Media móvil Un término de análisis técnico que significa el precio medio de una garantía durante un período de tiempo determinado (el más común es 20, 30, 50, 100 y 200 días), utilizado para detectar las tendencias de precios mediante el aplanamiento de grandes fluctuaciones. Esta es quizás la variable más comúnmente utilizada en el análisis técnico. Moviendo los datos promedio se utiliza para crear gráficos que muestran si un precio de las acciones está tendencia hacia arriba o hacia abajo. Pueden usarse para rastrear patrones diarios, semanales o mensuales. Cada nuevo día (o semanas o meses) los números se agregan a la media y los números más viejos se caen así, el promedio se mueve con el tiempo. En general. Cuanto más corto sea el período de tiempo utilizado, más volátiles los precios aparecerán, por lo que, por ejemplo, las líneas de 20 días de media móvil tienden a moverse hacia arriba y hacia abajo más de 200 líneas de media móvil de día. Índice alto-bajo MACD McClellan Oscillator Índice MTA Indice de sobrecompra / sobreventa indicador de sobrevoltaje cruz oro doble promedio exponencial de movimiento (DEMA) kijun line Índice Kairi Relativo (KRI) Copyright copy 2017 WebFinance, Inc. Todos los derechos reservados. La duplicación no autorizada, en su totalidad o en parte, está estrictamente prohibida. simple Moving Average (SMA) en Simulink S-función im tratando de calcular el SMA de diferentes salidas que obtuve de un bloque en tiempo real Simulink. Theres un WMA (Weighted Moving Average) bloque en la Biblioteca de Simulink que me puede permitir, que cuando se acopla a la salida que necesito para la media, puede dar el resultado im buscando. El problema es que se trata de una ponderada no una simple media móvil. He intentado poner todos los pesos igual a 1 (lo que da el SMA), pero para hacerlo necesito saber el número de puntos en cada ciclo. El problema es que el número de puntos en cada ciclo varía dependiendo de un determinado parámetro en el código por lo que el WMA es inútil porque no sé el número de puntos en cada ciclo he intentado codificar manualmente, primero en Matlab C, ive este siguiente (6N) fijo dentro del código dependiendo de N (Velocidad del motor) si (Count lt nbmax) en ejecución (en ejecución (Cuenta-1) (J)) / nbmax jj1 Este código funciona bastante bien en Matlab, pero necesitaba codificar En un bloque Simulink de función S. He intentado todo sólo para poder definir un vector o un puntero que me permite memorizar los valores de la salida que necesitan ser promediados, pero su simplemente no funciona. Cualquier ayuda con respecto a la conversión de este código a un código de Simulink de la función S sería apreciada Usted puede pensar de su lista del reloj como hilos que usted tiene bookmarked. Puede agregar etiquetas, autores, hilos e incluso resultados de búsqueda a su lista de observación. De esta manera, puedes seguir fácilmente los temas que te interesan. Para ver tu lista de observación, haz clic en el vínculo Mi lector de noticias. Para agregar elementos a su lista de observación, haga clic en el vínculo quotadd para ver listquot en la parte inferior de cualquier página. Cómo añadir un elemento a mi lista de observación Búsqueda Para agregar criterios de búsqueda a su lista de observación, busque el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el enlace quotAñadir esta búsqueda a mi lista de observaciones en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de observación buscando la etiqueta con la directiva quottag: tagnamequot donde tagname es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para agregar un autor a su lista de observación, vaya a la página de perfil de autores y haga clic en el botón quotAdicionar este autor a mi lista de ver lista de enlaces en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de observación yendo a un hilo que el autor ha publicado y haciendo clic en el quotAdicionar este autor a mi lista de watchquot. Se le notificará cuando el autor haga una publicación. Tema Para agregar un hilo a su lista de observación, vaya a la página del hilo y haga clic en el enlace quotAñadir este hilo a mi lista de observación en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias y MATLAB Central ¿Qué son los grupos de noticias? Los grupos de noticias son un foro mundial abierto a todos. Los grupos de noticias se usan para discutir una amplia gama de temas, hacer anuncios y intercambiar archivos. Las discusiones están enhebradas o agrupadas de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil seguir el hilo de la conversación, y ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su propia respuesta o hacer una nueva publicación. El contenido del grupo de noticias es distribuido por servidores alojados por varias organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan mediante protocolos estándar abiertos. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los newsgroups. Hay miles de grupos de noticias, cada uno de los cuales aborda un único tema o área de interés. El MATLAB Central Newsreader publica y muestra mensajes en el grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. Cómo puedo leer o publicar en los grupos de noticias Puede utilizar el lector de noticias integrado en el sitio web de MATLAB Central para leer y publicar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está alojado en MathWorks. Los mensajes publicados a través del lector de noticias de MATLAB Central son vistos por todos los usuarios de los grupos de noticias, independientemente de cómo accedan a los grupos de noticias. Hay varias ventajas al usar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta de MATLAB Central está vinculada a su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección El lector de noticias MATLAB Central le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de correo, evitando el desorden en su buzón principal y reduciendo el spam. Control de correo no deseado La mayoría del spam de grupos de noticias es filtrado por el lector de noticias central de MATLAB. Etiquetado Los mensajes pueden ser etiquetados con una etiqueta relevante por cualquier usuario que haya iniciado sesión. Las etiquetas se pueden utilizar como palabras clave para encontrar determinados archivos de interés, o como una forma de categorizar sus publicaciones marcadas. Puedes elegir permitir que otros vean tus etiquetas, y puedes ver o buscar otras etiquetas, así como las de la comunidad en general. El etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias como las ideas más pequeñas y más oscuras y las aplicaciones. Listas de vigilancia La configuración de listas de vigilancia le permite recibir notificaciones de las actualizaciones realizadas en las publicaciones seleccionadas por autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Las notificaciones de su lista de observaciones se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediato), se muestran en Mi lector de noticias o se envían a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicios de Internet Pague por el acceso de grupos de noticias de un proveedor comercial Utilice Grupos de Google Mathforum. org proporciona un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecute su propio servidor. Para obtener instrucciones típicas, consulte: www. slyck / ngpage2 Seleccione su País Medias / Media móvil simple Promedios / Promedio móvil simple Le recomendamos que resuelva esta tarea de acuerdo con la descripción de la tarea, utilizando cualquier idioma que conozca. Calculando el promedio móvil simple de una serie de números. Crear una función / clase / instancia con estado que toma un punto y devuelve una rutina que toma un número como argumento y devuelve una media móvil simple de sus argumentos hasta ahora. Un promedio móvil simple es un método para calcular un promedio de una corriente de números haciendo sólo el promedio de los últimos 160 P 160 números de la corriente 160, donde 160 P 160 se conoce como el período. Se puede implementar llamando a una rutina de iniciación con 160 P 160 como su argumento, 160 I (P), 160 que debe devolver una rutina que cuando se llama con miembros individuales sucesivos de un flujo de números, calcula la media de (arriba A), los últimos 160 P 160 de ellos, permite llamar a este 160 SMA (). La palabra 160 estado 160 en la descripción de la tarea se refiere a la necesidad de 160 SMA () 160 para recordar cierta información entre las llamadas a ella: 160 El período, 160 P 160 Un contenedor ordenado de al menos los últimos 160 P 160 números de cada uno de Sus llamadas individuales. El estado 160 también significa que las llamadas sucesivas a 160 I (), 160 el inicializador, 160 deben devolver rutinas separadas que no 160 comparten el estado guardado para que puedan ser utilizadas en dos flujos independientes de datos. El pseudo-código para una implementación de 160 SMA 160 es: Esta versión utiliza una cola persistente para contener los valores p más recientes. Cada función devuelta desde init-moving-average tiene su estado en un átomo que contiene un valor de cola. Esta implementación utiliza una lista circular para almacenar los números dentro de la ventana al principio de cada indicador de iteración se refiere a la celda de lista que contiene el valor que acaba de salir de la ventana y que se reemplazará con el valor simplemente añadido. Uso de un cierre En la actualidad, este sma no puede ser nogc porque asigna un cierre en el montón. Algún análisis de escape podría eliminar la asignación de montón. Uso de una edición de estructura Esta versión evita la asignación de montón del cierre manteniendo los datos en el marco de pila de la función principal. La misma salida: Para evitar que las aproximaciones de punto flotante sigan acumulándose y creciendo, el código podría realizar una suma periódica en toda la matriz de cola circular. Esta implementación produce dos objetos (de función) compartiendo estado. Es idiomático en E separar la entrada de la salida (leer de la escritura) en lugar de combinarlos en un objeto. La estructura es la misma que la implementación de la Desviación EstándarE. El programa de elixir siguiente genera una función anónima con un período incrustado p, que se utiliza como el período de la media móvil simple. La función run lee la entrada numérica y la pasa a la función anónima recién creada, y luego inspecciona el resultado a STDOUT. La salida se muestra a continuación, con el promedio, seguido por la entrada agrupada, formando