Dubbel Exponentiell Glidande Medelvärde Algoritm

Exempel på dubbel exponentiell utjämning Detta exempel illustrerar hur man använder XLMiners dubbel exponentiell utjämningsteknik för att avtäcka trender i en tidsserie som innehåller säsongsmässighet. På XLMiner-bandet, välj Hjälp - Exempel på fliken Applicera din modell. sedan förecastingData mining exempel. och öppna exempeldatauppsättningen, Airpass. xlsx. Denna dataset innehåller de månatliga summorna för internationella flygpassagerare från 1949-1960. När exempeldatasatsen öppnas klickar du på en cell i datasatsen och väljer sedan från fliken Tidsserie, välj Partition för att öppna dialogrutan Time Series Partition Data. Välj Månad som tidsvariabel och passagerare som variabler i partitionsdata. Klicka på OK för att partitionera data i tränings - och valideringssätt. Datapartitioner-regnearket sätts till höger om databladet. Klicka på DataPartitionTS-kalkylbladet, sedan på XLMiner-bandet, från fliken Tidsserie, välj Utjämning - Dubbel exponentiell för att öppna dialogrutan Dubbel exponentiell utjämning. Månad är redan vald som tidsvariabeln. Välj Passagerare som den valda variabeln, och därefter under Utmatningsalternativ, välj Produsera prognos vid validering för att testa prognosen på valideringsuppsättningen. I det här exemplet används standardvärdena för både alfa - och trendparametrarna. XLMiner innehåller en funktion som väljer parametervärdena alfa och trend, vilket resulterar i det minsta kvarvarande genomsnittliga kvadratfelet. Det rekommenderas att den här funktionen används noggrant eftersom den här funktionen oftast leder till en modell som övergår till träningsuppsättningen. En överfitningsmodell uppvisar sällan hög förutsägbar noggrannhet i valideringssättningen. Klicka på OK för att köra algoritmen för dubbel exponentiell utjämning. Två kalkylblad, DoubleExponentialOutput och DoubleExponentialStored. infogas till höger om DataPartitionTS-kalkylbladet. Klicka på arbetsbladet DoubleExponentialOutput för att se resultaten av utjämningen. När man jämför utmatningen av exponentiell och rörlig medelutjämning, ger dubbel exponentialutjämning bättre passform när den används med en dataset inklusive säsongsmässighet (träningsuppsättning MSE 876.05 och valideringsuppsättning MSE 8043.08). Om optimeringsalgoritmen används används en alfa av .9568 tillsammans med en trend på 0,009. De visade parametrarna resulterar i en MSE på 450,7 för träningsuppsättningen och en MSE på 8477.64 för valideringsuppsättningen. Återigen medförde modellen som skapades med parametrarna från Optimize-algoritmen en modell med bättre passform än en modell som skapades med standardparametrarna. Vad är formeln Exponential Moving Average (EMA) och hur beräknas EMA Exponentiell glidande medelvärde (EMA ) är ett viktat glidande medelvärde (WMA) som ger större vikt eller betydelse för de senaste prisuppgifterna än det enkla glidande genomsnittet (SMA) gör. EMA svarar snabbare på de senaste prisförändringarna än SMA. Formeln för beräkning av EMA innebär bara att man använder en multiplikator och börjar med SMA. Beräkningen för SMA är mycket enkel. SMA för ett visst antal tidsperioder är helt enkelt summan av slutkurserna för det antal tidsperioder dividerat med samma antal. Så till exempel är en 10-dagars SMA bara summan av slutkurserna för de senaste 10 dagarna, dividerat med 10. De tre stegen för att beräkna EMA är: Beräkna SMA. Beräkna multiplikatorn för viktning av EMA. Beräkna den aktuella EMA. Den matematiska formeln, i detta fall för att beräkna en 10-årig EMA, ser så här ut: SMA: 10 period sum10 Beräkning av viktningsmultiplikatorn: (2 (vald tidsperiod 1)) (2 (10 1)) 0.1818 (18.18) Beräkning EMA: (Slutpris-EMA (föregående dag)) x multiplikator EMA (föregående dag) Viktningen som ges till det senaste priset är större för en kortare EMA än för en längre period EMA. Till exempel appliceras en 18.18 multiplikator på den senaste prisdata för en 10 EMA, medan för en 20 EMA används endast en 9,52 multiplikatorviktning. Det finns också små variationer av EMA som anlände till genom att använda det öppna, höga, låga eller medianpriset istället för att använda slutkursen. Använd det exponentiella glidande genomsnittet (EMA) för att skapa en