Moving Media Sum

Linearmente Weighted Moving DEFINIZIONE media linearmente Weighted Moving Average Un tipo di media mobile che assegna un peso maggiore ai dati sui prezzi recenti di quanto non faccia la semplice media mobile comuni. Questa media viene calcolata prendendo ciascuno dei prezzi di chiusura in un dato periodo di tempo e la loro riproduzione dalla sua determinata posizione nella serie di dati. Una volta che la posizione dei periodi di tempo sono stati contabilizzati vengono sommati e divisi per la somma del numero di periodi di tempo. SMONTAGGIO linearmente Weighted Average Moving Ad esempio, in una 15 giorni di media mobile linearmente ponderata, oggi prezzo di chiusura è moltiplicato per 15, ieri del 14, e così via fino a raggiungere gamma giorno 1 nei periodi. Questi risultati vengono poi sommati e divisi per la somma dei moltiplicatori (15 14 13. 3 2 1 120). La media mobile linearmente ponderata è stata una delle prime risposte a porre una maggiore importanza ai dati recenti. La popolarità di questa media mobile è stata diminuita dalla media mobile esponenziale. ma non di meno si dimostra essere ancora molto useful. I hanno essenzialmente una tabella di numeri - una serie temporale di misure. Ogni riga della tabella ha 5 valori per le 5 diverse categorie, e una fila somma per il totale di tutte le categorie. Se prendo la media di ogni colonna e riassumere le medie insieme, dovrebbe essere uguale alla media delle righe somme (ignorando errore di arrotondamento, naturalmente) (Ive ha ottenuto un caso in cui i due valori continuano a venire fuori diverso da circa 30 e Im chiedendo . quanto pazzo sono io) Aggiornamento: vedi sotto - sono stato (leggermente) pazzo e aveva un errore nel mio codice. Sigh trovato il mio problema - è stato un errore stupido vittima nel mio codice. Ero alla ricerca di un errore nella media della logica somme, ma era nella somma della logica medie - fa riferimento la variabile sbagliata. Be ', comunque, weve ha dimostrato circa 5 modi da Domenica che la somma delle medie è in realtà pari alla media delle somme, nel caso in cui questo è importante per chiunque in futuro. rispose 6 Febbraio 12 alle 17:19 Forse questo dovrebbe andare come un aggiornamento alla domanda In entrambi i casi è bene comunque. Anche essere sicuri di accettare una risposta ora che il problema è stato risolto. ndash Zev Chonoles 7 febbraio 12 a 2:15 In genere non è corretto, è solo lo stesso in casi specifici. Sum (x) Sum (y) non è uguale a Sum (xy) n dove n è il numero totale di voci x è voci di riga e di colonna y è voci. unico vero se tutti i ys sono uguali ad esempio: (12 35) 2 1120 (13) (25) 47 Dove, come se y è uguale (17 47) 2 514 (14) (77) 514 PS Mi dispiace per la pubblicazione sul filo morti voglio solo che sia giusto per chiunque altro cercando. In realtà Steve potrebbe essere corretta. Ill fare un esempio semplice e quindi spiegare perché le persone intelligenti possono venire con risposte diverse, perché in un certo senso, theyre sia a destra. Prima fila: 5 6 Seconda fila: 1 2 Terza fila: 3 4 Se si esegue una somma delle medie o medio delle somme come chiesto Daniel, poi youll ottenere 7 come la risposta. Se, tuttavia, si rimuove il 1 lasciando un buco nella tabella, allora la vostra media delle somme scende a 6 23 e la vostra somma delle medie aumenta a 8. Se la tabella dei dati ha spazi vuoti o mancanti punti di dati, quindi i due sono quasi mai la stessa. Se la tabella dei dati viene equallyevenly distribuito senza punti mancanti o fori nella tabella, allora dovrebbero essere sempre la stessa. Chiunque può testare il tutto con la funzione RAND () MS Excel e. Generare una tabella con un numero qualsiasi di rowscolumns e compilare le righe e le colonne con numeri casuali o lasciarlo generare numeri casuali per voi. Quindi utilizzare MEDIA () per la media dei colonne e SUM () per sommare le medie. Poi invertire il processo e utilizzare SUM () per aggiungere le righe e MEDIA () per la media delle somme. Se la tabella è completata, i due numeri saranno esattamente lo stesso. Se, tuttavia, i dati per qualsiasi motivo manca voci, allora può variare da una grande percentuale. Basta avviare l'eliminazione di punti dati al centro del tavolo e guardare i due risultati notevolmente fluttuare. Anche di nota è se lanciate le righe e le colonne, allora si ottengono risultati completamente diversi, in modo da assicurarsi sei coerente. Se si calcola la media le righe nell'esempio di cui sopra e la somma delle medie, o sommare le colonne e medi le somme, quindi si ottiene 10.5 con una tabella completa e 11 e 10, rispettivamente, con il 1 mancante. rispose 6 agosto 12 alla 21:40 Si noti che OP ha scritto in uno dei commenti che non ci sono spazi vuoti nella tabella. Si noti inoltre che se Steve39s risposta viene eliminato allora nessuno saprà cosa significa che il primo periodo. ndash Gerry Myerson 7 agosto 12 alle 01:04 matematica misto è corretta. prendere 3 colonne 10 10s, 5 1s e 2,3,5,6,6,7,9,10 (8 valori da rand), dont gli spazi media. avg di avgs è 5.67 media di tutti i valori è 6.65. matematica misto è ok per rispondere a un vecchio thread. Questa roba, verità o truthy, vive per sempre sulla internetKaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introduzione Sviluppato da Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) è una media mobile progettata per tenere conto di rumore di mercato o di volatilità . KAMA seguirà da vicino seguire i prezzi quando le oscillazioni dei prezzi sono relativamente piccole e il rumore è basso. KAMA regolerà quando le oscillazioni dei prezzi si allargano e seguire i prezzi da una distanza maggiore. Questo indicatore seguono il trend può essere utilizzato per identificare la tendenza generale, i punti di svolta di tempo e movimenti di prezzo del filtro. Calcolo Ci sono diversi passaggi necessari per il calcolo Kaufman039s Adaptive media mobile. Let039s prima iniziare con le impostazioni consigliate da Perry Kaufman, che sono KAMA (10,2,30). 