จาวาสคริ อาร์เรย์ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

แผนภูมิหุ้น - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: SMA, WMA, EMA สต็อคเฉลี่ยสต็อคเป็นกราฟแสดงราคาหุ้นย้อนหลังซึ่งช่วยในการระบุแรงขายในปัจจุบันและกำลังซื้อในตลาดหุ้น ในการซื้อขายหุ้นและสินค้าโภคภัณฑ์การศึกษารูปแบบแผนภูมิมีบทบาทสำคัญในระหว่างการวิเคราะห์ทางเทคนิค การวิเคราะห์แผนภูมิหุ้นช่วยให้ผู้ประกอบการค้าสามารถกำหนดความถูกต้องได้มากขึ้นเพียงว่าอุปทานและอุปทานในปัจจุบันอยู่ในสต๊อก JenScript สนับสนุนตัวชี้วัดและการซ้อนทับทั่วไปเช่น ohlc แท่งเทียนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ sma, ema, wma, macd, bollinger bands, time picker ฯลฯ ในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยในการทำงาน) คือการคำนวณ วิเคราะห์จุดข้อมูลด้วยการสร้างชุดค่าเฉลี่ยของชุดย่อยที่แตกต่างกันของชุดข้อมูลทั้งหมด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใช้โดยทั่วไปกับข้อมูลชุดข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อให้เกิดความผันผวนในระยะสั้นและเน้นแนวโน้มระยะยาวหรือรอบระยะยาว เกณฑ์ระหว่างระยะสั้นและระยะยาวขึ้นอยู่กับแอ็พพลิเคชันและพารามิเตอร์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกตั้งค่าตามลำดับ ตัวอย่างเช่นมักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินเช่นราคาหุ้นผลตอบแทนหรือปริมาณการซื้อขาย นอกจากนี้ยังใช้ในทางเศรษฐศาสตร์เพื่อตรวจสอบผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศการจ้างงานหรือชุดเวลาทางเศรษฐกิจมหภาคอื่น ๆ ลงทะเบียนปลั๊กอิน StockPlugin ในมุมมองการดู เพิ่มสต็อคในปลั๊กอินแล้วลงทะเบียนรูปแบบเช่น StockMovingAverageLayer หรือ StockWeightedMovingAverageLayer หรือ StockExponentialMovingAverageLayer เป็นเส้นโค้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของหุ้นเหล่านี้ในช่วง กรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย (SMA) คือค่าเฉลี่ยที่ไม่ได้รวมอยู่ในข้อมูล n ก่อนหน้า อย่างไรก็ตามในด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมค่าเฉลี่ยจะถูกนำมาจากข้อมูลที่เท่ากันทั้งสองด้านของค่ากลาง เพื่อให้แน่ใจได้ว่ารูปแบบต่างๆของค่าเฉลี่ยจะสอดคล้องกับรูปแบบของข้อมูลมากกว่าที่จะเปลี่ยนไปในเวลา ตัวอย่างของค่าเฉลี่ยในการทำงานที่ถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกันสำหรับตัวอย่างราคาปิดของ n วันคือค่าเฉลี่ยของราคาปิดของ n วันก่อนหน้ากรณีของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเป็นค่าเฉลี่ยที่มีปัจจัยการคูณเพื่อให้น้ำหนักที่ต่างกันกับข้อมูลที่ ตำแหน่งที่แตกต่างกันในหน้าต่างตัวอย่าง