Elastiese volume geweegde bewegende gemiddelde Die elastiese volume geweegde bewegende gemiddelde is 'n tendens aanwyser dat die gemiddelde volume in sy bewegende gemiddelde berekening gebruik. Die gebruiker kan die insette (naby), vermenigvuldiger en tydperk lengte verander. Dit indicator8217s definisie word verder uitgespreek in die verkorte kode in die onderstaande berekening. Hoe om handel te dryf Gebruik Elastiese volume geweegde bewegende gemiddelde Die EVWMA gebruik kan word in samewerking met ander aanwysers soos 'n tendens aanwyser. Geen handel seine word bereken. Hoe om toegang in MotiveWave Gaan terug na die boonste menu, kies Studie gtVolume BasedgtElastic volume geweegde MA of gaan na die top kieslys, kies Voeg Studie. tik in hierdie studie naam totdat jy sien dit in die lys, kliek op die naam studie, kliek OK. Belangrike Disclaimer: Die inligting op hierdie bladsy inligting is streng vir inligting doeleindes en moet nie as advies beskou of werwing om enige sekuriteit te koop of te verkoop. Besoek ons Risiko-Openbaringsverklaring en Performance Disclaimer Verklaring. Berekening // metode bewegende gemiddelde (MA) gebruiker gedefinieerde, verstek is SMA // insetprys (gebruiker-gedefinieerde, verstek is die sluiting van die prys) // mult toevoer van die gebruiker, verstek 20 // tydperk toevoer van die gebruiker, verstek 40 // indeks huidige bar aantal , avVol gemiddelde volume // prevE previousEVWMAV. 19: 6 (52-56): Elastiese bewegende gemiddeldes deur Christian P. Fries, Ph. D. Product Description Elastiese Bewegende Gemiddeldes deur Christian P. Fries, Ph. D. Benader die gemiddelde prys betaal per aandeel kan 'n baie ontvanklik bewegende gemiddelde op te wek. Wat gebeur as die tydperk van jou gemiddelde gewissel met volume Youd het 'n elastiese volumeweighted bewegende gemiddelde (eVWMA), 'n natuurlike plaasvervanger vir die standaard bewegende gemiddeldes. Sy nog meer natuurlike as op die eerste gedagte, aangesien dit ook as 'n benadering tot die gemiddelde prys wat betaal per aandeel beskou kan word. eVWMA verskil van die gewone gemiddelde in dat: 1. Dit verwys nie na 'n onderliggende gemiddelde tydperk (byvoorbeeld, 20 dae, 38 dae, 200 dae). In plaas daarvan, eVWMA gebruik aandeel volume van die tydperk van die gemiddelde definieer. 2. Dit sluit inligting oor volume (en moontlik tyd) in 'n natuurlike en logiese manier. 3. Dit kan afgelei word uit, en gesien word as 'n benadering tot 'n statistiese maatstaf en het dus 'n stewige wiskundige motivering. VIR DIEGENE BESTEL ARTIKELS EN AFSONDERLIK: Nota: 2,95-5,95 artikels is slegs PDF formaat. Geen harde kopie van die artikel (s) sal afgelewer word. Tydens bestel, klik die knoppie nou af om jou artikel (s) te koop dadelik. STOCKS kommoditeite tydskrif gelewer via e-pos. Na die betaling vir jou inskrywing by store. traders gebruikers die SC Digitale Edition in die afdeling intekenaars op Handelaars kan sien. Neem beheer van jou Trading. In vervaardiging en sakeprosesse, daar is 'n algemene instrument bekend as 'n beheer grafiek. Geskep in 1920 deur Dr Walter Shewhart, is 'n kontrole grafiek gebruik om te bepaal of 'n proses is in beheer of buite beheer. Op die oomblik, Dr. Shewhart is werksaam by Bell Labs probeer om die sein kwaliteit van telefoonlyne te verbeter. Swak bewerkte komponente was 'n voorste oorsaak van die sein agteruitgang, sodat die verbetering van vervaardigingsprosesse meer eenvormige komponente vervaardig is 'n kritieke stap in die verbetering van die sein kwaliteit. Dr. Shewhart besef dat alle prosesse, vervaardiging of andersins, het 'n paar bedrag van natuurlike variasie. Die sleutel is om te identifiseer wanneer die variasie gewoonlik is gedra (in beheer), en wanneer dit skielik begin verander (buite beheer). 