średniej z tych wartości w dalszej części mojego kodu, gdzie byłem tylko używając najnowszej wartości. To powinno, jak sądzę, wygładzić te chichoty, ale uderza mnie, że prawdopodobnie jest to dość nieefektywne, a to chyba jeden z tych znanych problemów dla odpowiednich programistów, do których ma naprawdę dopracowane rozwiązanie dla matematyki. Jestem jednak jednym z tych okropnych samouczących programistów bez śladu formalnego wykształcenia w niczym nawet niejasnym związku z CompSci czy Math. Czytanie trochę sugeruje, że może to być filtr wysokiej lub niskiej przepustowości, ale nie mogę znaleźć niczego, co wyjaśnia w sposób zrozumiały dla hackera jak ja, jaki wpływ tych algorytmów będzie na szereg wartości, a co dopiero, jak matematyka Prace. Odpowiedź podana tutaj. na przykład technicznie odpowiada na moje pytanie, ale tylko w terminach zrozumiałych dla tych, którzy prawdopodobnie już wiedzą, jak rozwiązać problem. Byłaby to bardzo piękna i mądra osoba, która mogłaby wytłumaczyć problem tego rodzaju i jak działają rozwiązania, zrozumiałe dla absolwenta sztuki. zapytał 21 września o godzinie 13:01 Jeśli Twoja średnia ruchoma musi być długa, aby osiągnąć wymagany wygładzanie i nie potrzebujesz konkretnego kształtu jądra, to lepiej, jeśli wykorzystasz wykładniczą rozpad średniej ruchomej: gdzie jesteś wybierz maleńką odpowiednią stałą (np. jeśli wybierzesz maleńki 1 - 1N, będzie miała tę samą średnią wartość jako okno o rozmiarze N, ale rozkłada się inaczej niż starsze punkty). W każdym razie, ponieważ następna wartość średniej ruchomej zależy tylko od poprzedniej i danych, nie musisz trzymać kolejki ani czegokolwiek. I możesz myśleć o tym, robiąc coś podobnego, Cóż, mam nowy punkt, ale ja naprawdę nie ufam tym, więc będę trzymał 80 moich starych szacunków pomiaru i tylko ufał temu nowym punkcie danych 20. Thats całkiem to samo mówiąc "Cóż, ja ufam tylko temu nowym punktom 20, a ja używam 4 innych punktów, które ufam tej samej kwocie, z wyjątkiem tego, że zamiast wyraźnie biorąc inne cztery punkty, zakładasz, że uśrednienie zrobiłeś ostatnio był rozsądny, dzięki czemu można korzystać z poprzednich prac. odpowiedziałem Sep 21 10 w 14:27 Hej, wiem, że to jest 5 lat późno, ale dzięki za niesamowitą odpowiedź. Pracuję nad grą, w której dźwięk zmienia się w oparciu o Twoją prędkość, ale dzięki uruchomieniu gry na komputerze z wolnym komputerem szybkość wahadłaby się gwałtownie, co było dobre dla sterowania, ale denerwujące pod względem dźwięku. To było naprawdę proste i tanie rozwiązanie tego, co wydawało mi się naprawdę złożonym problemem. ndash Adam Marzec 16 15 at 20:20 Jeśli próbujesz usunąć okazjoną nieparzystą wartość, filtr dolnoprzepustowy jest najlepszy z trzech możliwych opcji. Filtry dolnoprzepustowe umożliwiają na przykład niewielkie zmiany prędkości, takie jak spowodowane obracaniem kompasu ręcznie, a także odrzucanie szybkich zmian, takich jak na przykład spowodowane uderzeniami na drodze. Średnia ruchoma prawdopodobnie nie wystarczy, ponieważ efekty pojedynczego blipu w danych wpływają na kilka kolejnych wartości, w zależności od wielkości okna średniej ruchomej. Jeśli nieparzyste wartości są łatwo wykrywane, może być nawet lepiej z algorytmem usuwania glitch, który całkowicie je ignoruje: Oto wykres guick do zilustrowania: Pierwszy wykres jest sygnałem wejściowym, z jednym nieprzyjemnym glitch. Drugi wykres przedstawia wpływ średniej ruchomej na 10 próbek. Ostatnim wykresem jest kombinacja średniej 10 próbek i algorytmu wykrywania nieprawidłowości przedstawionego powyżej. Jeśli wykryty zostanie glitch, zamiast rzeczywistej wartości zamiast 10 wartości próbki użyta jest średnia. Przechodząc średnio mogę się z tym pogodzić. ale uderza mnie, że jego prawdopodobnie dość