Moving Media Geometrica

Spostamento Average. This esempio si insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità picchi e valli di riconoscere facilmente trends.1 In primo luogo, lasciare che s un'occhiata al nostro tempo serie.2 nella scheda dati, fare clic su dati Analysis. Note può t trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare gli strumenti di analisi aggiuntivo in.3 selezionare media mobile e fare clic su OK.4 Fate clic nella casella intervallo di input e selezionare l'M2 gamma B2. 5 Fare clic nella casella intervallo e digitare 6.6 Fare clic nella casella intervallo di output e selezionare B3.8 cellulare Tracciare la curva di questi values. Explanation perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto dati corrente Come risultato, i picchi e le valli si distendono il grafico mostra una tendenza in aumento di Excel non è in grado di calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza precedente Ripetere i dati points.9 passi da 2 a 8 per intervallo di 2 e l'intervallo 4.Conclusione più grande è l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono il più piccolo l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. I hanno una serie storica dei prezzi delle azioni e che desiderano calcolare il movimento media su una finestra dieci minuti vedi diagramma qui di seguito come le zecche dei prezzi si verificano sporadicamente cioè non sono periodiche sembra più bello di calcolare una ponderata nel tempo in movimento average. In lo schema ci sono quattro prezzo cambia a, B, C e D, con quest'ultimo tre verificano all'interno della finestra noti che poiché B si verifica solo qualche tempo nella finestra dire 3 minuti, il valore di a contribuisce ancora al fatto computation. In, per quanto posso dire calcolo si basi soltanto sui valori di a , B e C non D e le durate tra loro e il punto successivo o nel caso di a durata tra l'inizio della finestra temporale e B Inizialmente D non avranno alcun effetto la ponderazione tempo sarà pari a zero è corretto. assumendo questo è corretto, la mia preoccupazione è che la media mobile ritarderà più di calcolo non ponderato che spiegherebbe il valore di D immediatamente, tuttavia, il calcolo non ponderata ha i suoi svantaggi. A dovrebbe avere più effetto sul risultato come gli altri prezzi, pur essendo al di fuori del tempo window. A improvvisa raffica di zecche prezzo veloce sarebbe pesantemente influenzare la media mobile anche se forse questo è desirable. Can chiunque offrire qualche consiglio su quale approccio sembra migliore, o se ci s una pena alternativa o ibrida approccio considering. asked 14 apr 12 in 21 35.Your ragionamento è corretto Cosa si desidera utilizzare la media per se senza sapere che è difficile dare alcuna advice. Perhaps un'alternativa sarebbe di prendere in considerazione la tua media in esecuzione a, e quando un nuovo valore V entra, calcolare il nuovo una media di essere 1-c a c V, dove c è compreso tra 0 e 1 in questo modo le zecche più recenti hanno un'influenza più forte, e la effetto di vecchie zecche si disperde nel tempo Si potrebbe anche avere c dipende dal tempo trascorso zecche precedenti c diventando più piccolo, come le zecche ottenere closer. In il primo modello di ponderazione della media sarebbe diverso ogni secondo come vecchie letture ottenere minor peso e nuove letture superiore quindi è sempre in evoluzione che non può essere desiderabile Con il secondo approccio, i prezzi fanno salti improvvisi come nuovi prezzi vengono introdotti e quelli vecchi scompaiono dal window. answered 14 12 apr alle 21 50.The due suggerimenti venuti dal mondo discreta, ma si potrebbe trovare una fonte d'ispirazione per il vostro particolare case. Have un'occhiata al livellamento esponenziale In questo approccio si introduce il fattore di livellamento 01 che consente di modificare l'influenza degli elementi recenti sul valore del tempo gli elementi più anziani vengono assegnati in modo esponenziale diminuzione weights. I hanno creato una semplice animazione di come il livellamento esponenziale sarebbe tenere traccia del tempo di una serie uniforme x 1 1 1 1 3 3 2 2 2 1 con tre diversi Abbia anche uno sguardo ad alcune delle armature tecniche di apprendimento guardano i diversi metodi di sconto per esempio TD-learning e Q-Learning. Yes, il movimento volontà media naturalmente ritardo questo è perché il suo valore è informazione storica riassume campioni di prezzo negli ultimi 10 minuti Questo tipo di media è di per sé lag e 'costruito in cinque compensato perché in media box senza offset sarebbe basato sul minute - 5 minuti, centrato sul campione Se il prezzo è stato in a per lungo tempo e quindi passa una volta a B, ci vogliono 5 minuti per la media di raggiungere AB 2 Se lo volete fare la media lisciare una funzione senza alcun cambiamento nel dominio, il