dynamisk valutahandelstrategi. Lär dig hur EMAs kan utnyttjas mycket. Läs svar Lär dig de viktiga potentiella fördelarna med att använda ett exponentiellt rörligt medelvärde vid handel, i stället för en enkel rörelse. Läs svar Lär dig om enkla rörliga medelvärden och exponentiella glidmedel, vad dessa tekniska indikatorer mäter och skillnaden. Läs svar Lär dig formeln för den rörliga genomsnittliga konvergensdivergensmomentindikatorn och ta reda på hur du beräknar MACD. Läs svar Lär dig om olika typer av glidande medelvärden, samt att flytta genomsnittliga övergångar och förstå hur de används. Läs svar Upptäck de primära skillnaderna mellan exponentiella och enkla glidande medelindikatorer och vilka nackdelar EMA kan. Läs svar Artikel 50 är en förhandlings - och avvecklingsklausul i EU-fördraget som beskriver de åtgärder som ska vidtas för vilket land som helst. Ett första bud på ett konkursföretagets tillgångar från en intresserad köpare vald av konkursbolaget. Från en pool av budgivare. Beta är ett mått på volatiliteten eller systematisk risk för en säkerhet eller en portfölj i jämförelse med marknaden som helhet. En typ av skatt som tas ut på kapitalvinster som uppkommit av individer och företag. Realisationsvinster är vinsten som en investerare. En order att köpa en säkerhet till eller under ett angivet pris. En köpgränsorder tillåter näringsidkare och investerare att specificera. En IRS-regel (Internal Revenue Service) som tillåter utbetalningar från ett IRA-konto på ett strafffritt sätt. Regeln kräver det. Jag har väldigt en uppsättning värden som denna: Ovanstående array är översimplifierad, jag samlar 1 värde per millisekund i min riktiga kod och jag behöver bearbeta utmatningen på en algoritm som jag skrev för att hitta den närmaste toppen innan en tidpunkt. Min logik misslyckas eftersom i mitt exempel ovan är 0.36 den riktiga toppen, men min algoritm skulle se bakåt och se det sista numret 0,25 som toppen, eftersom det är en minskning till 0,24 före den. Målet är att ta dessa värden och tillämpa en algoritm för dem som släpper ut dem lite så att jag har mer linjära värden. (dvs: Jag tycker att mina resultat är kurva, inte jaggediga) Jag har blivit tillsagd att tillämpa ett exponentiellt glidande medelfilter till mina värden. Hur kan jag göra det här Det är verkligen svårt för mig att läsa matematiska ekvationer, jag hanterar mycket bättre med kod. Hur bearbetar jag värden i min matris, tillämpar en exponentiell glidande medelberäkning för att jämföra dem ut frågade 8 feb 12 kl 20:27 för att beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde. du måste behålla en del tillstånd och du behöver en inställningsparameter. Detta kräver en liten klass (förutsatt att du använder Java 5 eller senare): Instantiate with the decay parameteren du vill ha (det kan ta tuning ska vara mellan 0 och 1) och sedan använda genomsnittet () för att filtrera. När du läser en sida om någon matematisk återkommande, behöver allt du verkligen vet när du gör det till kod, att matematiker gillar att skriva index i arrays och sekvenser med prenumerationer. (Theyve några andra noteringar också, vilket inte hjälper.) EMA är dock ganska enkel eftersom du bara behöver komma ihåg ett gammalt värde, inga komplicerade tillståndsskivor krävs. svarat 8 feb 12 kl 20:42 TKKocheran: Ganska mycket. Det är inte trevligt när saker kan vara enkla (Om du börjar med en ny sekvens, få en ny medelvärde.) Observera att de första villkoren i den genomsnittliga sekvensen kommer att hoppa runt lite på grund av gränseffekter, men du får dem med andra glidande medelvärden för. En bra fördel är dock att du kan förflytta den glidande genomsnittliga logiken till avtagaren och experimentera utan att störa resten av ditt program för mycket. ndash Donal Fellows Feb 9 12 på 0:06 Jag har svårt att förstå dina frågor, men jag kommer att försöka svara ändå. 1) Om din algoritm hittat 0,25 istället för 0,36, då är det fel. Det är fel eftersom det förutsätter en monotonisk ökning eller minskning (det går alltid upp eller går alltid ner). Om du inte med ALLA dina data, dina datapunkter --- som du presenterar dem --- är olinjära. Om du verkligen vill hitta det maximala värdet mellan två punkter i tid, skar du din matris från tmin till tmax och hitta maximal av den subarrayen. 