'N Proses wat buite beheer is verby moet gestop sodat die probleem reggestel kan word, in plaas van drukking slordige vervaardigde komponente. Beheer kaarte werk deur verwek 'n waarskuwing wanneer die waarde divergeer genoeg uit die gemiddelde van 'n sekere bedrag. In die praktyk is dit baie eenvoudig en intuïtief te lees, en dikwels as front-line anomalie detectors te danke aan hul eenvoud en robuustheid. Glad met bewegende gemiddeldes Beheer kaarte kan redelik maklik gebou in Elasticsearch met behulp van 'n kombinasie van riffen, insluitend die nuwe pyplyn riffen. Om te begin, kan kyk na 'n paar sintetiese data wat ek gegenereer vir hierdie post. Vir pret, kan ons dink dit is koelmiddel temperatuur (in Celsius) vir 'n kernreaktor. Kom ons neem 'n blik op die data eers, met behulp van 'n histogram emmer en 'n extendedstats metrieke: In die grafiek, is ons plot die avg vir elke emmer: Klik vir volle grootte. Soos jy kan sien, die data is basies 'n plat tendens, met 'n ewekansige verspreiding rondom 30. Die data is raserig, so die eerste ding wat jy dalk wil doen is glad dit uit sodat jy kan die algemene tendens beter te sien. Bewegende gemiddeldes is ideaal vir hierdie. 'N bewegende gemiddelde neem basies 'n venster van waardes, bere die gemiddelde, dan beweeg die venster na vore 'n stap. Daar is verskillende tipes van bewegende gemiddeldes wat jy kan kies uit. Ons gaan 'n eksponensieel-Geweegde bewegende gemiddelde (EWMA) gebruik. Hierdie tipe van bewegende gemiddelde verminder die belangrikheid van 'n datapoint eksponensieel soos dit ouer in die venster raak. Dit help om die bewegende gemiddelde gesentreer op die data in plaas van agter. In die volgende navraag, voeg ons 'n movavgmean bewegende gemiddelde pyplyn samevoeging dat die bewegende gemiddelde van elke emmers avg (dws 'n gly gemiddelde van middel) bere: Daar is 'n paar interessante stukkies hier: bucketspath punte om die avg waarde bereken in ons extendedstats metrieke venster is ingestel op 24, wat beteken dat ons wil hê dat die laaste 24 uur saam gemiddeld model is ingestel op ewma En ten slotte, ons instel paar instellings vir hierdie spesifieke model. Die instelling Alpha kontroles hoe glad die gegenereerde bewegende gemiddelde is. Die verstek (0.3) is gewoonlik redelik goed, maar ek hou van die voorkoms van 0,1 beter vir hierdie demo. Check uit die dokumente vir meer inligting oor hoe Alpha funksies. En die resulterende grafiek sluit nou 'n mooi glad lyn (pers): In beheer Dus, die vraag is. doen dit grafiek kyk in beheer Is daar 'n rede waarom jy moet die reactor, of is alles bedryf glad Ek erken, ek was om sneaky in die vorige grafiek: Ek geplot die gemiddelde. Soos voorheen bespreek. die gemiddelde is 'n mooi arm metrieke in die meeste gevalle. In hierdie dataset, is dit wegsteek 'n groot piek wat ek gister geplaas. As ons plot die maksimum waarde in elke emmer (geel lyn) die piek is onmiddellik duidelik: Ek hoop jy het die reaktor af op Donderdag) Hoe kan ons hierdie piek In hierdie grafiek opgespoor, die anomalie is absurd duidelik. Jy kan 'n eenvoudige drumpel gebruik. Maar sowel sien later, drempels dikwels nie onder meer komplekse patrone. In plaas daarvan, kan bou 'n kontrole grafiek. Beheer kaarte oorweeg om 'n proses buite beheer as datapunte begin val drie standaardafwykings vanaf die gemiddelde. Met dit in gedagte, kan ons ons samevoeging verander om dit te omskep in 'n bona fide beheer grafiek. Om dit te doen, moet ons twee nuwe riffen voeg: 'n bewegende gemiddelde op die standaardafwyking, en 'n script wat die boonste perk bereken: Die nuwe movavgstd pyplyn AGG is baie eenvoudig: dit is net 'n EWMA (met standaard instellings) wat gemiddeldes die stats. stddeviation metrieke oor die afgelope 24 uur. Die shewhartucl pyplyn AGG is 'n bucketscript wat die boonste beheer limiet aka bere, die tydstip wanneer jy begin bekommerd omdat die proses gegaan het buite beheer. Dink aan dit as 'n dinamiese drumpel. Die drumpel is bereken word deur die rollende standaardafwyking deur drie, dan voeg dit by die rollende gemiddelde. Ek weggelaat dit vir bondigheid, maar die meeste beheer kaarte ook 'n laer beheer limiet. Om dit toe te voeg, sou jy net kopieer shewhartucl. trek drie standaardafwykings in plaas van die toevoeging, en hernoem dit na shewhartlcl. Let wel: Im met behulp van 'n geïntegreerde script vir gerief. Jy kan dit vervang vir 'n statiese script as dinamiese, geïntegreerde script is afgeskakel op jou cluster. Reëlmatige gemiddelde: pers Max waarde: geel Bo beheer limiet: Groen Ons kan hierdie grafiek en sien dat die piek (geel) lote up verby die beheer limiet (groen). In 'n ware stelsel, dit is wanneer jy stuur 'n waarskuwing of e-pos. Of miskien iets meer drastiese, aangesien dit 'n kernreaktor ons modellering) Gevolgtrekking dis al vir hierdie week. Om herhaling, gebruik ons die nuwe pyplyn riffen ons data stryk met 'n bewegende gemiddelde. Ons het toe gebou 'n kontrole grafiek om dinamiese uitskieters vind deur die berekening van 'n boonste beheer limiet gebaseer op die bewegende gemiddelde en 'n bewegende standaardafwyking. In deel twee. goed kyk hoe dieselfde beheer grafiek kan gebruik word vir meer interessante data patrone, soos lineêre tendense en sikliese gedrag. Wel sien ook hoe om dit te integreer met Watcher sodat ons e-pos kennisgewings outomaties kan ontvang. Check dit uit Hierdie funksie is eksperimentele en kan verander word of heeltemal verwyder in 'n toekomstige vrystelling. Gegewe 'n geordende reeks data, sal die bewegende gemiddelde samevoeging n venster in die data skuif en stoot die gemiddelde waarde van die venster. Byvoorbeeld, gegewe die data 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Ons kan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde met vensters grootte van 5 soos volg bereken: bewegende gemiddeldes is 'n eenvoudige metode om opeenvolgende glad data. Bewegende gemiddeldes is tipies aangewend om tydgebaseerde data, soos aandele pryse of bediener statistieke. Die smoothing kan gebruik word om 'n hoë frekwensie skommelinge of ewekansige geraas, wat toelaat dat die laer frekwensie tendense makliker om gevisualiseer, soos seisoenaliteit te skakel. Syntaxedit Linearedit Die lineêre model ken 'n lineêre gewig punte in die reeks, soos wat ouer datapunte (bv diegene wat aan die begin van die venster) 'n lineêr minder bedrag bydra tot die totale gemiddelde. Die lineêre gewig help verminder die lag agter die data in beteken, aangesien ouer punte minder invloed. 'N Lineêre model het geen spesiale instellings in te stel soos die eenvoudige model, kan venster grootte van die gedrag van die bewegende gemiddelde verander. Byvoorbeeld, 'n klein venster (window: 10) sal nou hou die data en net glad kleinskaalse skommelinge: Figuur 3. Lineêre bewegende gemiddelde met venster van grootte 10 In teenstelling hiermee het 'n liniêre bewegende gemiddelde met groter venster (window: 100) sal glad al hoër-frekwensie skommelinge, sodat net 'n lae-frekwensie, langtermyn tendense. Dit is ook geneig om agter die werklike data deur 'n aansienlike bedrag, alhoewel tipies minder as die eenvoudige model: Figuur 4. Lineêre bewegende gemiddelde met venster van grootte 100 Multiplikatiewe Holt-Wintersedit Multiplikatiewe gespesifiseer deur die oprigting type: mult. Hierdie verskeidenheid is verkies as die seisoenale invloed vermenigvuldig teen jou data. Bv As die seisoenale invloed is X5 die data, eerder as