Moving Average Exponential Decay

Eu tenho essencialmente uma matriz de valores como this. 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 Meu A 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 irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais linear valores ou seja, eu d como meus resultados para ser curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores Como posso Fazer isso É muito 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 out. asked Feb 8 12 at 20 27.To computa Uma média móvel exponencial que você precisa para manter algum estado ao redor e Você precisa de um parâmetro de ajuste Isso chama para uma pequena classe supondo que você está usando o Java 5 ou posterior. Instantiar com o parâmetro de decadência que você quer pode ter ajuste deve estar entre 0 e 1 e, em seguida, use a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical Recorrência, tudo o que você realmente precisa 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 ajudar No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa Para lembrar um valor antigo sem arrays de estado complicado required. answered Feb 8 12 at 20 42. TKKocheran Muito bonito Isn t it nice quando as coisas podem ser simples Se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager Note que os primeiros termos no A seqüência média saltará em torno de um bit 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 t Ele resto de seu programa 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 diminuição monotônico 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 máximo Valor entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray.2 Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imagine que eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média de 1 5 e 1 4 segundos e primeiros números a segunda nova lista É a média de 1 4 e 1 5 terceira e segunda lista antiga a terceira lista nova a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante eu poderia Ter feito período de três ou quatro, ou n Observe como os dados são muito mais suave Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecione um estoque tentar Tesla Motors bastante volátil TSLA e clique em technicals na parte inferior da O gráfico Selecionar Média Móvel com um determinado período, 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 em direção à parte traseira Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentário foi apenas a pequena boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma simples média móvel em vez de exponencial Então A saída que você obtém seria o último x termos dividido 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 não pode média t os últimos 5 termos quando você está em seu ponto de dados 2 , a São formas mais eficientes de calcular esta soma de média móvel - a mais antiga, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda a linha. EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA . As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência média de convergência MACD eo oscilador de preços PPO em geral. Em geral, os EMA de 50 e 200 dias são Usados ​​como sinais de tendências de longo prazo. Os traders que empregam análises técnicas acham médias móveis muito úteis e perspicazes quando aplicadas corretamente, mas criam estragos quando usados ​​indevidamente ou são mal interpretados. Todas as médias móveis normalmente usadas na análise técnica são, por sua própria natureza, Por conseguinte, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar a sua força Muito frequentemente, no momento em que uma média móvel E linha de indicador tem feito uma alteração para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ideal de entrada no mercado já passou Um EMA serve para aliviar este dilema em certa medida Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, abraços A ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando o EMA. Like todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para tendências mercados Quando o mercado está em uma forte E tendência de alta sustentada a linha de indicador de EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência para baixo Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima Por exemplo, à medida que a ação de preço de uma forte tendência de alta começar a nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha de indicador se aplainar e A taxa de variação é zero. Por causa do efeito retardado, por este ponto, ou até mesmo algumas barras antes, a ação de preço deveria já ter invertido. Portanto, segue-se que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada Como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito retardado da mudança de médias. Usos do EMA. EMAS são comumente usados ​​em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos do mercado e para avaliar a sua validade Para os comerciantes que negociam intraday e fast-moving Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, a estratégia de um comerciante intraday pode ser o comércio apenas a partir do lado longo em um intraday. Exploring O Exponentially Weighted Moving Average. Volatility é a medida mais comum de risco, mas vem em vários sabores Em um artigo anterior, mostrou como calcular historica simples L volatilidade Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para avaliar o risco futuro Usamos dados reais do Google estoque de preços, a fim de calcular a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de ações Neste artigo, vamos melhorar a volatilidade simples e discutir a ponderação exponencial Média móvel EWMA Histórico Vs volatilidade implícita Primeiro, vamos colocar esta métrica em um pouco de perspectiva Há duas abordagens ampla volatilidade histórica e implícita ou implícita A abordagem histórica pressupõe que o passado é prólogo medimos a história na esperança de que é preditivo Volatilidade implícita , Por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita pelos preços de mercado. Espera que o mercado conheça melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual de volatilidade. Volatilidade. Se nos concentrarmos apenas nas três abordagens históricas à esquerda acima, elas têm duas etapas em comum. Calcule a série de periódicos Returns. Apply um esquema de ponderação. Primeiro, nós calculamos o retorno periódico que s tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso em termos continuamente compostos Para cada dia, tomamos o log natural da relação de preços de ações ou seja, preço hoje dividido Por preço ontem, e assim por diante. Isso produz uma série de retornos diários, de ui para u im dependendo de quantos dias m dias estamos medindo. Isso nos leva para a segunda etapa Este é o lugar onde as três abordagens diferentes No artigo anterior Usando a Volatilidade Para Avaliar o Risco Futuro, mostramos que, sob um par de simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos ao quadrado. Observe que isto soma cada um dos retornos periódicos, então divide esse total pelo número de dias ou observações m Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual Então, se alfa é um fator de ponderação especificamente, um 1 m, então uma variância simples olha som Ething como this. O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso Ontem s retorno muito recente não tem mais influência sobre a variação do que o retorno do mês passado Este problema é corrigido usando o exponencialmente ponderada em movimento Média EWMA, em que os retornos mais recentes têm maior peso sobre a variância. A média móvel exponencialmente ponderada EWMA introduz lambda que é chamado o parâmetro de alisamento Lambda deve ser menor que um sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada quadrado retorno é ponderado por Um multiplicador da seguinte forma. Por exemplo, RiskMetrics TM, uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0 94 ou 94. Nesse caso, o primeiro retorno periódico quadrado mais recente é ponderado por 1-0. O próximo quadrado de retorno é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior neste caso 6 multiplicado por 94 5 64 E o terceiro dia anterior s peso é igual a 1-0 94 0 94 2 5 30. Esse é o significado de exponencial Em EWMA cada peso é um multiplicador constante, ou seja, lambda, que deve ser inferior a um do dia anterior s peso Isso garante uma variância que é ponderada ou tendenciosa para dados mais recentes Para saber mais, confira a folha de cálculo do Excel para Google s Volatilidade O Diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. Simples volatilidade efetivamente pesa cada retorno periódico por 0 196 como mostrado na coluna O nós tivemos dois anos de dados diários de preços de ações Isso é 509 retorna diariamente e 1 509 0 196 Mas observe Que Coluna P atribui um peso de 6, então 5 64, então 5 3 e assim por diante Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Remembro Depois de somarmos toda a série na coluna Q temos a variância, que é o quadrado de O desvio padrão Se queremos volatilidade, precisamos lembrar-se de tomar a raiz quadrada dessa variância. Qual é a diferença na volatilidade diária entre a variância e EWMA no caso do Google É significativo A variância simples deu-nos um diário Volatilidade de 2 4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1 4 ver a planilha para os detalhes Aparentemente, a volatilidade do Google estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente alta. Today s Variância é uma função de Pior Day s Variance Você perceberá que precisamos calcular uma longa série de pesos exponencialmente decrescentes Não ganhamos a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que toda a série se reduz convenientemente a uma fórmula recursiva. Recursivo significa que as referências de variância de hoje Ou seja, é uma função da variância do dia anterior s Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e ele produz o mesmo resultado exato que o cálculo de longhand Ele diz que a variância de hoje em EWMA é igual a variância de ontem ponderada por lambda mais ontem s quadrado de retorno Pesado por um lambda menos Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos ontem ontem variância ponderada e ontem ponderado, quadrado return. Even assim, lambda é o nosso alisamento par Ameter Um lambda superior, como o RiskMetric s 94, indica um decadência mais lenta na série - em termos relativos, vamos ter mais pontos de dados na série e eles vão cair mais devagar Por outro lado, se reduzimos o lambda , Indicamos maior decaimento os pesos caem mais rapidamente e, como um resultado direto da rápida decadência, menos pontos de dados são usados ​​Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com a sua sensibilidade. Summary Volatilidade é o padrão instantâneo Desvio de um estoque ea métrica de risco mais comum É também a raiz quadrada da variância Podemos medir a variância historicamente ou implicitamente volatilidade implícita Ao medir historicamente, o método mais fácil é variância simples Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo peso Então, enfrentamos um trade-off clássico sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos, mais nosso cálculo é diluído por dados menos relevantes relevantes A média móvel exponencialmente ponderada E O WMA melhora a variância simples atribuindo pesos aos retornos periódicos Ao fazer isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. Para ver um filme tutorial sobre este tópico, visite o Bionic Turtle. A quantidade máxima de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto da dívida foi criado sob o segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserva para outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. Nonfarm folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, casas particulares eo setor sem fins lucrativos O Bureau dos EUA da sigla de moeda corrente ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta de 1.