2) Nu är begreppet glidande medelvärden mycket enkelt: tänk att jag har följande lista: 1,4, 1,5, 1,4, 1,5, 1,5. Jag kan släta ut det genom att ta medeltalet av två tal: 1,45, 1,45, 1,45, 1,5. Observera att det första numret är medeltalet 1,5 och 1,4 (andra och första siffrorna) den andra (nya listan) är genomsnittet av 1,4 och 1,5 (tredje och andra gamla listan) den tredje (nya listan) i genomsnitt 1,5 och 1,4 (fjärde och tredje), och så vidare. Jag kunde ha gjort det tre eller fyra år, eller n. Lägg märke till hur dataen är mycket mjukare. Ett bra sätt att se glidande medelvärden på jobbet är att gå till Google Finance, välj ett lager (försök Tesla Motors ganska flyktiga (TSLA)) och klicka på technicals längst ner i diagrammet. Välj Flytta genomsnittet med en given period och Exponentiell glidande medelvärde för att jämföra deras skillnader. Exponentiell glidande medelvärde är bara en annan utarbetande av detta, men vikter äldre data mindre än de nya data så är det ett sätt att förspänna utjämningen mot baksidan. Vänligen läs Wikipedia-posten. Så det här är mer en kommentar än ett svar, men den lilla kommentarrutan var bara för liten. Lycka till. Om du har problem med matte kan du gå med ett enkelt rörligt medel istället för exponentiellt. Så den produkt du får är de sista x-termerna dividerad med x. Obestämd pseudokod: Observera att du kommer att behöva hantera start - och slutdelarna av data eftersom det klart är att du inte kan räkna med de senaste 5 termerna när du är på din andra datapunkt. Det finns också effektivare sätt att beräkna detta glidande medelvärde (summa summan - äldsta nyaste), men det här är att få konceptet av vad som händer över. besvarade 8 feb 12 kl 20: 41Double Exponentential Moving Average Explained Traders har åberopat glidande medelvärden för att hjälpa till att fastställa hög sannolikhet för handelsintäkter och lönsamma utgångar i många år. Ett välkänt problem med glidande medelvärden är dock den allvarliga fördröjningen som finns i de flesta typer av glidande medelvärden. Det dubbla exponentiella glidande genomsnittet (DEMA) ger en lösning genom att beräkna en snabbare medelvärdesmetodik. Historia för dubbel exponentiell rörlig genomsnittsnivå I teknisk analys. termen glidande medel avser ett genomsnitt av priset för ett visst handelsinstrument under en viss tidsperiod. Ett 10-dagars glidande medel beräknar till exempel genomsnittskursen för ett visst instrument de senaste 10 tio dagarna, ett 200-dagars glidande medelvärde beräknar genomsnittspriset för de senaste 200 dagarna. Varje dag går utkikningsperioden till basberäkningar under det sista X-antalet dagar. Ett rörligt medelvärde framträder som en jämn kurvlinje som ger en visuell representation av den långsiktiga trenden i ett instrument. Snabbare rörliga medelvärden, med kortare utkikningsperioder, är snabbare långsammare glidande medelvärden, med längre avkänningsperioder, är mjukare. Eftersom ett glidande medelvärde är en bakåtblickande indikator, suger den. Dubbel exponentiell glidande medelvärde (DEMA), som visas i Figur 1, utvecklades av Patrick Mulloy i ett försök att minska mängden fördröjningstid som finns i traditionella glidande medelvärden. Det introducerades först i februari 1994, Technical Analysis of Stocks Amp Commodities-tidningen i Mulloys artikel Utjämning av data med snabbare rörliga genomsnittsvärden. (För en primer på teknisk analys, ta en titt på vår Tekniska Analys Handledning.) Figur 1: Detta ett minuters diagram av e-mini Russell 2000 terminsavtal visar två olika dubbla exponentiella glidande medelvärden en 55-period visas i blått, en 21-årig i rosa färg. Beräkning av en DEMA Som Mulloy förklarar i sin ursprungliga artikel är DEMA inte bara en dubbel EMA med två gånger fördröjningstiden för en enda EMA men är en kompositimplementering av enkla och dubbla EMA-enheter som producerar en annan EMA med mindre lag än något av originalet två. Med andra ord är DEMA inte bara två EMA-enheter kombinerade, eller ett rörligt medelvärde för ett glidande medelvärde, men är en beräkning av både enkla och dubbla EMA. Nästan alla handelsanalysplattformar har DEMA som en indikator som kan läggas till diagram. Därför kan