Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais os picos e vales são suavizados Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os dados reais points. EMA Como calcular it. Calculating Exponential Moving Average - um Tutorial. Expontial Moving Average EMA para curto É um dos indicadores mais utilizados na análise técnica de hoje Mas como você calculá-lo para si mesmo, usando um papel e uma caneta ou preferiu um programa de planilha de sua escolha Vamos descobrir nesta explicação do cálculo EMA. Calculating Exponential Moving Average EMA É, naturalmente, feito automaticamente pela maioria dos comerciais e software de análise técnica lá fora, hoje. Here é como calculá-lo manualmente que também contribui para a compreensão sobre como ele funciona. Em este exemplo, vamos calcular EMA para o preço de um estoque que Queremos Uma EMA de 22 dias que é um espaço de tempo bastante comum para uma EMA longa. A fórmula para calcular a EMA é a seguinte: Preço de TEMA EMA e 1 kt hoje, y ontem, N número de dias em EMA, k 2 N 1.Use T Seguindo as etapas para calcular uma EMA de 22 dias.1 Comece por calcular k para o período de tempo determinado 2 22 1 0,0869.2 Adicione os preços de fechamento para os primeiros 22 dias juntos e dividi-los por 22,3 Você está agora pronto para começar a obter o primeiro EMA Dia, tomando o dia seguinte s dia 23 preço de fechamento multiplicado por k, em seguida, multiplique a média móvel do dia anterior s por 1-k e adicione o two.4 Faça passo 3 repetidamente para cada dia que se segue para obter a gama completa de EMA . Isto pode, naturalmente, ser colocado no Excel ou algum outro software de planilha para tornar o processo de cálculo EMA semi-automatic. To dar-lhe uma visão algorítmica sobre como isso pode ser feito, veja below. public float CalculateEMA float todaysPrice, float numberOfDays, Float EMAYesterday flutuante k 2 numberOfDays 1 return todaysPrice k EMAYesterday 1 k. Este método seria tipicamente chamado de um loop através de seus dados, procurando algo como this. foreach DailyRecord sdr em DataRecords chamar o EMA cálculo ema númeroDias, ontemEMA Coloque o ema calculado em um array ema certifique-se de que o yesterdayEMA seja preenchido com o EMA que usamos este tempo em torno do emaEMA yesterdayEMA. Note que este é o código psuedo Você normalmente precisaria enviar o valor ontem ontem como yesterdayEMA até o yesterdayEMA ser calculado a partir de hoje s EMA Isso só acontece após o loop ter executado mais dias do que o número de dias que você calculou seu EMA para. Para um EMA de 22 dias, é só no tempo 23 no loop e, posteriormente, que o ema yesterdayEMA é válido Este é Não é grande coisa, uma vez que você vai precisar de dados de pelo menos 100 dias de negociação para um dia 22 EMA para ser válido. Related Posts. I tem um valor contínuo para o qual eu gostaria de calcular uma média móvel exponencial Normalmente, eu apenas usar o padrão Fórmula para isso. quando S n é a nova média, é o alfa, Y é a amostra, e S n-1 é a média anterior. Infelizmente, devido a várias questões que eu não tenho um tempo consistente amostra eu posso saber que posso Amostra, no máximo, digamos, uma vez por milissegundo, Mas devido a fatores fora do meu controle, eu não pode ser capaz de tomar uma amostra por vários milissegundos de cada vez Um provável caso mais comum, no entanto, é que eu simples amostra um pouco cedo ou tarde, em vez de amostragem em 0, 1 e 2 ms I amostra em 0, 0 9 e 2 1 ms Eu antecipo que, independentemente dos atrasos, a minha freqüência de amostragem será muito, muito acima do limite Nyquist, e, portanto, não preciso se preocupar com aliasing. I acho que posso lidar Com isso de uma maneira mais ou menos razoável, variando o alfa adequadamente, com base no período de tempo desde a última amostra. Parte do meu raciocínio de que isso irá funcionar é que o EMA interpola linearmente entre o ponto de dados anterior ea corrente Um Se considerarmos o cálculo de um EMA da seguinte lista de amostras a intervalos t 0,1,2,3,4 Devemos obter o mesmo resultado se usarmos o intervalo 2t, onde os inputs se tornam 0,2,4, right Se o EMA tinha assumido que, em t 2 o valor tinha sido 2 desde t 0 que seria o mesmo que o intervalo t cálculos de cálculo Ting em 0,2,2,4,4, que não está fazendo Ou faz que faz sentido em tudo. Pode alguém me dizer como variar o alpha adequadamente Por favor, mostre seu trabalho Eu e mostrar-me a matemática que prova que o seu método Realmente está fazendo a coisa certa. Você não deve ter o mesmo EMA para diferentes entradas Pense em EMA como um filtro, amostragem em 2t é equivalente a amostragem para baixo, eo filtro vai dar um diferente Output Isto claro para mim desde 0,2,4 contém componentes de freqüência mais alta do que 0,1,2,3,4 A menos que a questão é, como faço para alterar o filtro na mosca para torná-lo dar a mesma saída Talvez eu estou ausente Algo freespace Jun 21 09 em 15 52. Mas a entrada não é diferente, é apenas amostrado menos frequentemente 0,2,4 em intervalos 2t é como 0, 2, 4 em intervalos t, onde o indica que a amostra é Ignorado Curt Sampson 21 de junho 09 a 23 45.This resposta baseada em minha boa compreensão de filtros passa-baixa média móvel exponencial é realmente apenas um filtro singlepass pólo baixo, Mas a minha compreensão nebulosa do que você está procurando Eu acho que o seguinte é o que você want. First, você pode simplificar a sua equação um pouco parece mais complicado, mas é mais fácil no código Eu vou usar Y para a saída e X para a entrada Em vez de S para a saída e Y para a entrada, como você tem feito. Em segundo lugar, o valor de aqui é igual a 1-e - t onde t é o tempo entre as amostras, e é a constante de tempo do filtro passa-baixa eu digo Igual em citações, porque isso funciona bem quando t é pequeno em comparação com 1 e 1-e-tt Mas não muito pequeno você vai correr em questões de quantização, e a menos que você recorre a algumas técnicas exóticas que você geralmente precisa de um extra N bits de resolução em Sua variável de estado S, onde N - log 2 Para valores maiores de t o efeito de filtragem começa a desaparecer, até chegar ao ponto onde está perto de 1 e você está basicamente apenas atribuindo a entrada para a saída. Isso deve funcionar corretamente com Variando valores de t a variação de t não é muito importante desde que alfa é pequeno, othe Se você estiver trabalhando em um processador onde a multiplicação é mais barata do que a divisão, ou questões de ponto fixo são importantes, pré-calcular 1, e considerar tentar aproximar a fórmula para. Realmente quer saber como derivar a fórmula. Então, considere sua fonte de equação diferencial. que, quando X é uma função de etapa unitária, tem a solução Y 1 - e - t Para pequenos valores de t, a derivada pode ser aproximada por Yt , Rendering. and a extrapolação de 1-e-t vem de tentar combinar o comportamento com o caso de função etapa unitária. Você gostaria de elaborar sobre a tentativa de igualar a parte do comportamento que eu entendo a sua solução de tempo contínuo Y 1 - Exp - t e sua generalização para uma função escalonada escala com magnitude x e condição inicial y 0, mas eu não estou vendo como juntar essas idéias para alcançar seu resultado Rhys Ulerich 4 de maio 13 a 22 34.Isto não é uma resposta completa, Mas pode ser o começo de um S até onde eu com isto em uma hora ou assim de jogar eu estou afixando isto como um exemplo do que eu estou procurando, e talvez uma inspiração para outros que trabalham no problema. Começo com S 0 que é a média resultante A partir da média anterior S -1 ea amostra Y 0 tomada em t 0 t 1 - t 0 é o meu intervalo de amostra e é ajustado para o que é apropriado para esse intervalo de amostra e para o período sobre o qual eu desejo média. Eu considerei o que acontece Se eu perder a amostra em t 1 e em vez disso ter que se contentar com a amostra Y 2 tomada em t 2 Bem, podemos começar por expandir a equação para ver o que teria acontecido se tivéssemos Y 1.I notar que a série Parece estender-se infinitamente desta maneira, porque podemos substituir o S n no lado direito indefinidamente. Ok, então não é realmente um polinômio bobo mim, mas se multiplicarmos