nieefektywne. Naprawdę nie ma powodu średnia ruchoma powinna być nieefektywna. Możesz zachować liczbę punktów danych, które chcesz w jakimś buforze (np. Okrągła kolejka). W każdym nowym punkcie danych wyświetli się najstarsza wartość i odejmuje ją od sumy, a następnie naciśnie najnowszy i dodaj ją do sumy. Więc każdy nowy punkt danych naprawdę wymaga tylko poppush, dodawanie i odejmowanie. Twoja średnia ruchoma jest zawsze tą przesuniętą sumą podzieloną przez liczbę wartości w buforze. Trudniejsze jest pobieranie danych jednocześnie z wielu wątków, ale ponieważ dane pochodzą z urządzenia sprzętowego, które wydaje mi się bardzo wątpliwe. Och, a także: okrutne samouczących programistów zjednoczyły się) Średnia ruchoma wydawała się dla mnie nieskuteczna, ponieważ trzeba przechowywać bufor wartości - lepiej, aby po prostu zrobić jakieś Clever Maths z wartością wejściową i bieżącą wartością roboczą Myślę, że jaka jest wykładnicza średnia ruchoma Prace. Optymalizacja widziałem dla tego rodzaju ruchomej średniej polega na użyciu kolejki o stałej długości, wskaźnika do miejsca, w którym jesteś w tej kolejce i po prostu owijając wskaźnik wokół (z lub jeśli). Voila Nie kosztowny pushpop. Siła dla amatorów, brat ndash Henry Cooke Sep 22 10 at 0:54 Henry: Jeśli chodzi o prostą średnią ruchów, potrzebujesz buforu po prostu, abyś wiedział, jaka wartość zostanie popped, gdy następna wartość zostanie zepchnięta. To powiedziawszy, kolejka interwenijna o podanej długości, którą opisujesz, jest dokładnie tym, co rozumiem przez kolejkę kwadratową. Z tego powodu mówiłem, że nie jest to nieskuteczne. Co myślisz, że mam na myśli A jeśli Twoja odpowiedź jest tablicą quotan, która zmienia swoje wartości na każdym indeksowanym usunięciu (np. Std :: vector w C). dobrze, to ja się boję, że nawet nie chcę z tobą rozmawiać) ndash Dan Tao 22 września 10 w 1:58 Henry: Nie wiem o AS3, ale programista Java ma kolekcje takie jak CircularQueue w usuwaniu oszukańców (nie jestem Twórca języka Java, więc jestem pewien, że istnieją lepsze przykłady, które właśnie znalazłem w wyszukiwaniu Google), które implementuje precyzyjne funkcje, o których mówimy. Jestem przekonany, że większość języków średnio i niskopoziomowych ze standardowymi bibliotekami ma coś podobnego (np. Tam jest QueueltTgt). W każdym razie ja byłem filozofią, więc. wszystko jest odpuszczone. ndash Dan Tao 22 września o godzinie 12:44 Zmniejszona wykładniczo średnia ruchoma może być obliczona ręcznie z tylko trendu, jeśli użyjesz odpowiednich wartości. Zobacz fourmilab. chhackdiete4, aby uzyskać pomysł, jak szybko to zrobić, używając pióra i papieru, jeśli szukasz wytworzonej wykładniczo średniej ruchomości z 10 wygładzaniem. Ale ponieważ masz komputer, prawdopodobnie chcesz robić binarne przesunięcia, w przeciwieństwie do przesunięcia dziesiętnego) W ten sposób wszystko czego potrzebujesz to zmienna dla bieżącej wartości i jedna dla przeciętnej. Następnie można obliczyć następną średnią. odpowiedział Sep 21 10 w 14:39 theres technika o nazwie bramy zakres, który działa dobrze z małych wystąpień fałszywe próbek. przy założeniu, że użycie jednej z wyżej wymienionych technik filtracyjnych (ruchomej średniej, wykładniczej), gdy masz wystarczającą historię (jedna Stała Czasowa), możesz ją przetestować w celu uzyskania racjonalności, zanim zostanie dodana do obliczeń. wymagana jest znajomość maksymalnej szybkości zmiany sygnału. próbkę surową porównywano z najnowszą wygładzoną wartością, a jeśli wartość bezwzględna tej różnicy jest większa niż dozwolony zakres, próbka jest wyrzucana (lub zastąpiona heurystyczną, np. przewidywaną na podstawie różnicy nachylenia lub tendencji wartość predykcyjna z wygładzania podwójnego wykładniczka) odpowiedziało 30 kwietnia 16 w 6:56