Simple moving average source code

Mungkinkah menerapkan rata-rata bergerak di C tanpa memerlukan jendela sampel, saya telah menemukan bahwa saya dapat mengoptimalkan sedikit, dengan memilih ukuran jendela, itulah kekuatan dua untuk memungkinkan perpindahan bit daripada membagi, tapi tidak memerlukannya. Penyangga akan menyenangkan Apakah ada cara untuk mengungkapkan hasil rata-rata bergerak baru hanya sebagai fungsi dari hasil lama dan sampel baru Tentukan contoh rata-rata bergerak, di atas jendela 4 sampel menjadi: Tambahkan sampel baru e: Rata-rata bergerak dapat diimplementasikan secara rekursif. , Tapi untuk kalkulasi rata-rata bergerak yang tepat, Anda harus mengingat sampel masukan tertua dalam jumlah (misalnya huruf a pada contoh Anda). Untuk panjang N rata-rata bergerak yang Anda hitung: di mana yn adalah sinyal output dan xn adalah sinyal input. Pers. (1) dapat ditulis secara rekursif. Jadi Anda harus selalu mengingat sampel xn-N untuk menghitung (2). Seperti yang ditunjukkan oleh Conrad Turner, Anda dapat menggunakan jendela eksponensial (jauh lebih panjang), yang memungkinkan Anda menghitung keluaran hanya dari keluaran lalu dan masukan saat ini: namun ini bukan standar pergerakan rata-rata (tanpa bobot) namun secara eksponensial Rata bergerak tertimbang, di mana sampel lebih jauh di masa lalu mendapatkan bobot yang lebih kecil, tapi (setidaknya secara teori) Anda tidak akan pernah melupakan apapun (bobotnya semakin kecil dan kecil untuk sampel jauh di masa lalu). Saya menerapkan rata-rata bergerak tanpa memori item individual untuk program pelacakan GPS yang saya tulis. Saya mulai dengan 1 sampel dan bagi 1 untuk mendapatkan nilai rata-rata saat ini. Saya kemudian menambahkan sampel anothe dan membagi dengan 2 ke avg saat ini. Ini berlanjut sampai saya mencapai panjang rata-rata. Setiap saat setelah itu, saya menambahkan sampel baru, mendapatkan rata-rata dan menghapus rata-rata dari total. Saya bukan seorang matematikawan tapi ini sepertinya cara yang bagus untuk melakukannya. Kupikir itu akan mengubah perut orang matematika sejati tapi, ternyata itu adalah salah satu cara yang bisa diterima untuk melakukannya. Dan hasilnya bagus. Ingatlah bahwa semakin tinggi panjangnya semakin lambat maka mengikuti apa yang ingin Anda ikuti. Itu mungkin tidak masalah sebagian besar waktu tapi ketika mengikuti satelit, jika Anda lamban, jejaknya bisa jauh dari posisi sebenarnya dan akan terlihat buruk. Anda bisa memiliki jarak antara tempat duduk dan titik-titik trailing. Saya memilih panjang 15 update 6 kali per menit untuk mendapatkan smoothing yang memadai dan tidak terlalu jauh dari posisi duduk sebenarnya dengan titik jepret yang merapikan. Jawab 16 16 16 di 23:03 menginisialisasi total 0, count0 (setiap kali melihat nilai baru Kemudian satu masukan (scanf), satu menambahkan totalnewValue, satu kenaikan (hitungan), satu rata-rata pembagian (jumlah total) Ini akan menjadi rata-rata bergerak di atas Semua input Untuk menghitung rata-rata hanya di atas 4 masukan terakhir, akan memerlukan 4 variabel input, mungkin menyalin setiap masukan ke inputvariable yang lebih tua, kemudian menghitung rata-rata pergerakan baru. Sebagai jumlah dari 4 variabel input, dibagi dengan 4 (pergeseran kanan 2 akan menjadi Baik jika semua input positif membuat perhitungan rata-rata dijawab 3 Feb 15 at 4:06 Itu benar-benar akan menghitung rata-rata total dan TIDAK rata-rata bergerak. Seiring bertambahnya dampak, setiap sampel masukan baru menjadi sangat kecil ndash Hilmar Feb 3 15 at 13:53 Jawaban Anda 2017 Stack Exchange, Average Moving Average - SMA BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA Rata-rata bergerak sederhana dapat disesuaikan sehingga dapat dihitung untuk periode waktu yang berbeda, hanya dengan iklan Dengan harga penutupan keamanan untuk sejumlah periode waktu dan kemudian membagi jumlah ini dengan jumlah periode waktu, yang memberi harga rata-rata keamanan selama periode tersebut. Rata-rata bergerak sederhana menghaluskan volatilitas, dan membuatnya lebih mudah untuk melihat tren harga suatu keamanan. Jika nilai rata-rata bergerak sederhana naik, ini berarti harga keamanan semakin meningkat. Jika mengarah ke bawah berarti harga keamanan menurun. Semakin panjang jangka waktu untuk moving average, semakin halus moving average yang sederhana. Rata-rata pergerakan jangka pendek lebih mudah berubah, namun bacaannya lebih mendekati data sumber. Signifikansi Analitis Moving averages adalah alat analisis penting yang digunakan untuk mengidentifikasi tren harga saat ini dan potensi perubahan dalam tren yang telah mapan. Bentuk paling sederhana menggunakan rata-rata pergerakan sederhana dalam analisis adalah menggunakannya untuk mengidentifikasi dengan cepat apakah keamanan dalam tren naik atau tren turun. Alat analisis lain yang populer, walaupun sedikit lebih kompleks, adalah