ทางคณิตศาสตร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการเวียนของจุดฐานที่มีฟังก์ชันการถ่วงน้ำหนักคงที่ ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของข้อมูลทางการเงินค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (WMA) มีความหมายเฉพาะเจาะจงของน้ำหนักที่ลดลงในความก้าวหน้าทางคณิตศาสตร์ ในวัน WMA n วันล่าสุดมีน้ำหนัก n อันดับที่ใหม่ที่สุด n 1 ฯลฯ ลงไปหนึ่งครั้ง กรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นแบบเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คล้ายคลึงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดายกเว้นว่าจะให้ข้อมูลน้ำหนักมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเลข (EMA) เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังสอง (exponentially moving average) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้มีการตอบสนองได้เร็วกว่าการเปลี่ยนแปลงของราคาล่าสุดเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมมากที่สุดและใช้ในการสร้างตัวบ่งชี้เช่นความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของค่ามัธยฐานค่ามัธยฐาน (MACD) และค่าร้อยละของค่าความผันผวน (PPO) โดยทั่วไปแล้ว EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาว สำหรับกรณีศึกษานี้เราจะค้นหาราคาหุ้นย้อนหลังที่ตลาด NASDAQ ตัวอย่างเช่น slv ซึ่งเป็น The Trust เงิน iShares (Trust) พยายามที่จะสะท้อนโดยทั่วไปประสิทธิภาพของราคาของเงิน ไปในส่วนเมนูประวัติศาสตร์และหลังจากสั่งซื้อประวัตินี้เรามีราคาในอดีตที่แยกตามปี รายการสต็อกสินค้ากำหนดโดยคุณสมบัติ: กำหนด วันที่กำหนดต่ำ ราคาต่ำสุดกว่าหนึ่งหน่วยเวลา (เช่นหนึ่งวันหรือหนึ่งชั่วโมง) ราคาสูง ราคาสูงสุดในช่วงเวลาหนึ่ง () เช่น หนึ่งวันหรือหนึ่งชั่วโมง) ราคาเปิด ราคาเปิด (เช่นสำหรับแผนภูมิรายวันนี่เป็นราคาเริ่มต้นสำหรับวันนั้น) ราคาปิด ราคาปิดของช่วงเวลาที่กำหนดไว้ จำนวนหุ้นหรือสัญญาซื้อขายในระบบรักษาความปลอดภัยหรือตลาดทั้งหมดกระบวนการที่ไม่ปิดกั้น UI ถือว่าเรากำลังใช้งานเว็บที่โหลดข้อมูลข้อมูลทางประวัติศาสตร์แบบอะซิงโครนัส เราสามารถใช้พนักงานสต็อกนี้ที่ให้ข้อมูลการดาวน์โหลดและตัวโหลดสต็อคที่จัดการข้อมูลที่โหลด เตรียมเอกสาร HTML ก่อน ให้สร้างฟังก์ชัน JenScript JS - JavaScript HTML5SVG ข้อมูลไลบรารีข้อมูลแผนภูมิข้อมูลนี้เป็นเส้นขอบคำถามที่ไม่ดีเนื่องจากไม่ได้รับรหัสที่เพียงพอสำหรับการตรวจสอบอย่างถูกต้อง ตัวแปร a - g ดูน่ากลัวฉันจะสร้างอาร์เรย์กับตัวเลขที่คุณต้องการ: แล้วฉันจะวนรอบจุดเหล่านี้และสร้างวัตถุเฉลี่ยฉันไม่สามารถบอกได้ว่าคณิตศาสตร์ถูกต้องถ้าไม่ถูกต้องแล้วคำถามนี้ ไม่ได้อยู่ที่นี่ :) ตอบกุมภาพันธ์ 19 14 ที่ 