Moving Average 38

Necesito hacer un seguimiento de los últimos 7 días de horas de trabajo en un bucle plano de lectura de archivos. Se utiliza para medir la fatiga de las listas de trabajo. En este momento tengo algo que funciona, pero parece bastante detallado y no estoy seguro de si hay un patrón que es más sucinto. Actualmente, tengo una clase de Java con una matriz estática para sostener los últimos datos de x días, entonces como leo a través del archivo, cortar el primer elemento y mover los otros 6 (por una semana rodando total) de vuelta por uno. El procesamiento de esta matriz estática se realiza en su propio método es decir. Mi pregunta: ¿es esto un enfoque de diseño razonable, o hay algo obvio y simple obvio para hacer esta tarea Gracias chicos preguntó Aug 30 11 at 14:33 Muchas gracias chicos: I Pete855217 Aug 30 11 at 15:05 ¿Por qué inicializar runningTotal A null ¿Cuál es su tipo Donde se declara Haría bien si pones algunos ejemplos de código que se asemejan a código Java real. Continuando, mi crítica sería la siguiente: su función hace demasiado. Una función o método debe ser cohesivo. Más apropiadamente, deben hacer una cosa y una sola cosa. Peor aún, lo que sucede en su bucle for cuando x 5 Copia runningTotal 6 en runningTotal 5. Pero entonces usted tiene dos copias del mismo valor en la posición 5 y 6. En su diseño, su función mueve / baraja los artículos en su arsenal calcula el total imprime materia al error estándar devuelve el total Hace demasiado. Mi primera sugerencia es no mover cosas alrededor en la matriz. En su lugar, implementar un búfer circular y utilizarlo en lugar de la matriz. Se simplificará su diseño. Mi segunda sugerencia es dividir las cosas en funciones que son coherentes: tener una estructura de datos (un buffer circular) que le permite agregar (y que cae la entrada más antigua siempre que alcanza su capacidad.) Tener la estructura de datos implementar un Interator tiene una función que calcula el total en el iterador (no importa si está calculando el total de un array, lista o bufer circular). No llame a total. Llámelo suma, que es lo que está computando. Eso es lo que hago :) Esa tarea es demasiado simple y el enfoque que ha adoptado es ciertamente bueno para el trabajo. Sin embargo, si desea utilizar un mejor diseño, debe deshacerse de todo ese movimiento de números que mejor utilizar una cola FIFO y hacer buen uso de los métodos push y pop de esa manera el código no reflejar cualquier movimiento de datos, sólo las dos acciones lógicas De datos nuevos y eliminar datos anteriores a 7 días. Dijo el 30 de agosto a las 14:49 200 días Moving Average Trading System La media móvil de 200 días es votado como el indicador de negociación número uno por una revista forex. Personalmente, encontrar el promedio móvil de 200 días como un indicador muy fiable y versátil, ya que puede realizar un buen número de funciones al mismo tiempo. En este post, voy a compartir con ustedes las diversas formas en que puede utilizar el MA 200 y lo integran en su sistema de comercio. Por lo general, la parcela 200 Exponential Moving Average en lugar de la media móvil simple, porque creo que la EMA a ser más dinámico y sensible en comparación con el SMA. A continuación se presentan algunas de las formas en que puede hacer uso de la EMA 200. 1) Como identificador de tendencias. Si usted ha leído mi otro poste del blog que habla de los promedios móviles. Usted sabrá que pueden ser utilizados como un identificador de tendencia. Todo lo que necesitas es observar su pendiente y podrás contar la tendencia del mercado. Si usted ve los 200 EMA que se inclinan hacia arriba, usted está en una tendencia alcista y si usted ve la EMA 200 que inclina abajo, usted está en una tendencia bajista. 2) Como un identificador de fuerza: Incluso cuando usted está en una tendencia alcista, la tendencia se puede describir como tranquilo o fuerte. Hay básicamente dos tipos de mercado de tendencias. Tendencias y tendencias silenciosas y tendencias volátiles Tendencias silenciosas volátiles Si usted ve el gradiente de su 200 EMA para ser empapado, usted está en un mercado de tendencias y volátil. Si usted ve el gradiente de su 200 EMA ser suave, usted está en un mercado de tendencia y tranquilo. 3) Como soporte o nivel de resistencia: de tantos diferentes valores de los promedios móviles, el promedio móvil de 200 días es el más significativo. Si echa un vistazo a su gráfico de comercio, encontrará el mercado que lo respeta más que cualquier otro EMA. Por lo tanto, se puede utilizar como un fuerte soporte y nivel de resistencia. 