la base de cada media móvil. Erlang tiene cierres, pero variables inmutables. Una solución entonces es utilizar procesos y un mensaje simple que pasa la API basada. Los lenguajes de matriz tienen rutinas para calcular los avarages de deslizamiento para una secuencia dada de ítems. Es menos eficiente realizar bucle como en los siguientes comandos. Pide continuamente una entrada I. Que se añade al final de una lista L1. L1 se puede encontrar pulsando 2ND / 1, y la media se puede encontrar en List / OPS Pulse ON para terminar el programa. Función que devuelve una lista que contiene los datos promediados del argumento suministrado Programa que devuelve un valor simple en cada invocación: list es la lista que se promedia: p es el período: 5 devuelve la lista promedio: Ejemplo 2: Utilizando el programa movinav2 , 5) - Inicializando el cálculo del promedio móvil, y definir el período de 5 movinav2 (3, x): x - nuevos datos en la lista (valor 3), y el resultado se almacenará en la variable x, y se muestra movinav2 (4, : X - nuevos datos (valor 4), y el nuevo resultado se almacenará en la variable x, y se mostrará (43) / 2. Descripción de la función movinavg: variable r - es el resultado (la lista de promedios) que se devolverá variable i - es la variable de índice, y apunta al final de la sub-lista de la lista de promediar. Variable z - una variable auxiliar La función utiliza la variable i para determinar qué valores de la lista serán considerados en el siguiente cálculo promedio. En cada iteración, la variable i apunta al último valor de la lista que se utilizará en el cálculo promedio. Así que sólo tenemos que averiguar cuál será el primer valor en la lista. Por lo general, hay que tener en cuenta los elementos p, por lo que el primer elemento será el indexado por (i-p1). Sin embargo, en las primeras iteraciones, el cálculo será normalmente negativo, por lo que la siguiente ecuación evitará los índices negativos: max (i-p1,1) o, ordenando la ecuación, max (i-p, 0) 1. Pero el número de elementos en las primeras iteraciones también será menor, el valor correcto será (índice final - comenzar índice 1) o, ordenando la ecuación, (i - (max (ip, 0) 1), y luego , (I - max (ip, 0)). La variable z tiene el valor común (max (ip), 0) así que el beginindex será (z1) y los numberofelements serán (iz) mid (list, z1, iz) devolverá la lista de valor que será la suma promedio .) Los sumará (.) / (Iz) ri los medirá y almacenará el resultado en el lugar apropiado en la lista de resultados Usando un cierre y creando una función Soy nuevo en Simulink. Quiero hacer el promedio de los datos entrantes (que viene después de algunos intervalos) de un bloque. Por ejemplo, los datos enmarcados continuos de 42 muestras están fuera de un bloque. Junto con los datos enmarcados hay otra salida (etiqueta) que dice que estas tramas / muestras pertenecen a qué categoría. Las etiquetas son números de 1-6. La salida es aleatoria. Quiero promediar los mismos datos de categoría. Al igual que el primer cuadro es de cat1, después de 4 cuadros frame cat1 viene de nuevo. Ahora, ¿cómo debería promediar este nuevo marco con el anterior? Quiero hacer esto para todas las categorías. Por favor, ayúdame en esto. Una solución rápida y sucia sería implementar un arraylist para cada categoría. Inicialice la lista con NaNs y guarde un contador para la última muestra de cada categoría. Utilizando la función media puede obtener el promedio de todas las mediciones. Si sólo desea que el promedio de la trama actual y la trama anterior, simplemente puede significar (cat1 (n1) cat1 (n11)) donde cat1 es el arraylist para marcos de la categoría 1 y n1 es el índice de la trama anterior en cat1 . Si desea un promedio móvil ponderado para una implementación en tiempo real, cree una variable promedio para cada categoría (llámela av1, av2, etc.) y compute av1 alphaav1 (1-alpha) cat1 (n11) (donde alfa es el peso asignado Al promedio anterior (alphalt1) y cat1 (n11) es la nueva medida) siempre que un marco cat1 entre. Respondió Mar 26 14 a las 17: 39Hamming Promedios móviles El Hamming, o ponderado, media móvil aplica factores de ponderación a los datos de precios sobre la base de una función prestada del análisis espectral. Esta función, conocida como Hamming, responde a las tendencias cíclicas de los datos mejor que los promedios móviles convencionales al reducir el efecto de los precios erráticos. Hamming fue desarrollado para analizar sonidos complejos y cambiantes con frecuencia arbitraria. La función Hamming fue diseñada para calcular el espectro de un bloque de tamaño finito, o registro, de formas de onda de muestra. Supone que el bloque de formas de onda de muestra representa exactamente un período de forma de onda perfectamente periódica. Mediante la aplicación, Hamming proporciona la amplitud armónica exacta y el espectro de fase de las formas de onda asumidas o procedentes. El comportamiento de la actividad de precios en un mercado dado puede parecerse al comportamiento de formas de ondas sonoras complejas. El cálculo de los promedios móviles de Hamming es muy complejo y, por lo tanto, más allá del alcance de este manual. Función de promedios móviles Hamming
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