가중 이동 평균 c 코드

가중 이동 평균 기초. 처음 몇 년 동안, 기술자는 간단한 이동 평균에 두 가지 문제를 발견했습니다. 첫 번째 문제는 이동 평균 MA의 시간 프레임에 있습니다. 대부분의 기술 분석가는 가격 결정 개폐 주식 가격이 충분하지 않다고 믿습니다 이 문제를 해결하기 위해 애널리스트들은 기하 급수적으로 평활화 된 이동 평균 EMA를 사용하여 가장 최근의 가격 데이터에 더 많은 가중치를 할당합니다. 더 자세히 알아보기 기하 급수적 인 이동 평균 탐색 예를 들어, 10 일간의 MA를 사용하는 분석가는 10 일째 종가를 받아서이 수를 10 배, 9 일째를 9 일째, 8 일째를 8 일째 등으로 곱합니다. MA 총계가 결정되면, 분석가는 곱셈기를 더하여 수를 나눕니다. 10 일 MA 예의 승수를 더하는 경우, 수는 55입니다. 이 표시기는 직선 가중 이동 평균 관련 판독 값에 대해서는 단순 이동 평균을 확인하십시오. 동향을 강조하십시오. 많은 기술자는 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 EMA를 확고히 믿는 신자입니다. 이 지표는 여러 가지 방법으로 설명되어 학생들과 투자자를 혼동시킬 수 있습니다. 아마도 가장 좋은 설명은 1999 년 뉴욕 ​​금융 연구소 (New York Institute of Finance)에서 발표 한 John J. Murphy의 Technical Mark of Financial Markets에서 비롯된 것입니다. 단순 이동 평균과 관련된 문제 둘 다 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 주소 첫째, 기하 급수적으로 평준화 된 평균 할당 더 최근의 데이터에 더 많은 가중치 가중치가있는 이동 평균입니다 그러나 과거 가격 데이터에 덜 중요성을 부여하는 반면 계측기 수명 내 모든 데이터를 계산에 포함합니다 사용자는 가장 최근 날짜의 가격에 더 큰 또는 더 적은 가중치를 부여하도록 가중치를 조정하십시오. 전날의 가치 두 백분율 값의 합계는 최대 100을 합산합니다. 예를 들어, 마지막 날의 가격에 10 10의 가중치를 할당 할 수 있습니다. 이는 이전 요일 90 90에 추가됩니다. 총 가중치의 평균은 20 일 평균과 같습니다. 마지막 날 가격에 5 05의 작은 값을 부여합니다. 그림 1 지수 적으로 평활화 된 이동 평균 위의 차트는 8 월 첫 번째 주부터 나스닥 종합 지수를 보여줍니다 2000 년 6 월 1 일 당신이 명확하게 볼 수 있듯이, 9 일간의 종가 데이터를 사용하는 EMA는 9 월 8 일에 검은 색 화살표로 표시된 확실한 매도 신호를가집니다. 지수가 4,000 수준을 밑돌았습니다. 두 번째 검은 색 화살표는 기술자들이 실제로 기대하고 있던 또 다른 아래쪽 다리를 보여줍니다. 나스닥은 3,000 표를 깨기 위해 소매 투자자로부터 충분한 양과 관심을 얻을 수 없었습니다. 그런 다음 다시 1619로 바닥을 향해 비둘기 58 4 월 4 일 4 월 12 일은 화살표로 표시됩니다. 이 지수는 1,961에서 마감 46, 기술자들은 시스코, 마이크로 소프트 및 일부 에너지 관련 문제와 같은 일부 할인 거래를 시작하는 제도적 펀드 매니저를보기 시작했습니다. 관련 기사 읽기 평균 봉투 옮기기 A 대중 무역 도구 및 이동 평균 Bounce. A 미국 노동 통계국 (Bureau of Labor Statistics)에 의해 일자리 결원 측정을 돕기 위해 실시한 설문 조사 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 보유 할 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 Second Liberty Bond 법. 기탁 기관이 연방 기금에서 다른 기탁 기관에 기금을 제공하는 이자율. 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 측정. 변동성을 측정 할 수도 있습니다. 미국 의회가 통과했습니다. 1933 년 상업 은행이 투자에 참여하는 것을 금지하는 은행법 (Banking Act)으로. 