o termo inicial por um, então vemos um padrão. Hm é uma série exponencial Quelle surpresa Imagine que saindo da equação para uma média móvel exponencial. Yway, eu tenho essa coisa x 0 x 1 x 2 x 3 indo, e eu tenho certeza que estou cheirando e ou um logaritmo natural chutando por aqui, mas eu não consigo lembrar onde eu estava indo em seguida antes de eu correr para fora do tempo. Resposta a esta pergunta, ou qualquer prova de correção de tal resposta, depende muito dos dados que você está medindo. Se suas amostras foram tomadas em t 0 0ms t 1 0 9ms e t 2 2 1ms, mas a sua escolha é baseada em 1 - ms-intervalos e, portanto, você quer um ajustado localmente n a prova de correção da escolha significaria conhecer os valores de amostra em t 1ms e t 2ms. Isto leva à pergunta Você pode interpolar seus dados resonably para ter suposições sãs do que Os valores intermédios podem ter sido Ou você pode mesmo interpolar a média em si. Se nenhum destes é possível, então, tanto quanto eu vejo, a escolha lógica de um valor intermediário Y t é a média calculada mais recentemente, ou seja, Y T S n onde n é maxmial tal que tn t. Esta escolha tem uma consequência simples Deixe sozinha, não importa qual o tempo Se, por outro lado, é possível interpolar seus valores, então isto lhe dará amostras de intervalo constante averagable. Por último, se for possível interpolar a própria média, isso tornaria a questão sem sentido. 21 09 em 15 08.balpha 27 2k 10 87 118. Eu pensaria que eu posso interpolar meus dados, dado que eu estou amostragem em intervalos discretos, eu já estou fazendo isso com um padrão EMA Anyway, presumir que eu preciso de uma prova que mostra Ele funciona bem como um EMA padrão, que também tem irá produzir um resultado incorreto se os valores não estão mudando muito bem entre os períodos de amostra Curt Sampson 21 jun 09 às 15 21. Mas isso é o que eu estou dizendo Se você considerar a EMA um Interpolação de seus valores, você re feito se você deixar alfa como é porque inserindo a média mais recente como Y não muda a média Se você diz que você precisa de algo que funciona tão bem como um padrão EMA - o que está errado com o original A menos que você tenha mais informações sobre T os dados que você está medindo, quaisquer ajustes locais para alfa será no melhor balpha arbitrária Jun 21 09 em 15 31.I deixaria o valor alfa sozinho, e preencher os dados em falta. Como você não sabe o que acontece durante o tempo Quando você não pode amostrar, você pode preencher essas amostras com 0s, ou manter o valor anterior estável e usar esses valores para o EMA Ou alguma interpolação para trás uma vez que você tem uma nova amostra, preencher os valores em falta, e recompute o EMA. What Estou tentando obter é que você tem uma entrada xn que tem buracos Não há nenhuma maneira de contornar o fato de que você está faltando dados Então você pode usar uma ordem de zero hold, ou defini-lo a zero, ou algum tipo de interpolação entre xn E xn M onde M é o número de amostras em falta e n o início do intervalo Possivelmente até mesmo usando valores antes de n. answered Jun 21 09 em 13 35.Desde gastar uma hora ou assim mucking sobre um pouco com a matemática para isso, eu Acho que simplesmente variando o alfa vai realmente me dar a interpolação adequada entre os dois Além disso, acho que a variação do alfa também irá tratar adequadamente com amostras tomadas entre os intervalos de amostragem padrão. Em outras palavras, eu estou procurando o que você descreveu, mas tentando usar matemática para Descobrir a maneira simples de fazê-lo Curt Sampson 21 jun 09 às 14 07.I don t pensar que existe uma besta como a interpolação adequada Você simplesmente don t saber o que aconteceu no tempo que você não está amostragem Boa e má interpolação implica algum conhecimento Do que você perdeu, uma vez que você precisa medir contra isso para julgar se uma interpolação é bom ou ruim Embora isso seja dito, você pode colocar restrições, ou seja, com aceleração máxima, velocidade, etc Eu acho que se você sabe como modelar os dados em falta , Então você apenas modelar