handlare använda DEMA utan att veta matematiken bakom beräkningarna och utan att behöva skriva eller mata in någon kod. Att jämföra DEMA med traditionella rörliga medelvärden Flytta genomsnitt är en av de mest populära metoderna för teknisk analys. Många handlare använder dem för att upptäcka trendbackbacks. speciellt i ett glidande medelvärde, där två rörliga medelvärden av olika längder placeras på ett diagram. Poäng där de glidande medelvärdena överstiger kan innebära köp - eller försäljningsmöjligheter. DEMA kan hjälpa näringsidkare att komma tillbaka omedelbart eftersom det är snabbare att svara på förändringar i marknadsaktiviteten. Figur 2 visar ett exempel på e-mini Russell 2000 terminsavtal. Denna ett minutdiagram har fyra rörliga medelvärder: 21-period DEMA (rosa) 55-period DEMA (mörkblå) 21-period MA (ljusblå) 55-period MA (ljusgrön) Figur 2: Detta en minuts diagram över e-mini Russell 2000 futures kontrakt illustrerar DEMAs snabbare svarstid när de används i en crossover. Lägg märke till hur DEMA crossover i båda fallen visas betydligt tidigare än MA crossovers. Den första DEMA-korsningen visas kl 12:29 och nästa stapel öppnas till ett pris av 663.20. MA crossover å andra sidan bildar klockan 12:34 och nästa bar öppningspriset är 660,50. I nästa uppsättning övergångar visas DEMA-korsningen på 1:33 och nästa stapel öppnas vid 658. MA, däremot, bildar klockan 1:43, och nästa bar öppnas på 662.90. I varje fall ger DEMA crossover en fördel att komma in i trenden tidigare än MA crossover. (För mer insikt, läs Moving Averages Tutorial.) Handel med en DEMA Ovanstående rörliga genomsnittliga crossover-exempel illustrerar effektiviteten av att använda det snabbare dubbla exponentiella glidande medlet. Förutom att använda DEMA som en fristående indikator eller i en crossover-inställning, kan DEMA användas i en rad olika indikatorer där logiken baseras på ett glidande medelvärde. Tekniska analysverktyg som Bollinger Bands. Flyttande genomsnittlig konvergeradivergens (MACD) och triple exponentiell glidande medelvärde (TRIX) baseras på glidande medeltyper och kan modifieras för att införliva en DEMA i stället för andra mer traditionella typer av glidande medelvärden. Att ersätta DEMA kan hjälpa handlare att upptäcka olika köp - och försäljningsmöjligheter som ligger framför de som tillhandahålls av de MA eller EMA som traditionellt används i dessa indikatorer. Självklart leder det sig oftare till en trend snarare än senare, vilket leder till högre vinster. Figur 2 illustrerar denna princip - om vi skulle använda övergångarna som köp och sälja signaler. vi skulle gå in i branschen betydligt tidigare när vi använde DEMA crossover i motsats till MA crossover. Bottom Line Traders och investerare har länge använt glidande medelvärden i sin marknadsanalys. Flytta medelvärden är ett allmänt använt tekniskt analysverktyg som ger möjlighet att snabbt betrakta och tolka den långsiktiga trenden i ett visst handelsinstrument. Eftersom glidande medelvärden av sin natur är slående indikatorer. Det är till hjälp att tweak det rörliga genomsnittet för att beräkna en snabbare och mer responsiv indikator. Det dubbla exponentiella glidande genomsnittet ger handlare och investerare en bild av den långsiktiga trenden, med den fördelen att det är ett snabbare rörligt medelvärde med mindre fördröjningstid. (För relaterad läsning, ta en titt på Moving Average MACD Combo och Simple vs Exponential Moving Average.) Artikel 50 är en förhandlings - och avvecklingsklausul i EU-fördraget som beskriver de åtgärder som ska vidtas för vilket land som helst. Beta är ett mått på volatiliteten eller systematisk risk för en säkerhet eller en portfölj i jämförelse med marknaden som helhet. En typ av skatt som tas ut på kapitalvinster som uppkommit av individer och företag. Realisationsvinster är vinsten som en investerare. En order att köpa en säkerhet till eller under ett angivet pris. En köpgränsorder tillåter näringsidkare och investerare att specificera. En IRS-regel (Internal Revenue Service) som tillåter utbetalningar från ett IRA-konto på ett strafffritt sätt. Regeln kräver det. Den första försäljningen av lager av ett privat företag till allmänheten. IPOs utfärdas ofta av mindre, yngre företag som söker.