Simple moving average java no Brasil

A média móvel simples é customizável, pois pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento do título por vários períodos de tempo e Em seguida, dividindo este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título ao longo do período Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preços de um título Se a média móvel simples aponta para cima , Isso significa que o preço da segurança está aumentando Se ele está apontando para baixo significa que o preço da segurança está diminuindo Quanto maior o prazo para a média móvel, mais suave a média móvel simples Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas Sua leitura está mais próxima da fonte data. Analytical Significance. Moving médias são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências de preços atuais eo potencial para uma mudança em um estabelecido tre. Nd A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou baixa Uma outra ferramenta analítica popular, embora um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada cobertura diferente Quando uma média móvel simples de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias Isto é considerado um sinal de baixa, A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo Reforçada por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar ganhos adicionais estão em store. I essencialmente tem um array De valores como este. A matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu Exemplo acima, 0 36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e veria o último número 0 25 como o pico, pois há uma diminuição para 0 24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores e aplicar um algoritmo para Eles que vai suavizar-los um pouco para que eu tenho mais valores lineares, ou seja, eu gostaria que meus resultados sejam curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro de média móvel exponencial para os meus valores Como posso fazer isso É realmente Difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como posso processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo de média móvel exponencial para até mesmo eles out. asked Feb 8 12 at 20 27. Para calcular uma média móvel exponencial você Precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste Isso exige uma pequena classe supondo que você está usando o Java 5 ou posterior. Com o parâmetro de decadência que você deseja pode ter ajuste deve ser entre 0 e 1 e, em seguida, use a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical recorrência, tudo o que realmente Necessidade de saber quando transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos Eles ve algumas outras notações, bem como, o que doesn t ajuda No entanto, o EMA é bastante simples, você só precisa se lembrar de um valor antigo Nenhum arranjo de estado complicado required. answered fevereiro 8 12 em 20 42. TKKocheran Muito bonito Não é agradável quando as coisas podem ser simples Se começar com uma seqüência nova, começ um averager novo Note que os primeiros termos na seqüência média saltarão ao redor Um pouco devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar o resto do seu programa também Muito Donal Fellows Feb 9 12 em 0 06.Eu estou tendo um tempo difícil entender suas perguntas, mas vou tentar responder anyway.1 Se o algoritmo encontrado 0 25 em vez de 0 36, então é errado É errado, porque ele assume Um aumento ou uma diminuição monotônica que está sempre subindo ou sempre indo para baixo A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares Se você realmente deseja encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo , Então fatia sua matriz de tmin para tmax e encontrar o máximo desse subarray.2 Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imaginar que eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 I 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média de 1 5 e 1 4 segundo e primeiros números a segunda nova lista é a média de 1 4 E 1 5 terceira e segunda lista antiga a terceira nova lista a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante eu poderia ter feito período três ou Quatro ou n Observe como os dados são muito mais suaves Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecione um teste de ações Tesla Motors TSLA bastante volátil e clique em technicals na parte inferior do gráfico Selecione Mover média com Um período dado e média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados esta é uma forma de polarizar o alisamento para a volta Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas para pequenas Boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial Então, a saída que você começa seria Os últimos x termos divididos por x Pseudocódigo não testado. Note que você vai precisar para lidar com o início e fim partes dos dados, uma vez que claramente você pode t média dos últimos 5 termos quando você está em seu ponto de dados 2 Além disso, existem maneiras mais eficientes O F calculando esta média móvel soma sum - mais antigo mais novo, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo across. answered fevereiro 8 12 em 20 41.A Implantação Simple Moving Average em Java. Em várias ocasiões eu quis computar métricas simples Em meus aplicativos Java, por exemplo, o número de hits por hora, ou erros durante um período de tempo Enquanto a computação de métricas simples não é muito difícil, é apenas um trabalho extra e eu prefiro gastar esse tempo no domínio do problema que fiquei surpreso ao não Encontrar todas as soluções amplamente aceitas para métricas em Java Eu encontrei Metrics, mas pareceu um pouco complicado e não bem documentado - Tudo o que eu realmente queria era calcular uma média móvel Eu pensei sobre o problema um pouco mais e decidiu que não é um difícil Problema Aqui está a minha solução. Isso funciona criando uma matriz de tamanho de freqüência de atualização de janela, então um segmento define a contagem para o próximo índice na matriz na freqüência de atualização A contagem para o intervalo é simplesmente array i - array i 1 , Que é a contagem mais recente menos a contagem mais antiga Para um intervalo de 10 minutos, a contagem mais antiga i 1 é exatamente 10 minutos old. To adicionar uma média móvel para o nosso código primeiro vamos precisar de um contador, usando AtomicLong. This contador deve ser Incrementado com base nos eventos que você está interessado em computação eg pedidos POST para um serviço REST. Precisamos fornecer a implementação com acesso ao contador e que é realizado através da interface GetCount Aqui vou criar uma média móvel com uma janela de 5 minutos que Atualiza cada segundo. E para obter a média atual, chamamos simplesmente o método getAverage. Um detalhe de implementação de chave é como o tamanho da matriz é determinado pela divisão da janela pela freqüência de atualização. Assim, uma janela grande com freqüência de atualização freqüente pode consumir uma quantidade significativa De memória Neste exemplo, o tamanho da matriz é razoável 300 No entanto, se criamos uma média móvel de 24 horas com um intervalo de 1 segundo o tamanho seria 86400 Uma frequência de atualização mais razoável para um 24 Hora pode ser a cada 5 minutos tamanho da matriz de 288. Outra consideração de escolher a janela e freqüência de atualização é a janela deve ser divisível pela freqüência Por exemplo, uma janela de 2 minutos com uma freqüência de atualização de 6 segundos é ok, mas uma atualização de 7 segundos A frequência não é, uma vez que não é divisível por 120. Uma IllegalArgumentException é lançada se a frequência de atualização do módulo de janela não for zero. Esta implementação requer um thread por média móvel, o que não é muito eficiente. Uma solução melhor seria compartilhar um thread entre muitos Atualizações de médias Eu atualizei o código para compartilhar um tópico aqui. Ultimamente, há um problema de estado inicial que não temos dados ainda para toda a janela Por exemplo, se você tem uma janela de 5 minutos e apenas 15 segundos de dados Esta implementação retorna nulo Até que tenhamos 5 minutos de dados Outra abordagem é estimar a média Suponha que temos uma contagem de 10 em 30 segundos, então podemos estimar a média como 40 em 2 minutos No entanto, há risco de signific Por exemplo, se tivéssemos uma explosão de 20 acessos em 2 segundos, estariamos estimando 1200 por 2 minutos, o que com toda a probabilidade é muito longe.