4) Como una señal de entrada: Algunos comerciantes hacen uso de la EMA 200 para colocar su entrada. Cuando el precio se mueve por encima de él, puede entrar en su comercio LONG. Si el precio se mueve por debajo de él, puede entrar en su operación CORTA. Del mismo modo, también puede salir de su comercio LONG cuando el precio se mueve por debajo de él y viceversa. Ahora que conoce el poder del promedio móvil de 200 días y cómo usarlo en su comercio, puede comenzar a integrarlo en su sistema de comercio y ganar dinero con él. Nota para los lectores Tenga en cuenta que la estrategia anterior es una estrategia general que no ha sido ajustada. Con el fin de que el comercio con él, por favor, sintonizar en una cuenta demo. Si no sabes cómo afinar una estrategia, lee por favor el siguiente HI, me gustó tu blog. Soy un nuevo comerciante perdiendo dinero. Me gustaría ayuda. Me gustaría tener un sistema simple para usar de manera consistente, algo que funcione para usted. He leído que se utiliza el 15 min 200 EMA para ver la tendencia y luego el gráfico de 5 minutos para entrar en un comercio. En este momento el EUR / USD está subiendo. Tengo un comercio largo que tomé en 1.3800, y me estoy preguntando cómo es alto va a ir. He estado sentado en cáscaras de huevo con todas las gotas en las últimas 24 horas. Acción Forex recomendamos vender el EUR / USD en 1.3650, que me parece el 15 min 200 EMA, ¿Qué opinas sobre eso Diana? Si estás interesado en saber más sobre el análisis de mercado, puedes echar un vistazo a esto Blog que tengo la configuración especialmente para hablar de mi análisis comercial. Mi Forex Trading Signals Blog En primer lugar gracias por compartir su precioso conocimiento con nosotros. Tengo una pregunta. He cambiado la media móvil, el precio medio, el precio típico, etc ¿Cuál debo elegir En cuanto a cómo cambiar el promedio móvil a exponencial, depende de su plataforma. Hay alguna plataforma que le da la opción de SMA o EMA y hay algunos que sólo le da promedio móvil y puede ir a la configuración para cambiar a exponencial, ponderada o simple. En cuanto al precio, utilizo el ajuste de cierre predeterminado. A RIMA significa Autoregressive Integrated Moving Average modelos. Univariante (vector único) ARIMA es una técnica de previsión que proyecta los valores futuros de una serie basada enteramente en su propia inercia. Su aplicación principal es en el área de pronósticos a corto plazo que requieren al menos 40 puntos de datos históricos. Funciona mejor cuando los datos muestran un patrón estable o consistente en el tiempo con una cantidad mínima de valores atípicos. A veces llamado Box-Jenkins (después de los autores originales), ARIMA suele ser superior a las técnicas de suavización exponencial cuando los datos son razonablemente largos y la correlación entre las observaciones pasadas es estable. Si los datos son cortos o muy volátiles, entonces algún método de suavizado puede funcionar mejor. Si usted no tiene por lo menos 38 puntos de datos, debe considerar algún otro método que ARIMA. El primer paso para aplicar la metodología ARIMA es verificar la estacionariedad. La estacionariedad implica que la serie permanece a un nivel bastante constante en el tiempo. Si existe una tendencia, como en la mayoría de las aplicaciones económicas o de negocios, sus datos NO son estacionarios. Los datos también deben mostrar una variación constante en sus fluctuaciones en el tiempo. Esto se ve fácilmente con una serie que es muy estacional y que crece a un ritmo más rápido. En tal caso, los altibajos en la estacionalidad se harán más dramáticos con el tiempo. Si no se cumplen estas condiciones de estacionariedad, no se pueden calcular muchos de los cálculos asociados con el proceso. Si un gráfico gráfico de los datos indica nonstationarity, entonces usted debe diferenciar la serie. La diferenciación es una excelente forma de transformar una serie no estacionaria en una serie estacionaria. Esto se hace restando la observación en el período actual a la anterior. Si esta transformación se realiza sólo una vez en una serie, se dice que los datos se han diferenciado primero. Este proceso esencialmente elimina la tendencia si su serie está creciendo a una tasa bastante constante. Si está creciendo a un ritmo creciente, puede aplicar el mismo procedimiento y diferenciar los datos de nuevo. Sus datos entonces serían segundos diferenciados. Las autocorrelaciones son valores numéricos que indican cómo una serie de datos se relaciona a sí misma con el tiempo. Más precisamente, mide cuán fuertemente están correlacionados los valores de datos en un número específico de períodos separados entre sí a lo largo del tiempo. El número de períodos separados se llama generalmente el retraso. Por ejemplo, una autocorrelación en el retardo 1 mide cómo los valores 1 período aparte están correlacionados entre sí a lo largo de la serie. Una autocorrelación en el retraso 2 mide cómo los datos dos períodos aparte están correlacionados a lo largo de la serie. Las autocorrelaciones