om net dit uit te brei. Die verstek waardes van alfa en gamma is 0,3 terwyl beta is 0.1. Die instellings aanvaar geen float 0-1 ingesluit. Die standaard waarde van tydperk is 1. Die vermenigvuldiging Holt-Winters model kan beperk Multiplikatiewe Holt-Winters werk word deur elke datapunt deur die seisoenale waarde. Dit is problematies as enige van jou data is nul, of indien daar gapings in die data (aangesien dit lei tot 'n divid-vir-nul). Om dit te bekamp, die mult Holt-Winters pads alle waardes deur 'n baie klein hoeveelheid (110 -10) sodat alle waardes is nie-nul. Dit raak die resultaat, maar slegs minimaal. As jou data is nie-nul, of jy verkies om NaN sien wanneer nulle ondervind, kan jy dit gedrag met pad versper: valse Predictionedit Al die bewegende gemiddelde model ondersteun 'n voorspelling af, wat sal probeer om te ekstrapoleer na die toekoms, gegewe die huidige stryk, bewegende gemiddelde. Afhangende van die model en parameter, hierdie voorspellings mag of nie mag nie akkuraat wees. Voorspellings in staat gestel word deur die byvoeging van 'n voorspel parameter om enige bewegende gemiddelde samevoeging, spesifiseer die aantal voorspellings wat jy wil bygevoeg aan die einde van die reeks. Hierdie voorspellings word gespasieer uit op dieselfde interval as jou emmers: Die eenvoudige. lineêre en ewma modelle al produseer plat voorspellings: hulle wese konvergeer op die gemiddelde van die laaste waarde in die reeks, die vervaardiging van 'n plat: Figuur 11. Eenvoudige bewegende gemiddelde met venster van grootte 10, voorspel 50 In teenstelling, kan die Holt model ekstrapoleer gebaseer op plaaslike of globale konstante neigings. As ons 'n hoë beta waarde stel, kan ons ekstrapoleer gebaseer op plaaslike konstante tendense (in hierdie geval die voorspellings kop af, want die data aan die einde van die reeks was op pad in 'n afwaartse rigting): Figuur 12. Holt-Linear bewegende gemiddelde met venster van grootte 100, voorspel 20, Alpha 0.5, beta 0,8 In teenstelling, as ons kies 'n klein beta. die voorspellings is gebaseer op die globale konstante tendens. In hierdie reeks, die wêreldwye tendens is effens positief, sodat die voorspelling maak 'n skerp U-draai en begin 'n positiewe helling: Figuur 13. Double Eksponensiële bewegende gemiddelde met venster van grootte 100, voorspel 20, Alpha 0.5, beta 0,1 Die holtwinters model het die potensiaal om die beste voorspellings te lewer, aangesien dit ook inkorporeer seisoenale skommelinge in die model: Figuur 14. Holt-Winters bewegende gemiddelde met venster van grootte 120, 25, Alpha 0.8, beta 0,2, gamma 0.7 voorspel, tydperk 30Elastic Geweegde bewegende gemiddelde Hi / Lo Bands Die eWMA is 'n bewegende gemiddelde wat Deel gebruik om sy tydperk te bereken. Dit bewegende gemiddelde is 'n statistiese maatstaf van die Deel ander tyd, wat mooi die prys rigting wys. Oorspronklik ontwikkel deur Christian P. Fries, ek het bygevoeg hier 'n soort band vir koop / verkoop snellers of tendens filter doel. Die band is gemaak van die hoogste hoog of die laagste laag van die eWMA. Tendens rigting verander wanneer die eWMA piercing sy eie waarde, terug na N vorige tydperk. Hierdie aanwyser moet instrumente met Deel vir berekening. Geen inligting op hierdie webtuiste is beleggingsadvies of 'n uitnodiging om 'n finansiële instrument te koop of te verkoop. Vorige prestasie is nie 'n aanduiding van toekomstige resultate. Trading kan blootstel jy risiko van verlies groter as jou deposito en is slegs geskik vir ervare beleggers wat voldoende finansiële middele om sodanige risiko dra. ProRealTime ITF lêers en ander aanhangsels: Nuwe PRC is ook nou op YouTube, inteken op ons kanaal vir eksklusiewe inhoud en tutoriale
No comments:
Post a Comment