membandingkan rata-rata bergerak sederhana dengan masing-masing yang mencakup rentang waktu yang berbeda. Jika rata-rata pergerakan sederhana jangka pendek berada di atas rata-rata jangka panjang, tren naik akan terjadi. Di sisi lain, rata-rata jangka panjang di atas rata-rata jangka pendek menandakan pergerakan ke bawah dalam tren. Pola Perdagangan Populer Dua pola perdagangan populer yang menggunakan rata-rata bergerak sederhana termasuk salib kematian dan salib emas. Salib kematian terjadi ketika rata-rata pergerakan sederhana 50 hari melintasi rata-rata pergerakan 200 hari. Ini dianggap sebagai sinyal bearish, sehingga kerugian lebih lanjut di simpan. Salib emas terjadi ketika rata-rata pergerakan jangka pendek di atas rata-rata bergerak jangka panjang. Diperkuat oleh volume perdagangan yang tinggi, ini dapat memberi sinyal keuntungan lebih lanjut di toko. MetaTrader 4 - Indikator Moving Averages, indikator MA untuk MetaTrader 4 Indikator Teknis Bergerak Rata-rata menunjukkan nilai rata-rata harga instrumen untuk jangka waktu tertentu. Ketika seseorang menghitung rata-rata bergerak, satu rata-rata mengeluarkan harga instrumen untuk jangka waktu ini. Seiring perubahan harga, rata-rata pergerakannya meningkat, atau menurun. Ada empat jenis moving averages yang berbeda: Simple (juga disebut Aritmatika), Exponential, Smoothed dan Linear Weighted. Moving averages dapat dihitung untuk kumpulan data sekuensial, termasuk harga pembukaan dan penutupan, harga tertinggi dan terendah, volume perdagangan atau indikator lainnya. Hal ini sering terjadi ketika double moving averages digunakan. Satu-satunya hal di mana rata-rata bergerak dari berbagai jenis berbeda satu sama lain, adalah ketika koefisien bobot, yang ditetapkan ke data terbaru, berbeda. Jika kita berbicara tentang rata-rata pergerakan sederhana, semua harga periode waktu yang dimaksud, sama nilainya. Exponential dan Linear Weighted Moving Averages melambangkan nilai lebih pada harga terbaru. Cara yang paling umum untuk menafsirkan rata-rata pergerakan harga adalah membandingkan dinamikanya dengan aksi harga. Ketika harga instrumen naik di atas rata-rata bergeraknya, sinyal beli muncul, jika harga turun di bawah rata-rata pergerakannya, yang kita miliki adalah sinyal jual. Sistem perdagangan ini, yang berbasis pada moving average, tidak dirancang untuk memberikan masuk ke pasar tepat di titik terendahnya, dan pintu keluarnya tepat di puncak. Hal ini memungkinkan untuk bertindak sesuai dengan tren berikut: untuk membeli segera setelah harga mencapai bagian bawah, dan untuk menjual segera setelah harga mencapai puncaknya. Simple Moving Average (SMA) Sederhana, dengan kata lain, rata-rata pergerakan aritmatika dihitung dengan menjumlahkan harga penutupan instrumen selama periode satu periode (misalnya 12 jam). Nilai ini kemudian dibagi dengan jumlah periode tersebut. SMA SUM (TUTUP, N) N Dimana: N adalah jumlah periode perhitungan. Exponential Moving Average (EMA) Rata-rata pergerakan yang dipercepat secara eksponensial dihitung dengan menambahkan rata-rata pergerakan dari bagian tertentu dari harga penutupan saat ini ke nilai sebelumnya. Dengan rata-rata bergerak rata-rata merata, harga terbaru lebih bernilai. P-percent exponential moving average akan terlihat seperti: Dimana: CLOSE (i) harga penutupan periode berjalan EMA (i-1) Secara eksponensial Moving Average dari periode sebelumnya penutupan P persentase penggunaan nilai harga. Rata-rata Berputar Berputar (SMMA) Nilai pertama dari rata-rata bergerak merapikan ini dihitung sebagai rata-rata bergerak sederhana: SUM1 SUM (CLOSE, N) Rata-rata bergerak kedua dan yang berhasil dihitung sesuai dengan rumus ini: Dimana: SUM1 adalah Jumlah total harga penutupan untuk periode N SMMA1 adalah rata-rata pergerakan smoothing dari batang pertama SMMA (i) adalah rata-rata bergerak rata dari bar saat ini (kecuali yang pertama) TUTUP (i) adalah harga penutupan saat ini N adalah Periode smoothing Rata-rata Bergerak Berbobot Linier (LWMA) Dalam kasus rata-rata tertimbang bergerak, data terakhir lebih bernilai daripada data awal lainnya. Rata-rata pergerakan tertimbang dihitung dengan mengalikan masing-masing harga penutupan dalam rangkaian yang dipertimbangkan, dengan koefisien bobot tertentu. LWMA SUM (Close (i) i, N) SUM (i, N) Dimana: SUM (i, N) adalah jumlah total koefisien bobot. Moving averages mungkin juga diterapkan pada indikator. Di situlah interpretasi indikator moving averages sama dengan interpretasi rata-rata pergerakan harga: jika indikator naik di atas rata-rata pergerakannya, itu berarti pergerakan indikator naik cenderung berlanjut: jika indikator berada di bawah rata-rata pergerakannya, ini Berarti kemungkinan akan terus turun. Berikut adalah jenis moving averages pada grafik: Rata-rata Moved Average Moving Average (SMMA) Rata-rata Terputus Moving Average (LMA)