10 è il numero di periodi di Efficiency Ratio (ER). 2 è il numero di periodi per il più veloce costante EMA. 30 è il numero di periodi di lento costante EMA. Prima di calcolare KAMA, abbiamo bisogno di calcolare l'indice di efficienza (ER) e la levigatura costante (SC). Abbattere la formula in pepite morso dimensioni rende più facile comprendere la metodologia dietro l'indicatore. Si noti che ABS è sinonimo di valore assoluto. Efficiency Ratio (ER) ER è fondamentalmente il cambiamento di prezzo adeguato per la volatilità giornaliera. In termini statistici, il rapporto di efficienza ci dice l'efficienza frattale delle variazioni dei prezzi. ER oscilla tra 1 e 0, ma questi estremi sono l'eccezione, non la norma. ER sarebbe 1 se i prezzi si sono alzati 10 periodi consecutivi o giù per 10 periodi consecutivi. ER sarebbe pari a zero se il prezzo è invariato nel corso dei 10 periodi. Smoothing Constant (SC) La costante di smoothing utilizza il pronto soccorso e due costanti lisciatura sulla base di una media mobile esponenziale. Come avrete notato, la costante Smoothing è utilizzando le costanti di livellamento per una media mobile esponenziale nella sua formula. (2301) è la costante di smoothing per un EMA 30 periodo. La SC più veloce è la costante di smoothing per brevi EMA (2-periodi). La SC più lenta è la costante di smoothing per l'EMA più lento (30 periodi). Si noti che il 2 alla fine è quadrare l'equazione. Con il Rapporto di Efficienza (ER) e Smoothing Constant (SC), siamo ora pronti per calcolare Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA). Dal momento che abbiamo bisogno di un valore iniziale per avviare il calcolo, la prima KAMA è solo una semplice media mobile. I seguenti calcoli sono basati sulla formula di seguito. Calcolo ExampleChart Le immagini qui sotto mostrano una schermata da un foglio di calcolo Excel utilizzato per calcolare KAMA e il grafico QQQ corrispondente. Utilizzo e segnali Chartists possono utilizzare KAMA come qualsiasi altra tendenza seguente indicatore, come ad esempio una media mobile. Chartists possono cercare croci di prezzo, cambi di direzione e segnali filtrati. In primo luogo, una croce sopra o sotto KAMA indica cambi di direzione dei prezzi. Come con qualsiasi media mobile, un sistema di crossover semplice genererà un sacco di segnali e un sacco di whipsaws. Chartists possono ridurre whipsaws mediante l'applicazione di un prezzo o un filtro tempo per i crossover. Si potrebbe richiedere prezzo di tenere la croce per numero di giorni o richiedere la croce del superano KAMA dalla percentuale impostata. In secondo luogo, chartists possono utilizzare la direzione di KAMA per definire la tendenza generale di un titolo. Questo potrebbe richiedere una regolazione dei parametri per levigare ulteriormente l'indicatore. Chartists possono cambiare il parametro di mezzo, che è la costante EMA più veloce, per lisciare KAMA e cercare i cambi di direzione. La tendenza è verso il basso finché KAMA è in calo e forgiare minimi inferiori. La tendenza è fino a patto che KAMA è in aumento e forgiatura massimi più elevati. L'esempio seguente mostra Kroger KAMA (10,5,30), con un trend rialzista ripida da dicembre a marzo e un meno ripido trend rialzista da maggio ad agosto. E, infine, chartists possono combinare i segnali e le tecniche. Chartists possono utilizzare un KAMA a lungo termine per definire la tendenza più grande e una più breve termine KAMA per i segnali di trading. Ad esempio, KAMA (10,5,30) potrebbe essere utilizzato come filtro tendenza e considerata rialzista quando ci si alza. Una volta rialzista, chartists potrebbero quindi cercare cross rialzisti quando il prezzo si muove sopra KAMA (10,2,30). L'esempio seguente mostra MMM con un aumento a lungo termine KAMA e cross rialzisti nel mese di dicembre, gennaio e febbraio. A lungo termine KAMA abbassato in aprile e ci sono stati cross ribassisti in maggio, giugno e luglio. SharpCharts KAMA può essere trovato come un indicatore di sovrapposizione nel SharpCharts banco di lavoro. Le impostazioni predefinite appariranno automaticamente nella casella del parametro una volta che è stato selezionato e chartists possono modificare questi parametri per soddisfare le loro esigenze di analisi. Il primo parametro è per l'indice di efficienza e chartists dovrebbe astenersi da aumentare questo numero. Invece, chartists possono diminuirlo per aumentare la sensibilità. Chartists cerca di lisciare KAMA per l'analisi delle tendenze a lungo termine in grado di aumentare il parametro di mezzo in modo incrementale. Anche se la differenza è a soli 3, KAMA (10,5,30) è significativamente più liscia KAMA (10,2,30). Ulteriori studi Dal creatore, il libro di seguito offre informazioni dettagliate sugli indicatori, programmi, algoritmi e sistemi, inclusi i dettagli sulle KAMA e di altri sistemi di media mobile. Trading Systems e metodi Perry Kaufman