Ist es möglich, einen gleitenden Durchschnitt in C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Proben Ive gefunden, dass ich ein bisschen optimieren kann, indem Sie eine Fenstergröße, die eine Macht von zwei für Bit-Verschiebung statt zu teilen, aber nicht brauchen zu ermöglichen Ein Puffer wäre schön. Gibt es eine Möglichkeit, ein neues gleitendes Durchschnittsergebnis nur als Funktion des alten Ergebnisses und des neuen Beispiels auszudrücken, definieren Sie einen beispielhaften gleitenden Durchschnitt in einem Fenster von 4 Proben: Add new sample e: Ein gleitender Durchschnitt kann rekursiv implementiert werden , Aber für eine exakte Berechnung des gleitenden Durchschnitts müssen Sie sich an die älteste Eingangsabfrage in der Summe (dh die a in Ihrem Beispiel) erinnern. Für einen N-gleitenden Durchschnitt berechnen Sie: wobei yn das Ausgangssignal und xn das Eingangssignal ist. Gl. (1) können rekursiv geschrieben werden, also müssen Sie sich stets an die Stichprobe xn-N erinnern, um (2) zu berechnen. Wie von Conrad Turner angemerkt, können Sie stattdessen ein (unendlich langes) exponentielles Fenster verwenden, mit dem Sie die Ausgabe nur aus dem vergangenen Ausgang und dem aktuellen Eingang berechnen können. Dies ist jedoch kein normaler (ungewichteter) gleitender Durchschnitt, sondern ein exponentieller Wert Gewogenen gleitenden Durchschnitt, wo die Proben in der Vergangenheit ein geringeres Gewicht erhalten, aber (zumindest in der Theorie) man nie etwas vergessen (die Gewichte nur kleiner und kleiner für Proben weit in der Vergangenheit). Ich habe einen gleitenden Durchschnitt ohne einzelnen Element-Speicher für ein GPS-Tracking-Programm, das ich geschrieben habe. Ich beginne mit 1 Probe und dividiere durch 1, um die aktuelle Durchschn. Ich füge dann anothe Probe und dividiere durch 2 zu den aktuellen Durchschn. Das geht so lange weiter, bis ich auf die Länge des Durchschnitts komme. Jedes Mal danach, füge ich in der neuen Probe, erhalten Sie den Durchschnitt und entfernen Sie diesen Durchschnitt aus der Gesamtmenge. Ich bin kein Mathematiker, aber das schien ein guter Weg, es zu tun. Ich dachte, es würde den Magen eines echten Mathematik-Kerl, aber es stellt sich heraus, es ist eine der akzeptierten Möglichkeiten, es zu tun. Und es funktioniert gut. Denken Sie daran, dass je höher Ihre Länge, desto langsamer folgt es, was Sie folgen wollen. Das kann nicht die meiste Zeit, aber wenn folgende Satelliten, wenn Sie langsam sind, könnte die Spur weit von der tatsächlichen Position und es wird schlecht aussehen. Sie könnten eine Lücke zwischen dem Sat und den nachfolgenden Punkten haben. Ich wählte eine Länge von 15 aktualisiert 6 mal pro Minute, um eine ausreichende Glättung und nicht zu weit von der tatsächlichen Sat-Position mit den geglätteten Spur Punkte erhalten. Antwort # 2 am: November 16, 2010, um 23:03 Uhr Initialisierung insgesamt 0, count0 (jedes Mal, wenn ein neuer Wert dann ein Eingang (scanf), ein add totalnewValue, ein Inkrement (count), ein dividieren Durchschnitt (totalcount) Dies wäre ein gleitender Durchschnitt über Alle Eingänge Um den Durchschnitt über nur die letzten 4 Eingänge zu berechnen, benötigen Sie 4 Inputvariablen, vielleicht kopieren Sie jeden Eingang zu einem älteren inputvariable und berechnen dann den neuen gleitenden Durchschnitt als Summe der 4 Inputvariablen, geteilt durch 4 (Rechtsverschiebung 2 wäre Gut, wenn alle Eingänge waren positiv, um die durchschnittliche Berechnung beantwortet werden 3. Februar um 4:06 Das wird tatsächlich berechnen den Gesamtdurchschnitt und nicht den gleitenden Durchschnitt. Wenn Zähler größer wird der Einfluss eines neuen Eingangsprobe wird verschwindend kleiner ndash Hilmar Feb Ich habe gegoogelt und keine passende oder lesbare Beispiele gefunden. Im Grunde möchte ich, um die Spur zu verfolgen Gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahlstroms unter Verwendung der letzten 1000 Zahlen als Datenabtastwert. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und festgestellt, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meine Bedürfnisse am besten geeignet. Wenn Ihre Bedürfnisse sind einfach, können Sie nur versuchen, mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code sieht auf jede Probe, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer gegebenen 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, gibt es ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung. Aber, wenn Sie einen kleineren Durchschnitt wünschen, wie 30 Zahlen oder so, dieses ist eine sehr einfache und schnelle Weise, es zu tun. Beantwortet Jun 12 12 at 4:44 1 auf Ihrem Beitrag. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann zulassen, dass das Alpha variabel ist. Somit kann dies dazu verwendet werden, Zeitbasisdurchschnitte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde beträgt, lassen Sie Alpha 1.0 sein. Andernfalls können Sie Alpha zulassen (usecs seit letztem update1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahls mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel zu verfolgen. Beachten Sie, dass im Folgenden die Summe als Elemente als addiert ergänzt wird, wobei kostspielige O (N) - Transversionen vermieden werden, um die Summe zu berechnen, die für den durchschnittlichen Bedarf erforderlich ist. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T gebildet, um z. B. Mit einem langen langen, wenn insgesamt 1000 lange s, eine int für char s, oder eine doppelte bis total float s. Dies ist ein wenig fehlerhaft, dass Nennsignale an INTMAX vorbeiziehen könnten - wenn Sie darauf achten, dass Sie ein langes langes nicht signiertes verwenden konnten. Oder verwenden Sie ein zusätzliches Bool-Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zuerst gefüllt wird, während numsamples rund um das Array (am besten dann umbenannt etwas harmlos wie pos). Man nehme an, daß der quadratische Operator (T-Abtastwert) tatsächlich quadratischer Operator (T-Abtastwert) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 Uhr oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich meinte ich, dass es sich um void operator () (T sample) handelt, aber natürlich könntet ihr auch irgendeine Notation verwenden, die ihr mochtet. Wird beheben, danke. Ndash Tony D Juni 14 14 um 14: 27 Ich möchte die Berechnung für Aktienkurs gleitenden Durchschnitt zu entwickeln. Aber viel komplexe Berechnung wurden später geplant. Mein erster Schritt zu wissen, wie man Moving Average effizient zu berechnen. Ich muss wissen, wie die Input-und Return-Ausgang effizient zu nehmen. Als Eingabe Datum und Preis. Ausgegebenes Datum, Preis und gleitender Durchschnitt. Wenn ich 500 Datensätze haben und ich möchte gleitende Durchschnitt für 5 Tage zu berechnen, was ist der effient Weg anstatt hin und her im Array von Datum und Preis wieder bitte sugest, was ist der beste Weg, um Eingang (ArrayList, Tabelle, Array Etc) und Ausgang zurück. Anmerkung: Der heutige MA von 5 Tagen wird der Durchschnitt der letzten 5 Tage einschließlich heute Preis sein. Gestern ist MA durchschnittlich der letzten 5 Tage von gestern. Ich möchte die Tage halten, um flexibel zu sein anstatt 5 könnte es 9, 14, 20 etc. sein. Wenn Sie einfache Berechnung ohne Ihre Bemühung benötigen, als Sie TA-Lib verwenden können. Aber wenn Sie wollen, dass Ihre Berechnung effizienter ist als TA-Lib, dann können Sie Ihre eigene technische Indikator. TA-Lib ist groß, aber Problem ist, dass diese