비농업 임금은 농장, 개인 가구 및 비영리 부문 미국 노동국 (US Bureau of Labor). 이동 평균과 가중 평균의 차이점은 무엇입니까? 위의 가격을 기준으로 한 5 기간 이동 평균은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. 위의 등식에 따르면, 위에 열거 된 기간 동안의 평균 가격은 90 66이었습니다. 이동 평균을 사용하는 것은 강력한 가격 변동을 제거하는 효과적인 방법입니다. 핵심 제한 사항은 이전 데이터의 데이터 포인트가 데이터 시작 부분 근처의 데이터 포인트와 다르게 가중치가 적용되지 않습니다 세트 가중치 이동 평균이 적용되는 곳입니다. 평균 평균은 먼 과거의 데이터 포인트보다 더 중요하기 때문에 더 많은 가중치를 더 많은 현재 데이터 포인트에 할당합니다. 가중치의 합계는 1 또는 100이되어야합니다. 간단한 이동 평균은 가중치가 균등하게 분배되므로 위 표에 표시되지 않은 이유입니다. AAPL의 가격을 종결하십시오. C에서 C를 사용하지 않아도된다. 나는 비트를 최적화 할 수 있다는 것을 발견했다. 분할하는 대신 비트 이동을 허용하는 2의 거듭 제곱 인 창 크기를 선택하는 것이지만, 버퍼를 필요로하지 않는 것이 좋을 것이다. 이전 결과와 새 샘플의 함수로만 새로운 이동 평균 결과를 표현하는 방법이 있습니까? 4 개의 샘플 창을 가로 지르는 예제 이동 평균을 정의하십시오. 새 샘플 추가 eA 이동 평균은 재귀 적으로 구현 될 수 있으며, 하지만 이동 평균의 정확한 계산을 위해서는 합계에서 가장 오래된 입력 샘플 즉, 예제의 a를 기억해야합니다. 길이 N 이동 평균에 대해 계산할 때. yn은 출력 신호이고 xn은 입력 신호입니다. Eq 1은 다음과 같습니다. Conrad Turner가 지적한 것처럼 무한히 긴 지수 창을 대신 사용할 수 있습니다. 이 창을 사용하면 과거 출력에서 ​​나온 결과 만 계산할 수 있습니다 그리고 현재 입력. 그러나 이것은 표준 가중 이동 평균은 아니지만 기하 급수적 가중 평균으로, 과거의 샘플은 더 작은 가중치를 가지지 만, 적어도 이론적으로 과거의 샘플에 대해서는 가중치가 점점 작아지는 것을 잊지 않습니다. 내가 쓴 GPS 추적 프로그램에 대한 개별 항목 메모리없이 이동 평균 .1 샘플로 시작하여 현재 평균을 얻으려면 1로 나눕니다. 그런 다음 anothe 샘플을 추가하고 현재 평균에 2로 나눕니다. 도달 할 때까지 계속됩니다. 평균의 길이. 그 후에는 매번 새로운 샘플을 더하고 평균을 구하고 합계에서 그 평균을 제거합니다. 저는 수학자가 아닙니다. 그러나 이것은 좋은 방법 인 것 같았습니다. 위장을 돌릴 것이라고 생각했습니다. 진짜 수학 녀석의, 그러나, 그것은 그것을하는의 받아 들여진 한 방법의 끈다 그리고 그것은 잘 작동한다 다만 더 높은 당신의 길이 당신이 따르고 싶은 무슨을 따르고 더 느린 당신의 길이 기억하십시오 위성을 추적 할 때 , 당신이 느린 경우, 흔적은 실제 위치에서 멀리 떨어져있을 수 있으며 나빠질 것입니다. 앉아서 후미 점 사이에 간격을 둘 수 있습니다. 적절한 평활도를 얻으려면 분당 14 번 업데이트 된 길이를 선택했습니다. 스무딩 된 트레일 도트가있는 실제 위치에서 너무 멀리 떨어져 있습니다. 11 월 16 일 23시에 03. 새 값을 볼 때마다 총 0, 카운트 0을 초기화합니다. 그런 다음 하나의 입력 scanf, 하나는 총 newValue, 하나의 증가 카운트, 하나의 나눗셈 이것은 모든 입력에 대해 이동 평균입니다. 마지막 4 입력에 대해서만 평균을 계산하려면 4 입력 변수가 필요합니다. 예를 들어 각 입력을 이전 입력 변수에 복사 한 다음 새 이동 평균을 4의 합으로 계산합니다. 모든 입력 값이 평균 계산을 위해 양의 값을 가지면 입력 변수를 4로 나눈 값이 좋을 것입니다. 2 월 3 일 15시 4 분 06 초. 실제 평균은 계산하지만 이동 평균은 아닙니다. 새로운 입력 충분하게 사라지는 작은 Hilmar 2 월 3 일 15시 13 분 53. 당신의 대답 .2017 Stack Exchange, Inc.