Fire Periode Sentrert Moving Average

Når du beregner et løpende bevegelige gjennomsnitt, er det gjennomsnittlig å plassere gjennomsnittet i mellomtiden. I det forrige eksempelet beregnet vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av perioden 3 Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervall på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulige tidsperioder, men ikke så bra for like tidsperioder. Så hvor skal vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4. Teknisk vil det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2 5, 3 5. For å unngå dette problemet glatter vi MAs ved å bruke M 2 Således glatter vi de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall termer, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4. David, ja, MapReduce er ment å operere på en stor mengde data. Og ideen er at kartet og reduksjonsfunksjonene generelt ikke bør være så bra om hvor mange mappere eller hvor mange reduksjonsmaskiner det er, det er bare optimalisering. Hvis du tenk nøye på algoritmen jeg postet, deg kan se at det spiller ingen rolle hvilken mapper får hvilke deler av dataene hver inngangspost vil være tilgjengelig for alle redusere operasjoner som trenger det Joe K Sep 18 12 på 22 30.In best av min forståelse glidende gjennomsnitt er ikke fine kart til MapReduce paradigmet siden beregningen er i hovedsak skyvevindu over sorterte data mens MR er behandling av ikke-kryssede områder av sorterte data Løsning jeg ser er som følger a For å implementere tilpasset partisjoner for å kunne lage to forskjellige partisjoner i to løp I hver runde dine reduksjonsapparater vil få forskjellige dataområder og beregne glidende gjennomsnitt hvor passende jeg vil prøve å illustrere. I første omgang skal data for reduksjonsmidler være R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. der vil du cacluate glidende gjennomsnitt for noen Qs. In neste runde bør reduksjonsapparatene få data som R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14. Og caclulate resten av bevegelige gjennomsnitt. Da må du aggregere resultater. I tillegg til tilpasset partisjoner at den vil ha to modusformer ation - hver gang som er delt inn i like rekkevidde, men med litt skift I en pseudokode vil det se ut som denne partisjonsknappen SHIFT MAXKEY numOfPartisjoner hvor SHIFT vil bli tatt fra konfigurasjonen MAXKEY maksimum verdi av nøkkelen Jeg antar for enkelhet at de starter med null. RecordReader , IMHO er ikke en løsning, siden den er begrenset til spesifikk splitt og kan ikke glide over splittens grense. En annen løsning ville være å implementere tilpasset logikk for å dele inndataene det er en del av InputFormat. Det kan gjøres å gjøre 2 forskjellige lysbilder, ligner på partisjonering. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Hva er de. I de mest populære tekniske indikatorene, er glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen, da MA er et matematisk resultat som beregnes av gjennomsnitt Et antall tidligere datapunkter Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data i stedet for å fokusere På de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for et bevegelige gjennomsnitt, passende kjent som et enkelt bevegelig gjennomsnittlig SMA, beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett med verdier. For eksempel for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge opp sluttkursene fra de siste 10 dagene og deretter dele resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 delt med antall dager 10 for å komme til 10-dagers gjennomsnittet Hvis en handelsmann ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under 11 tar hensyn til regnskap de siste 10 datapunktene for å gi forhandlere en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et bevegelige gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt. Svaret er det som Nye verdier blir tilgjengelige, den eldste datapunkter må slettes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed går datasettet kontinuerlig til å regne for nye data etter hvert som den blir tilgjengelig. Denne beregningsmåten sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført i Figur 2, når den nye verdien av 5 er lagt til settet, flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunktene til høyre og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter den høye verdien av 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets nedgang, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hvad viser bevegelige gjennomsnittsverdier Når først verdien av MA har blitt beregnet, plottes de på et diagram og deretter koblet til å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk mer på dette senere. Som du kan se i figur 3, er det mulig å legge til flere enn en bevegelige gjennomsnitt til et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse kurvelinjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem når tiden går. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen i løpet av de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det adskiller seg fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet . Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserie vektes det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen hevder kritikere at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. På grunn av denne kritikken begynte handelsmenn å o gi større vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet EMA. For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. Exponential Moving Average Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk på å gjøre det mer responsivt på ny informasjon. Læring den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange handelsfolk, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen. Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan du merke at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som forrige EMA Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette videre med formelen derfra Vi har gitt deg med et regneark som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes, la s se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder brukt i hvert gjennomsnitt er identisk med 15, men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Legg merke til hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen senker. Denne responsiviteten er den viktigste grunnen til at mange forhandlere foretrekker å bruke EMA over SMA. What er de forskjellige dagene Gjennomsnittlig Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager den gjennomsnittlige T De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsperioden som brukes til å skape gjennomsnittet, desto mer sensitive vil det være prisendringer. Jo lengre tidsrom, jo ​​mindre følsom eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du oppretter dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi.