Javascript array glidande medelvärde

Lagerdiagram - Flyttande medelvärde: SMA, WMA, EMA Lagerförskjutande medel Aktiediagram är grafiska representationer av historiska aktiekurser som bidrar till att bestämma nuvarande utbuds - och efterfrågekrafter på börsen. På aktie - och råvaruhandeln spelar studerande diagrammönster en stor roll under teknisk analys. Analys av lagerdiagrammet gör det möjligt för en näringsidkare att bestämma mer exakt vad det nuvarande utbudet och efterfrågan är i ett lager. JenScript stöder gemensamma indikatorer och överlagringar som ohlc, ljusstake, glidande medelvärde, sma, ema, wma, macd, bollingerband, tidväljare etc. I statistiken är ett glidande medelvärde (rullande medelvärde eller löpande medelvärde) en beräkning till analysera datapunkter genom att skapa en serie medeltal av olika delsatser av den fullständiga datasatsen. Ett glidande medel används vanligen med tidsseriedata för att släta ut kortsiktiga fluktuationer och markera långsiktiga trender eller cykler. Gränsen mellan kort och lång sikt beror på applikationen, och parametrarna för glidande medelvärde ställs in i enlighet därmed. Till exempel används den ofta i teknisk analys av finansiella data, som aktiekurser, avkastning eller handelsvolymer. Det används också i ekonomi för att undersöka bruttonationalprodukt, sysselsättning eller andra makroekonomiska tidsserier. Registrera plugin StockPlugin i projektionsprojekt. Lägg till lager i plugin och registrera layouter som StockMovingAverageLayer eller StockWeightedMovingAverageLayer eller StockExponentialMovingAverageLayer som rörliga genomsnittskurvor för dessa lager under perioden. Fall av enkelt rörligt medelvärde I finansiella applikationer är ett enkelt glidande medelvärde (SMA) det obegripade genomsnittet av föregående n-data. I vetenskap och teknik är emellertid medelvärdet normalt taget från lika många data på vardera sidan av ett centralt värde. Detta säkerställer att variationer i medelvärdet är anpassade till variationerna i data istället för att förskjutas i tid. Ett exempel på en enkel lika viktad löpande medelvärde för ett n-dagars prover av slutkurs är medelvärdet av de föregående n-dagars slutkurserna. Vägtullet vägande medelvärde Ett vägat genomsnitt är vilket medel som har multiplikationsfaktorer för att ge olika vikter till data vid olika positioner i provfönstret. Matematiskt är det rörliga genomsnittsvärdet konvertering av datumpunkterna med en fast viktningsfunktion. I teknisk analys av finansiella data har ett vägat glidande medelvärde (WMA) den specifika betydelsen av vikter som minskar i aritmetisk progression. I en n-dagars WMA har den senaste dagen vikt n, den näst senaste n 1, etc. nere till en. Fall av exponentiell rörlig genomsnitts En typ av rörligt medelvärde som liknar ett enkelt glidande medelvärde, förutom att mer vikt läggs på de senaste data. Det exponentiella glidande medlet (EMA) är också känt som exponentiellt viktat glidande medelvärde. Denna typ av rörligt medel reagerar snabbare på senaste prisändringar än ett enkelt glidande medelvärde. De 12 och 26-dagars EMA-erna är de mest populära kortsiktiga medelvärdena, och de används för att skapa indikatorer som den rörliga genomsnittliga konvergensdivergensen (MACD) och den procentuella prisoscillatorn (PPO). I allmänhet används 50- och 200-dagars EMA som signaler för långsiktiga trender. För denna fallstudie söker vi historiska aktiekurser på nasdaq-marknaden. Till exempel sverige som är iShares Silver Trust (Trust) syftar till att generellt reflektera priset på silver. Gå i historiska menysektionen och efter att du har beställt den här historien har vi historiska historiska priser fördelat efter år. Lagerobjekt definieras av egenskaper: fixering. fixeringsdatumet lågt. det lägsta priset över en tidsenhet (t ex en dag eller en timme) högt pris. det högsta priset över en tidsenhet () t. ex. en dag eller en timme) öppet pris. Öppningspriset (till exempel för ett dagligt diagram skulle detta vara utgångspriset för den dagen) nära pris. Slutkursen för denna tidsperiod fastställer periodvolymen. Antalet aktier eller kontrakt som handlas i en säkerhet eller en hel marknad. Icke-blockerande användarprocess förutsätter att vi använder webbarbete som laddar asynkront varje historisk datadel. Vi kan använda den här stockarbetaren som tillhandahåller datahanteringsbearbetningen och lagerlastaren som hanterar laddade data. Förbered först HTML-dokumentet. Lets skapa funktioner JenScript JS - JavaScript HTML5SVG Diagramdata Visualiseringsbibliotek Detta är gränslinjen en dålig fråga, eftersom det inte finns tillräckligt med kod för att korrekt granska det. Variablerna a - g ser hemskt ut, jag skulle skapa en matris med de siffror du behöver: Då skulle jag gå över dessa punkter och skapa ett medelvärdeobjekt Jag kan inte berätta om matematiken är korrekt, om den inte är korrekt, då är den här frågan hör inte till här :) svarade feb 19 14 kl 20:44 Varför använda föremål för lagring, men använd bara vanliga arrays för medeltal och senaste genomsnitt. Indexen kommer att matcha dataPoints-arrayen. Att använda siffror