peso deve essere distribuito in modo uniforme in tutto il punto di campionamento Ma questo è impossibile da fare per i prezzi che si verificano in tempo reale, dal momento che i dati futuro è unavailable. If si desidera un recente cambiamento, come D, per avere un impatto maggiore, utilizzare una media che dà un peso maggiore ai dati recenti, o un periodo di tempo più breve, o modo both. One per lisciare i dati è semplicemente quello di utilizzare un solo accumulatore stimatore lisciato e e prelevare campioni periodici dei dati SE viene aggiornato come frazione follows. I bis K tra 0 e 1 della differenza tra la corrente di esempio prezzo S e lo stimatore e viene aggiunto e Supponiamo che il prezzo è stato in a per lungo tempo, così che e è in a, e poi cambia improvvisamente a B Lo stimatore inizierà a muoversi verso la B in maniera esponenziale come il raffreddamento riscaldamento, scarico di carica di un condensatore, ecc in un primo momento farà un grande salto, e poi sempre più piccole incrementi come veloce si muove dipende K Se K è 0, lo stimatore doesn t sposta a tutti, e se K è 1 si muove istantaneamente con K è possibile regolare quanto peso si dà allo stimatore contro il nuovo campione di più di peso è dato a più campioni recenti implicitamente, e la finestra del campione si estende praticamente all'infinito e si basa su ogni campione valore che mai verificato se naturalmente quelli molto vecchi hanno accanto a nessun influenza sul valore corrente Una molto semplice, bella method. answered 14 aprile 12 alle ore 21 50.This è la stessa di Tom s rispondere sua formula per il nuovo valore dello stimatore è 1 - KE KS che è algebricamente uguale EKS - e si tratta di una funzione di blending lineare tra la corrente stimatore e ed il nuovo campione S dove il valore di K 0, 1 controlla la miscela scrittura in questo modo è piacevole e utile Se K è 0 7, prendiamo 70 di S, e 30 e, che è la stessa come l'aggiunta di 70 della differenza tra e ed S indietro a E Kaz 14 aprile 12 al 22 15.In espansione Tom s risposta, la formula per prendere in considerazione la distanza tra zecche può essere formalizzata vicino zecche hanno proporzionalmente inferiore weighting. atn - t n-1 T che è, una è un rapporto del delta del tempo di arrivo sopra della media interval. v 1 uso punto precedente, o v 1 - ua interpolazione lineare, o vu prossimo informazioni point. Further si trova a pagina 59 del libro Introduzione ad alta frequenza Finance. Geometric Mean. BREAKING GIÙ geometrico principale vantaggio Mean. The di utilizzare la media geometrica è il importi effettivamente investiti non hanno bisogno di essere conosciuto il calcolo si concentra interamente sul ritorno stesse figure e presenta un confronto mele-to-mele quando guardando due opzioni di investimento su più di un tempo period. Geometric Mean. If avete 10.000 e pagato 10 interessi su tale 10.000 ogni anno per 25 anni, l'ammontare degli interessi è di 1.000 ogni anno per 25 anni, o di 25.000 Tuttavia, questo non significa prendere l'interesse in considerazione che è , il calcolo presume che si ottiene solo interessi pagati sull'originale 10.000, non il 1.000 aggiunto ad esso ogni anno se l'investitore viene pagato interessi sugli interessi, che si riferisce a come interesse composto, che viene calcolato utilizzando la media geometrica utilizzando la geometrica significare permette agli analisti di calcolare il rendimento di un investimento che viene pagato interessi sugli interessi Questo è uno dei motivi per i gestori di portafoglio consigliano ai clienti di reinvestire i dividendi e earnings. The media geometrica è utilizzata anche per il valore attuale e futuri flussi di formule valore in denaro il rendimento medio geometrico è utilizzate in modo specifico per gli investimenti che offrono un ritorno compounding Tornando all'esempio precedente, anziché soltanto fare 25.000 su un semplice interesse investimento, l'investitore fa 108.347 06 su un compounding interesse investimento interesse semplice o il ritorno è rappresentato dalla media aritmetica, mentre compounding interesse o di ritorno è rappresentato dalla geometrica mean. Geometric medio Calculation. To calcolare in interesse composto utilizzando la media geometrica, l'investitore deve calcolare prima l'interesse in un anno, che è di 10.000 moltiplicato per 10, o 1.000 nel secondo anno, il nuovo importo principale è di 11.000, e 10 di 11.000 è 1.100 il nuovo importo principale è ora 11.000 più 1.100, o 12.100 in tre anni, il nuovo importo principale è 12.100, e 10 di 12.100 è 1.210 alla fine di 25 anni, i 10.000 giri in 108.347 06, che è 98.347 05 più che l'investimento iniziale il collegamento è di moltiplicare la principale corrente da uno più il tasso di interesse, e poi alzare il fattore al numero di anni aggravato il calcolo è 10.000 1 0 1 25 108.347 06.