Jazida média móvel exponencial

Esta é a linha de fronteira uma pergunta ruim, pois não é dado um código suficiente para a revisão adequada. As variáveis ​​a - g parecem terríveis, eu criaria uma matriz com os números que você precisa: então eu iria encaminhar esses pontos e criar um objeto de médias, não posso dizer se a matemática está correta, se não estiver correta, então esta questão Não pertence aqui :) respondeu 19 de fevereiro às 20:44 Por que usar objetos para armazenamento, embora use apenas matrizes simples para médias e últimas médias. Os índices irão corresponder à matriz dataPoints. O uso de números como nomes de propriedade é duvidoso, já que eles serão tratados como strings e outras coisas. Ndash Flambino 20 de fevereiro 14 às 1:42 200sucesso Eu acho que o código transmite o meu ponto. O código original não pode ser executado, então eu não posso testar e corrigir erros. Ndash konijn Feb 20 14 às 13:24 Ou estou confundido com a sua notação, ou você pode ter implementado algo completamente diferente de uma média móvel exponencial. Que é tradicionalmente definido como alfa é a taxa de decaimento Y é o valor no tempo t S é a média móvel exponencial no tempo t. Como suas variáveis ​​correspondem àquelas na definição. Basta considerar uma de suas letras ao invés de todas as sete: a corresponde ao alfa, e você ajusta a decadência por intervalo de tempo com base na duração do período final. A corresponde à distância Y corresponde a S Mas Então, estou confuso: qual é o propósito das sete letras por g. Para rastrear os resultados usando várias taxas de decaimento Se assim for, as diferentes taxas de decaimento resultariam em uma série S diferente para cada taxa de decaimento Por que todos os sete casos compartilham a mesma distância não é o ponto de ter uma série de distância diferente para cada caso Por que você atribui o resultado final a (a taxa de decadência) ao invés de a distância ou algo respondeu 20 de fevereiro às 7: 12 Gráfico de estoque - Média de movimento: SMA, WMA, EMA Stock Moving Average O gráfico de ações é representação gráfica dos preços históricos das ações Que ajudam a determinar as forças atuais de oferta e demanda em uma bolsa de ações. No mercado de ações e commodities, estudar padrões de gráfico desempenha um papel importante durante a análise técnica. A análise do gráfico de estoque permite que um comerciante determine com mais precisão exatamente o que a oferta e a demanda atuais estão em estoque. O JenScript suporta indicadores e sobreposições comuns, como ohlc, velas, média móvel, sma, ema, wma, macd, bandas de bollinger, temporizador, etc. Em estatísticas, uma média móvel (média móvel ou média de corrida) é um cálculo para Analise pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limite entre curto prazo e longo prazo depende da aplicação, e os parâmetros da média móvel serão definidos de acordo. Por exemplo, muitas vezes é usado na análise técnica de dados financeiros, como preços de ações, retornos ou volumes de negociação. Também é usado em economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Registre o plugin StockPlugin na exibição de projeção. Adicione estoque no plugin e registre os layouts como StockMovingAverageLayer ou StockWeightedMovingAverageLayer ou StockExponentialMovingAverageLayer como curvas médias móveis desses estoques no período. Caso de média móvel simples Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos dados n anteriores. No entanto, em ciência e engenharia, a média é normalmente tirada de um número igual de dados em ambos os lados de um valor central. Isso garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida simples e igualmente ponderada para uma amostra de preço de fechamento de nove dias é a média dos preços de fechamento dos dias anteriores. Caso da média móvel ponderada Uma média ponderada é qualquer média que tenha fatores de multiplicação para dar pesos diferentes aos dados em Diferentes posições na janela de amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem a progressão aritmética. Em um WMA de n-dia, o último dia tem peso n, o segundo último n 1, etc. até um. Caso da média móvel exponencial Um tipo de média móvel que é semelhante a uma média móvel simples, exceto que é dado mais peso aos dados mais recentes. A média móvel exponencial (EMA) também é conhecida como média móvel ponderada exponencialmente. Esse tipo de média móvel reage mais rápido às recentes mudanças de preços do que uma média móvel simples. As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências a longo prazo. Para este estudo de caso, buscamos preços históricos das ações no mercado nasdaq. Por exemplo, o slv que é o iShares Silver Trust (o Trust) procura refletir geralmente o desempenho do preço da prata. Vá na seção do menu histórico e depois de encomendar esta história, temos preços históricos de slv divididos por anos. O item de estoque é definido por propriedades: fixação. A data de fixação baixa. O preço mais baixo em uma unidade de tempo (por exemplo, um dia ou uma hora) preço elevado. O preço mais elevado em uma unidade de tempo (), por exemplo, Um dia ou uma hora) preço aberto. O preço de abertura (por exemplo, para um gráfico diário, este seria o preço de partida para esse dia) preço de fechamento. O preço de fechamento desse volume de período de fixação de tempo. O número de ações ou contratos negociados em uma segurança ou um mercado inteiro O processo de bloqueio de UI não bloqueado supõe que estamos usando o trabalho na web que carrega de forma assíncrona cada parte de dados históricos. Podemos usar esse stock worker que fornece o processamento de download de dados e o carregador de estoque que gerencia os dados carregados. Primeiro prepare o documento HTML. Vamos criar funções JenScript JS - JavaScript HTML5SVG Visualização de Dados de Gráficos LibraryEMA arrayi K EMA (anterior) (1 K) Onde K é o fator suave: E N é o Alcance do valor que eu quero considerar Então, se eu tiver uma matriz de valor como essa, E este valor cresce durante os tempos: o objetivo é ter uma função, que retorna a matriz do EMA, porque qualquer um desse valor, espera o próprio valor de Fist Range, tenha este EMA, para cada item em dados, eu tenho o relacionado Valor EMA. Desta forma, eu posso usar tudo ou usar apenas o último para prever o próximo. Eu não consigo descobrir como conseguir isso, qualquer ajuda seria apreciada perguntou 15 de outubro 16 às 8:52