som egenskapsnamn är iffy, eftersom de kommer att bli behandlade som strängar och whatnot. ndash Flambino Feb 20 14 på 1:42 200success Jag tror att koden överför min poäng. Den ursprungliga koden kan inte köras, så jag kan inte testa och åtgärda misstag. ndash konijn 20 feb 14 kl 13:24 Antingen är jag förvirrad av din notation, eller du kan ha implementerat något helt annat än ett exponentiellt rörligt medelvärde. som traditionellt definieras som alfa är sönderfallshastigheten Y är värdet vid tidpunkten t S är exponentiellt rörligt medelvärde vid tiden t. Hur motsvarar dina variabler med definitionerna? Vi kan bara överväga en av dina bokstäver i stället för alla sju: a motsvarar alfabetet, och du anpassar förfallet per tider baserat på varaktigheten för tidslängden sist A motsvarar Y-avståndet motsvarar S Men då förvirrade jag: Hur är syftet med de sju bokstäverna en g. Att spåra resultaten med multipla sönderfallshastigheter Om så inte skulle de olika sönderfallshastigheterna resultera i en annan serie S t för varje sönderfallshastighet Varför delar alla sju fallen alla samma avstånd är det inte meningen att det finns en annan distansserie för varje fall Varför tilldelar du slutresultatet till en (sönderfallshastighet) istället för att avstånd eller något svarat 20 feb 14 kl 7: 12EMA arrayi K EMA (tidigare) (1 K) Där K är den smidiga faktorn: Och N är Range av värde som jag vill överväga Så om jag har en mängd värde så här, och detta värde växer under tiden: Målet är att få en funktion som returnerar matrisen hos EMA, eftersom något av detta värde, förväntar sig mycket näve Räckvidd, har denna EMA, för varje sak på data, Ive det relaterade EMA-värdet. På så sätt kan jag använda alla eller bara använda den sista som förutsäger nästa. Jag kan inte räkna ut hur man uppnår detta. Vilken hjälp som helst skulle bli uppskattad frågade 15 oktober 16 kl 8: 52A Enkel rörlig genomsnittsimplementering i Java Vid flera tillfällen ville jag beräkna enkla mätvärden i mina Java-applikationer, till exempel antalet träffar per timme , eller fel under en tidsperiod. Medan det inte är väldigt svårt att beräkna enkla mätvärden, är det bara extra arbete och ID som helst spendera den tiden på problemdomänen. Jag blev förvånad över att inte hitta några allmänt accepterade lösningar för metrics i Java. Jag hittade Metrics men det verkade lite för komplicerat och inte väl dokumenterat - Allt jag verkligen ville var att beräkna ett glidande medelvärde. Jag tänkte på problemet lite mer och bestämde mig för att det inte var ett svårt problem. Heres min lösning Detta fungerar genom att skapa en rad fönster uppdateringsfrekvens storlek, sedan anger en tråd räkningen till nästa index i arrayen på uppdateringsfrekvensen. Räkningen för intervallet är helt enkelt arrayi-arrayi1, vilket är det senaste räkningen minus det äldsta räknat. I ett 10-minutersintervall är det äldsta talet (i1) exakt 10 minuter gammalt. För att lägga till ett glidande medelvärde till vår kod behöver du först en räknare med AtomicLong. Denna räknare bör ökas baserat på händelserna som du är intresserade av att använda (t. ex. POST-förfrågningar om en REST-tjänst). Vi måste tillhandahålla implementeringen med tillgång till räknaren och det uppnås genom GetCount-gränssnittet. Här skapar jag ett glidande medelvärde med ett 5 minuters fönster som uppdateras varje sekund. För att få det nuvarande genomsnittet kallar vi bara getAverage-metoden: En viktig implementeringsdetalj är hur array-storleken bestäms: genom att dividera fönstret med uppdateringsfrekvensen. Så ett stort fönster med en frekvent uppdateringsfrekvens kan förbruka en betydande mängd minne. I detta exempel är arraystorleken rimlig 300. Om vi ​​skapade ett 24-timmars glidande medelvärde med ett intervall på 1 sekund skulle storleken vara 86400 En mer rimlig uppdateringsfrekvens under en 24-timmarsperiod kan vara var 5: e minut (arraystorlek 288 ). Ett annat övervägande att välja fönstret och uppdateringsfrekvensen är att fönstret måste delas med frekvensen. Ett 2-minuters fönster med en 6 sekunders uppdateringsfrekvens är ok, men en 7 sekunders uppdateringsfrekvens är inte, eftersom den inte delas med 120. En olagligArgumentException kastas om fönstermodulens uppdateringsfrekvens inte är noll. Denna implementering kräver en tråd per glidande medelvärde, vilket inte är mycket effektivt. En bättre lösning skulle vara att dela en tråd över många medelvärden. Uppdatering . Ive uppdaterade koden för att dela en tråd här. Slutligen, theres ett initialt statligt problem: vi har inte data ännu för hela fönstret. Till exempel om du har ett 5 minuters fönster och bara 15 sekunder med data. Denna implementering returnerar null tills vi har 5 minuters data. Ett annat tillvägagångssätt är att uppskatta genomsnittet. Anta att vi har ett räkning på 10 på 30 sekunder, då kan vi uppskatta genomsnittet som 40 på 2 minuter. Det finns emellertid risk för signifikant fel genom att extrapolera ofullständiga data. Till exempel, om vi hade en brast på 20 träffar på 2 sekunder, beräknar vi 1200 per 2 minuter, vilket med all sannolikhet är långt ifrån.