pueden variar de 1 a -1. Un valor próximo a 1 indica una alta correlación positiva, mientras que un valor cercano a -1 implica una correlación negativa alta. Estas medidas se evalúan con mayor frecuencia a través de tramas gráficas llamadas correlagramas. Un correlagrama traza los valores de autocorrelación para una serie dada con diferentes retardos. Esto se conoce como la función de autocorrelación y es muy importante en el método ARIMA. La metodología ARIMA intenta describir los movimientos en una serie temporal estacionaria como una función de lo que se llaman parámetros de media móvil y autorregresiva. Estos parámetros se denominan parámetros AR (autoregessivos) y MA (medias móviles). Un modelo de AR con un solo parámetro se puede escribir como. X (t) A (1) X (t-1) E (t) donde X (t) serie temporal bajo investigación A (1) el parámetro autorregresivo de orden 1 X (t-1) (T) el término de error del modelo Esto simplemente significa que cualquier valor dado X (t) puede explicarse por alguna función de su valor anterior, X (t-1), más algún error aleatorio inexplicable, E (t). Si el valor estimado de A (1) fue de 0,30, entonces el valor actual de la serie estaría relacionado con 30 de su valor hace 1 período. Por supuesto, la serie podría estar relacionada con más de un valor pasado. Por ejemplo, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Esto indica que el valor actual de la serie es una combinación de los dos valores inmediatamente anteriores, X (t-1) y X (t-2), además de algún error aleatorio E (t). Nuestro modelo es ahora un modelo autorregresivo de orden 2. Modelos de media móvil: Un segundo tipo de modelo de Box-Jenkins se denomina modelo de media móvil. Aunque estos modelos parecen muy similares al modelo de AR, el concepto detrás de ellos es muy diferente. Los parámetros de la media móvil relacionan lo que sucede en el período t sólo con los errores aleatorios que ocurrieron en períodos de tiempo pasados, es decir, E (t-1), E (t-2), etc., en lugar de X (t-1), X T-2), (Xt-3) como en los enfoques autorregresivos. Un modelo de media móvil con un término MA puede escribirse como sigue. El término B (1) se denomina MA de orden 1. El signo negativo frente al parámetro se utiliza para convención solamente y normalmente se imprime La mayoría de los programas de ordenador. El modelo anterior simplemente dice que cualquier valor dado de X (t) está directamente relacionado solamente con el error aleatorio en el período anterior, E (t-1), y al término de error actual, E (t). Como en el caso de los modelos autorregresivos, los modelos de media móvil pueden extenderse a estructuras de orden superior que abarcan diferentes combinaciones y longitudes móviles. La metodología ARIMA también permite la construcción de modelos que incorporen parámetros tanto de autorregresión como de media móvil. Estos modelos se refieren a menudo como modelos mixtos. Aunque esto hace que sea una herramienta de pronóstico más complicada, la estructura puede simular mejor la serie y producir un pronóstico más preciso. Los modelos puros implican que la estructura consiste solamente en los parámetros AR o MA - no ambos. Los modelos desarrollados por este enfoque usualmente se llaman modelos ARIMA porque usan una combinación de autoregresión (AR), integración (I), que se refiere al proceso inverso de diferenciación para producir las operaciones de predicción y de media móvil (MA). Un modelo de ARIMA se indica generalmente como ARIMA (p, d, q). Esto representa el orden de los componentes autorregresivos (p), el número de operadores de diferenciación (d) y el orden más alto del término medio móvil. Por ejemplo, ARIMA (2,1,1) significa que usted tiene un modelo autorregresivo de segundo orden con un componente de media móvil de primer orden cuya serie se ha diferenciado una vez para inducir la estacionariedad. Elegir la especificación correcta: El principal problema en el clásico Box-Jenkins es tratar de decidir qué especificación ARIMA utilizar-i. e. Cuántos AR y / o MA parámetros para incluir. Esto es lo que gran parte de Box-Jenkings 1976 se dedicó al proceso de identificación. Dependía de la eva - luación gráfica y numérica de las funciones de autocorrelación de la muestra y de autocorrelación parcial. Bueno, para sus modelos básicos, la tarea no es demasiado difícil. Cada uno tiene funciones de autocorrelación que miran de cierta manera. Sin embargo, cuando se sube en complejidad, los patrones no se detectan tan fácilmente. Para hacer las cosas más difíciles, sus datos representan sólo una muestra del proceso subyacente. Esto significa que los errores de muestreo (valores atípicos, errores de medición, etc.) pueden distorsionar el proceso teórico de identificación. Es por eso que el modelado ARIMA tradicional es un arte más que una ciencia.