20:44 ทำไมต้องใช้วัตถุสำหรับจัดเก็บ แต่เพียงใช้อาร์เรย์แบบธรรมดาสำหรับค่าเฉลี่ยและค่าเฉลี่ย ดัชนีจะตรงกับอาร์เรย์ dataPoints ใช้ตัวเลขเป็นชื่อคุณสมบัติเป็น iffy เนื่องจากพวกเขาจะได้รับการปฏิบัติเป็นสตริงและ whatnot ndash Flambino Feb 20 14 at 1:42 200success ฉันคิดว่ารหัสบ่งบอกถึงจุดของฉัน โค้ดต้นฉบับไม่สามารถทำงานได้ดังนั้นฉันจึงไม่สามารถทดสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ ndash konijn กุมภาพันธ์ 20 14 at 13:24 ทั้งสับสนโดยใช้สัญกรณ์ของคุณหรือคุณอาจได้ดำเนินการสิ่งที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจง ซึ่งเป็นประเพณีที่กำหนดไว้ว่าอัลฟาเป็นอัตราการสลายตัว Y คือค่าในเวลา t S เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายในเวลา t ตัวแปรของคุณสอดคล้องกับคำนิยามของตัวแปรอย่างไรให้พิจารณาจดหมายของคุณแทนทั้งเจ็ด: a สอดคล้องกับ alpha และคุณปรับการสลายตัวต่อ timeslice ตามช่วงเวลาของ timeslice lastA สอดคล้องกับระยะ Y ที่สอดคล้องกับ S แต่ แล้วฉันสับสน: อะไรคือจุดประสงค์ของจดหมายเจ็ดตัว ในการติดตามผลลัพธ์โดยใช้อัตราการสลายตัวหลายตัวถ้าใช่อัตราการสลายตัวที่แตกต่างกันส่งผลให้ชุด S ทีแตกต่างกันสำหรับอัตราการสลายตัวแต่ละครั้งทำไมทุก 7 กรณีทั้งหมดมีระยะทางเดียวกันไม่ได้เป็นจุดที่มีชุดระยะทางที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละกรณี ทำไมคุณถึงกำหนดผลลัพธ์สุดท้ายให้กับ a (อัตราการสลายตัว) มากกว่าระยะทางหรือบางอย่างตอบ 20 ก. พ. 14 ที่ 7: 12EMA arrayi K EMA (ก่อนหน้านี้) (1 K) โดยที่ K เป็นปัจจัยที่ราบเรียบ: และ N คือช่วง ของมูลค่าที่ฉันต้องการพิจารณาดังนั้นถ้า Ive อาร์เรย์ของค่าเช่นนี้และค่านี้เติบโตในช่วงเวลาเป้าหมายคือการมีฟังก์ชันที่ส่งกลับอาร์เรย์ของ EMA เนื่องจากค่านี้คาดหวังกำปั้นมาก ค่าช่วงมี EMA นี้สำหรับแต่ละรายการข้อมูล Ive ค่า EMA ที่เกี่ยวข้อง ในแบบที่ฉันสามารถใช้ทั้งหมดหรือใช้เพียงคนสุดท้ายที่จะคาดการณ์ต่อไป ฉันไม่สามารถคิดวิธีการเพื่อให้บรรลุนี้ความช่วยเหลือใด ๆ จะ apreciated ถาม 15 ตุลาคม 16 ที่ 8: 52A ดำเนินการเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายใน Java หลายครั้ง Ive ต้องการคำนวณเมตริกง่ายๆในโปรแกรม Java ของฉันเช่นจำนวน hits ต่อชั่วโมง หรือข้อผิดพลาดตลอดช่วงเวลา ในขณะที่การคำนวณเมตริกแบบง่ายไม่ใช่เรื่องยากนัก แต่การทำงานพิเศษและ Id ใช้เวลาในโดเมนปัญหา ฉันรู้สึกประหลาดใจที่ไม่พบโซลูชันที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางสำหรับเมตริกใน Java ฉันพบเมตริก แต่ดูเหมือนว่าจะซับซ้อนเกินไปและไม่ได้รับการจัดทำเป็นเอกสารไว้เป็นอย่างดี - ทั้งหมดที่ฉันต้องการคือคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ฉันคิดเกี่ยวกับปัญหาบางอย่างมากขึ้นและตัดสินใจว่าไม่ใช่ปัญหาที่ยาก นี่คือการทำงานของฉันด้วยการสร้างอาร์เรย์ของขนาดความถี่การอัพเดตหน้าต่างจากนั้นเธรดตั้งค่าการนับเป็นดัชนีถัดไปในอาร์เรย์ในความถี่การอัพเดต นับเป็นเพียง arrayi - arrayi1 ซึ่งเป็นจำนวนล่าสุดนับจากจำนวนที่เก่าที่สุด สำหรับช่วงเวลา 10 นาทีจำนวนที่เก่าที่สุด (i1) เท่ากับ 10 นาที หากต้องการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของโค้ดของเราก่อนอื่นต้องใช้ตัวนับโดยใช้ AtomicLong คุณควรเพิ่มตัวนับนี้ตามเหตุการณ์ที่คุณสนใจในการคำนวณ (เช่นคำขอ POST สำหรับบริการ REST) เราจำเป็นต้องให้การดำเนินการกับการเข้าถึงเคาน์เตอร์และที่ทำได้ผ่านทางอินเตอร์เฟซ GetCount ที่นี่ฉันสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีหน้าต่าง 5 นาทีที่อัปเดตทุกวินาที และเพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยในปัจจุบันเราเพียงแค่เรียกใช้เมธอด getAverage เท่านั้นรายละเอียดการใช้งานหลักคือขนาดของอาร์เรย์ที่กำหนดโดยการแบ่งหน้าต่างตามความถี่การอัปเดต ดังนั้นหน้าต่างขนาดใหญ่ที่มีความถี่ในการอัปเดตบ่อยๆจึงสามารถใช้หน่วยความจำจำนวนมากได้ ในตัวอย่างนี้ขนาดอาร์เรย์มีความสมเหตุสมผล 300 แต่ถ้าเราสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 24 ชั่วโมงโดยใช้ช่วงเวลา 1 วินาทีขนาดจะเป็น 86400 ความถี่การอัพเดตที่เหมาะสมกว่าสำหรับช่วงเวลา 24 ชั่วโมงอาจเป็นทุกๆ 5 นาที (ขนาดอาร์เรย์ 288 ) ข้อควรคำนึงในการเลือกหน้าต่างและความถี่ในการอัปเดตคือหน้าต่างต้องแบ่งตามความถี่ ตัวอย่างเช่นหน้าต่าง 2 นาทีที่มีความถี่การอัพเดต 6 วินาทีก็ใช้ได้ แต่ความถี่ในการอัพเดตครั้งที่ 7 ไม่ใช่เพราะไม่มีหารด้วย 120 ข้อผิดพลาด IllegalArgumentException จะถูกโยนออกถ้าความถี่ในการอัปเดตโมดูลัสหน้าต่างไม่เป็นศูนย์ การใช้งานนี้ต้องใช้เธรดต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งไม่ได้มีประสิทธิภาพมากนัก ทางออกที่ดีกว่าคือการแบ่งปันหัวข้อในหลาย ๆ อัปเดต Ive ปรับปรุงรหัสเพื่อแบ่งปันเธรดที่นี่ สุดท้ายปัญหาของรัฐเริ่มต้น: เราไม่มีข้อมูลสำหรับหน้าต่างทั้งหมด ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมีหน้าต่าง 5 นาทีและข้อมูลเพียง 15 วินาที การดำเนินการนี้จะส่งค่าเป็นโมฆะจนกว่าเราจะมีข้อมูล 5 นาที อีกวิธีหนึ่งคือการประมาณค่าเฉลี่ย สมมติว่าเรามีจำนวน 10 ใน 30 วินาทีจากนั้นเราสามารถประมาณค่าเฉลี่ยเป็น 40 ใน 2 นาที อย่างไรก็ตามมีความเสี่ยงที่จะมีข้อผิดพลาดที่สำคัญโดยการอนุมานข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ตัวอย่างเช่นถ้าเรามีการระเบิด 20 ครั้งในเวลา 2 วินาทีให้แต่งงานได้ประมาณ 1200 ต่อ 2 นาทีซึ่งเป็นไปได้ที่จะเป็นไปได้