Bibliothek nur statische Methoden haben. Das bedeutet, wenn Sie SMA-Array-Werte auf Basis von 500 Preisleisten berechnen müssen, dann werden Sie das gesamte Array von Balken senden und es wird Array von SMA-Werten zurückgeben. Aber wenn Sie neue 501-st-Wert erhalten, dann sollten Sie wieder das gesamte Array und TA-Lib wieder berechnen und zurückgeben SMA-Array von Werten. Stellen Sie sich jetzt vor, Sie brauchen einen solchen Indikator für den realen Preis, und für jede Preisänderung benötigen Sie einen neuen Indikatorwert. Wenn Sie einen Indikator nicht ein großes Problem haben, aber wenn Sie Hunderte Indikatoren arbeiten, könnte es ein Leistungsproblem sein. Ich war in einer solchen Situation und beginnen die Entwicklung von Echtzeit-Indikatoren, die effizient sind und zusätzliche Berechnungen für neue Preisleiste oder für geänderte Preisleiste nur. Leider habe ich nie benötigt SMA-Indikator für meine Handelssysteme, aber ich habe solche für EMA, WMA, AD, und andere. Ein solcher Indikator AD ist in meinem Blog veröffentlicht und Sie können von dort sehen, was ist die grundlegende Struktur meiner Echtzeit-Indikator-Klasse. Ich hoffe, Sie benötigen kleine Änderungen, um SMA-Indikator zu implementieren, denn ist einer der einfachsten. Die Logik ist einfach. Zur Berechnung von SMA benötigen Sie nur die letzten Preiswerte. So Klasse Instanz haben Sammlung von Preisen, die Speicherung halten nur letzte n Anzahl der Preise als SMA definiert ist (in Ihrem Fall 5). Also, wenn Sie neue Bar haben, werden Sie älteste entfernen und neue hinzufügen und erstellen Berechnung. Donnerstag, 10. April 2008 16:04 Alle Antworten Es gibt eine Bibliothek namens TA-Lib, die alles für Sie erledigt und es ist Open Source. Es hat etwa 50 Indikatoren denke ich. Weve verwendet es in der Produktionsumgebung, und es ist sehr effizient und realible. Sie können es in C, Java, C, etc. verwenden. Wenn Sie einfache Berechnung ohne Ihren Aufwand benötigen, als Sie TA-Lib verwenden können. Aber wenn Sie wollen, dass Ihre Berechnung effizienter ist als TA-Lib, dann können Sie Ihre eigene technische Indikator. TA-Lib ist groß, aber Problem ist, dass diese Bibliothek nur statische Methoden haben. Das bedeutet, wenn Sie SMA-Array-Werte auf Basis von 500 Preisleisten berechnen müssen, dann werden Sie das gesamte Array von Balken senden und es wird Array von SMA-Werten zurückgeben. Aber wenn Sie neue 501-st-Wert erhalten, dann sollten Sie wieder das gesamte Array und TA-Lib wieder berechnen und zurückgeben SMA-Array von Werten. Stellen Sie sich jetzt vor, Sie brauchen einen solchen Indikator für den realen Preis, und für jede Preisänderung benötigen Sie einen neuen Indikatorwert. Wenn Sie einen Indikator nicht ein großes Problem haben, aber wenn Sie Hunderte Indikatoren arbeiten, könnte es ein Leistungsproblem sein. Ich war in einer solchen Situation und beginnen die Entwicklung von Echtzeit-Indikatoren, die effizient sind und zusätzliche Berechnungen für neue Preisleiste oder für geänderte Preisleiste nur. Leider habe ich nie benötigt SMA-Indikator für meine Handelssysteme, aber ich habe solche für EMA, WMA, AD, und andere. Ein solcher Indikator AD ist in meinem Blog veröffentlicht und Sie können von dort sehen, was ist die grundlegende Struktur meiner Echtzeit-Indikator-Klasse. Ich hoffe, Sie benötigen kleine Änderungen, um SMA-Indikator zu implementieren, denn ist einer der einfachsten. Die Logik ist einfach. Zur Berechnung von SMA benötigen Sie nur die letzten Preiswerte. So Klasse Instanz haben Sammlung von Preisen, die Speicherung halten nur letzte n Anzahl der Preise als SMA definiert ist (in Ihrem Fall 5). Also, wenn Sie neue Bar haben, werden Sie älteste entfernen und neue hinzufügen und erstellen