ศูนย์กลางการ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย ตัวอย่าง

เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานโดยเฉลี่ยค่าเฉลี่ยในช่วงเวลาตรงกลางจะเป็นค่าเฉลี่ยในตัวอย่างก่อนหน้านี้เราคำนวณค่าเฉลี่ยของช่วงเวลา 3 ช่วงแรกและวางไว้ถัดจากช่วงเวลา 3 เราอาจวางค่าเฉลี่ยในช่วงกลางของ ช่วงเวลาสามช่วงคือถัดจากช่วงเวลา 2 นี่ทำงานได้ดีกับช่วงเวลาคี่ แต่ไม่ดีสำหรับช่วงเวลาที่เท่ากันดังนั้นเราจึงวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ครั้งแรกเมื่อ M 4. ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงที่ t 2 5, 3 5. เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เราเรียบ MA s ใช้ M 2 ดังนั้นเราจึงเรียบค่าเรียบถ้าเราเฉลี่ยจำนวนคู่เราต้องเรียบค่าตารางต่อไปนี้แสดงผลโดยใช้ M 4. David ใช่ใช่ MapReduce มีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้งานข้อมูลจำนวนมากและแนวคิดก็คือโดยทั่วไปแผนที่และลดฟังก์ชันไม่ควรดูแลผู้จัดทำแผนที่หรือลดจำนวนเท่าไรนั่นคือการเพิ่มประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียว คิดอย่างรอบคอบเกี่ยวกับขั้นตอนที่ฉันโพสต์คุณ สามารถดูได้ว่ามันไม่สำคัญอะไรที่ mapper ได้รับสิ่งที่ส่วนของข้อมูลแต่ละระเบียนเข้าจะสามารถใช้ได้กับทุกลดการดำเนินงานที่ต้องการ Joe K กันยายน 18 12 ที่ 22 30. ในความเข้าใจที่ดีที่สุดของฉันเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้เป็นอย่างดีแผนที่ MapReduce กระบวนทัศน์ตั้งแต่การคำนวณของมันเป็นหลักเลื่อนหน้าต่างไปเรียงลำดับข้อมูลในขณะที่ MR คือการประมวลผลของช่วงที่ไม่ใช่ intersected ของเรียงข้อมูล Solution ฉันเห็นเป็นดังต่อไปนี้เพื่อใช้ partitioner เองเพื่อให้สามารถทำพาร์ทิชันที่แตกต่างกันสองในสองวิ่งในการทำงานแต่ละ reducers ของคุณจะได้รับช่วงที่แตกต่างกันของข้อมูลและคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ approprieate ฉันจะพยายามแสดงในข้อมูล run แรกสำหรับ reducers ควรเป็น R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.here คุณจะเชื่อฟังค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สำหรับบาง Q. ในการดำเนินการต่อไป reducers ของคุณควรได้รับข้อมูลเช่น R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14 และ caclulate ส่วนที่เหลือของการย้ายค่าเฉลี่ยแล้วคุณจะต้องรวมผลลัพธ์ Idea ของ partitioner เองว่าจะมีสองโหมดการดำเนินงาน ation - แต่ละครั้งที่แบ่งออกเป็นช่วงเท่ากัน แต่มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างใน pseudode จะมีลักษณะเช่นนี้คีย์พาร์ทิชัน SHIFT MAXKEY numOfPartitions ที่ SHIFT จะถูกนำมาจากการกำหนดค่าสูงสุด MAXKEY ค่าของคีย์ฉันถือว่าสำหรับความเรียบง่ายที่พวกเขาเริ่มต้นด้วย zero. RecordReader , IMHO ไม่ได้แก้ปัญหาเนื่องจากมีการ จำกัด เฉพาะการแยกและไม่สามารถสไลด์มากกว่าทางแยก boundary. Another จะใช้ตรรกะที่กำหนดเองของการป้อนข้อมูลแยกเป็นส่วนหนึ่งของ InputFormat สามารถทำได้ทำ 2 ภาพนิ่งที่แตกต่างกัน, คล้ายกับการแบ่งพาร์ทิชัน. ตอบ 17 Sep 12 ที่ 8 59.Moving Averages สิ่งที่พวกเขาอยู่ในตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มปัจจุบันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภทที่เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA คือ ผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อกำหนดค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้ามอง smoo ข้อมูลที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งรู้จักกันในชื่อ SMA เฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ง่ายคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ของค่าตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา 110 ถูกแบ่งออก โดยจำนวนวันที่ 10 จะมาถึงค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ประกอบการค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องคำนวณแบบเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้น ด้านล่าง 11 คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าเนื้อหามีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาบางทีคุณอาจสงสัยว่าเหตุใดผู้ค้าทางเทคนิคจึงเรียกเครื่องมือนี้ว่ามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่หมายถึงค่าเฉลี่ย ตอบว่าเป็นค่าใหม่ b ecome ใช้ได้จุดข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุดจะต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาแทนที่ดังนั้นชุดข้อมูลจึงเคลื่อนย้ายบัญชีใหม่เพื่อให้มีข้อมูลใหม่เมื่อมีพร้อมใช้งานวิธีการคำนวณนี้ทำให้แน่ใจได้ว่ามีเพียงข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น กำลังคิดในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดงแทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาจะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็กของ 5 แทนค่าที่สูงถึง 15 คุณคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นเมื่อค่าของ MA ถูกคำนวณแล้ว ถูกวาดลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นเส้นทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันไปมากขึ้นในภายหลังเนื่องจากคุณสามารถเห็นได้ในรูปที่ 3 เป็นไปได้ เพิ่ม mo ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าค่าเฉลี่ยของหนึ่งในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้อาจดูเหมือนเสียสมาธิหรือเกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับพวกเขาเมื่อเวลาผ่านไปเส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยมากกว่า 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมาขณะที่คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและจะเป็นอย่างไรเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันและตรวจสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวมาข้างต้นเป็นที่นิยมมากในหมู่ผู้ค้า แต่เช่นเดียวกับตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA จะถูก จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลจะมีน้ำหนักเหมือนกัน, โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในซีเควนซ์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อข้อเสนอนี้ riticism ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขชนิดใหม่หลายประเภทซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นเลขเฉลี่ยของ EMA แบบเลขยกกำลังสำหรับการอ่านต่อให้ดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและสิ่งที่ ความแตกต่างระหว่าง SMA และ EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรอเนสซิ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ มีความสมเหตุสมผลมากขึ้นการเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจ ไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกแพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA เมื่อใช้สูตรการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่ามี ไม่มีค่าที่สามารถใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยการเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรข้างต้นจาก ที่นี่เราได้จัดทำตัวอย่างสเปรดชีตซึ่งมีตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจว่า SMA และ EMA คำนวณให้ลองดูที่วิธีการที่ค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันโดยดูที่การคำนวณของ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าเน้นมากขึ้นจะวางอยู่บนจุดข้อมูลล่าสุดทำให้มันเป็นชนิดของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลข ของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน 15 แต่ EMA ตอบสนองได้เร็วกว่าราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็น เหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA. What Different Days Mean Moving averages เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้เองซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกกรอบเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระ เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการย้ายค่าเฉลี่ยคือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันยิ่งช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยยิ่งมีความละเอียดอ่อนมากเท่าไรก็จะเป็นการเปลี่ยนแปลงราคา span, ที่มีความละเอียดอ่อนหรือมีความเรียบมากขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่ารูปแบบใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบกับจำนวนเวลาที่ต่างกัน จนกว่าคุณจะพบว่าเหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