os dados em falta, em seguida, aplicar o algoritmo EMA sem alteração, em vez de mudar alfa Apenas meu 2c freespace 21 de junho 09 às 14 17.Este é exatamente o que eu estava começando em minha edição para a questão 15 minutos Atrás você simplesmente d Não sei o que aconteceu no tempo que você não está amostragem, mas isso é verdade mesmo se você amostra em cada intervalo designado Assim, a minha contemplação Nyquist, desde que você sabe a forma de onda não muda de direção mais do que cada par de amostras, o real O intervalo de amostra não deve importar e deve ser capaz de variar A equação EMA me parece exatamente para calcular como se a forma de onda mudou linearmente a partir do último valor de amostra para o atual Curt Sampson 21 de junho 09 às 14 26.I don t pensar que É completamente verdadeiro Nyquist s teorema exige requer mínimo de 2 amostras por período para ser capaz de identificar exclusivamente o sinal Se você don t fazer isso, você começa aliasing Seria o mesmo que amostragem como fs1 por um tempo, então fs2 e, em seguida, de volta Para fs1, e você começa aliasing nos dados quando você amostra com fs2 se fs2 está abaixo do limite de Nyquist Eu também devo confessar Eu não entendo o que você quer dizer com alterações de forma de onda linearmente da última amostra para a atual Poderia explicar Cheers, Steve espaço livre Jun 21 09 at 14 36.Isto é semelhante a um problema aberto na minha lista de todos tenho um esquema funcionou até certo ponto, mas não têm trabalho matemático para apoiar esta sugestão yet. Update sumário Gostaria de manter o alisamento factor alfa independente Do fator de compensação que eu me refiro como beta aqui Jason resposta excelente s já aceito aqui funciona muito bem para mim. Se você também pode medir o tempo desde a última amostra foi tomada em múltiplos arredondados do seu tempo de amostragem constante - então 7 8 ms desde Última amostra seria de 8 unidades, que poderia ser usado para aplicar o alisamento várias vezes Aplicar a fórmula 8 vezes neste caso Você efetivamente fez um alisamento mais tendenciosa para o valor atual. Para obter um melhor alisamento, precisamos ajustar o alfa Enquanto aplicando a fórmula 8 vezes no caso anterior. Que vai esta aproximação de suavização miss. It já perdeu 7 amostras no exemplo acima. Este foi aproximado no passo 1 com uma aplainada re-aplicação do actual va Lue um adicional de 7 vezes. Se definimos um fator de aproximação beta que será aplicado juntamente com alfa como beta alfa em vez de apenas alfa, vamos estar assumindo que as 7 amostras perdidas estavam mudando suavemente entre a amostra anterior e atual values. answered junho 21 09 em 13 35. Eu pensei sobre isso, mas um pouco de muco sobre a matemática me levou ao ponto em que eu acredito que, ao invés de aplicar a fórmula oito vezes com o valor da amostra, eu posso fazer um cálculo de um Novo alfa que me permitirá aplicar a fórmula uma vez, e me dar o mesmo resultado Além disso, isso iria lidar automaticamente com a questão das amostras de deslocamento de exato vezes amostra Curt Sampson 21 jun 09 em 13 47. A única aplicação é muito bem O que eu Não estou certo sobre ainda é o quão boa é a aproximação dos 7 valores em falta Se o movimento contínuo faz o jitter valor muito ao longo dos 8 milissegundos, as aproximações podem ser completamente fora da realidade Mas, então se você estiver amostragem em 1ms reso mais alto Lution excluindo as amostras atrasadas você já figurou o jitter dentro de 1ms não é relevante Será que este trabalho de raciocínio para você Eu ainda estou tentando me convencer nik 21 de junho 09 às 14 08. Direito Isso é o fator beta da minha descrição Um fator beta faria Ser calculado com base no intervalo de diferença e as amostras atuais e anteriores O novo alfa será alfa beta, mas ele será usado apenas para essa amostra Enquanto você parece estar movendo o alfa na fórmula, eu tendem para alfa constante alisamento factor e um Independentemente calculado beta um fator de ajuste que compensa amostras perdidas agora nik 21 jun 09 em 15 23.
No comments:
Post a Comment