Berechnung. Ich würde den gleitenden Durchschnitt in der Datenbank über eine gespeicherte Prozedur oder in einem Cube berechnen. Haben Sie sich Analysis Services angesehen, hat es die Möglichkeit, gleitende Durchschnitte zu berechnen. Donnerstag, 10. April 2008 16:05 Ja. TA-LIB ist gut, aber vielleicht nicht geeignet für mich. Wenn ich neuen Wert oder aktualisierten Wert für den Verlauf der Datensätze Ich werde die Berechnung in einer separaten Funktion nur für das neue Angebot und speichern Sie es in der Datenbank. Ich plane, das Zitat jede Stunde zu aktualisieren. Ich muss etwa 25 bis 30 technische Indikatoren für 2200 Aktien machen. Die Ausführungszeit eines TA-Lib-Aufrufs auf einem Array von 10000 Elementen beträgt etwa 15 Millisekunden (auf einem Intel Core Duo 2,13 Ghz). Dies ist der Durchschnitt aller Funktionen. Unter den schnellsten, nimmt SMA weniger als 2,5 Millisekunden. Der langsamste HTTRENDMODE benötigt 450 Millisekunden. Mit weniger Elementen ist es schneller. SMA benötigt ca. 0,22 Millisekunden für 1000 Eingangselemente. Die Geschwindigkeitsverstärkung ist fast linear (der Aufwand für die Ausführung des Funktionsaufrufs ist vernachlässigbar). Im Rahmen Ihrer Bewerbung ist TA-Lib höchstwahrscheinlich Ihr Engpass für die Geschwindigkeitsleistung. Auch ich in der Regel nicht empfehlen, solche quotlast nquot Lösung. Lesen Sie unten für Details. Zuerst eine Korrektur zur Boban. s-Anweisung Alle Funktionen in TA-Lib können auch einen einzigen letzten Wert berechnen, indem sie ein Minimum an Quell-nquot-Elementen verwenden. Sie können ein Array der Größe 10000 haben, die Daten nur für die ersten 500 Elemente initialisieren, ein Element hinzufügen und TA-Lib aufrufen, um die SMA nur für das neue Element zu berechnen. TA-Lib schaut nicht mehr als nötig (wenn SMA von 5, dann wird TA-Lib ein einzelnes SMA mit den letzten 5 Werten berechnen). Dies wird mit dem Parameter startIdx und endIdx ermöglicht. Sie können einen zu berechnenden Bereich oder einen einzelnen Wert angeben. In diesem Szenario würden Sie startIdx endIdx 500 machen, um das 501st-Element zu berechnen. Warum ist solch eine Quell-nquot-Lösung für einige gefährlich? Unabhängig von der Auswahl der Boban. s-Lösung oder TA-Lib bedenkt man, dass die Verwendung einer begrenzten Anzahl vergangener Daten nicht gut mit den meisten TA-Funktionen funktionieren wird. Mit SMA, ist es offensichtlich, dass Sie nur n Element benötigen, um einen Durchschnitt über n Element zu berechnen. Es ist nicht so einfach mit EMA (und vielen anderen TA-Funktionen). Der Algo hängt oft vom vorherigen Wert ab, um den neuen Wert zu berechnen. Die Funktion ist rekursiv. Das bedeutet, dass alle vergangenen Werte einen Einfluss auf zukünftige Werte haben. Wenn Sie sich entscheiden, Ihr algo zu verwenden, um nur eine kleine Menge von Vergangenheit n Wert verwenden, erhalten Sie nicht das gleiche Ergebnis wie jemand, der über eine große Anzahl von vergangenen Werten berechnet. Die Lösung ist ein Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Präzision. Ich habe dies oft im Zusammenhang mit TA-Lib diskutiert (ich nenne es die quotquellierbare Periodquot in der Dokumentation und Forum). Um es einfach zu halten, meine allgemeine Empfehlung ist, wenn Sie nicht den Unterschied zwischen einem Algo mit einer endlichen Impulsantwort (FIR) aus einem Algo mit einer unendlichen Impulsantwort (IIR) machen können, werden Sie sicherer zu berechnen, über alle Daten, die Sie haben verfügbar. TA-Lib spezifizieren im Code, welche seiner Funktionen eine instabile Periode (IIR) haben. Bearbeitet von mfortier Freitag, 15. August 2008 04:25 Richtig english sentence Freitag, 15. August 2008 04:20
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