Sentral Flytting Gjennomsnittet Algoritmen

Grunnleggende om Algoritmisk handel: Konsepter og eksempler En algoritme er et spesifikt sett med klart definerte instruksjoner som skal utføre en oppgave eller prosess. Algoritmisk handel (automatisert handel, svart bokhandel eller ganske enkelt algo-trading) er prosessen med å bruke datamaskiner som er programmert til å følge et definert sett med instruksjoner for å sette en handel for å generere fortjeneste med en hastighet og frekvens som er umulig for en menneskelig næringsdrivende. De definerte settene av regler er basert på timing, pris, kvantitet eller hvilken som helst matematisk modell. Bortsett fra profittmuligheter for næringsdrivende, gjør algo-trading markeder mer likvide og gjør handel mer systematisk ved å utelukke følelsesmessige menneskelige konsekvenser for handelsaktiviteter. Anta at en næringsdrivende følger disse enkle handlekriteriene: Kjøp 50 aksjer på en aksje når 50-dagers glidende gjennomsnitt går over 200-dagers glidende gjennomsnitt. Selg aksjer på aksjene når 50-dagers glidende gjennomsnitt går under 200-dagers glidende gjennomsnitt Ved å bruke dette settet med to enkle instruksjoner, er det enkelt å skrive et dataprogram som automatisk overvåker aksjekursen (og de bevegelige gjennomsnittlige indikatorene) og legger kjøps - og salgsordrene når de definerte betingelsene er oppfylt. Trafikken trenger ikke lenger å holde øye med livepriser og grafer, eller legge inn ordrene manuelt. Det algoritmiske handelssystemet gjør det automatisk for ham ved korrekt å identifisere handelsmuligheten. (For mer om å flytte gjennomsnitt, se: Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier Gjør utfordringer.) Algo-trading gir følgende fordeler: Handler utført til best mulig pris Øyeblikkelig og nøyaktig handelsordreplassering (derved høye muligheter for utførelse på ønsket nivå) Handler tidsbestemt korrekt og øyeblikkelig for å unngå betydelige prisendringer. Reduserte transaksjonskostnader (se gjennomføringsbristeksemplet nedenfor) Samtidig automatisert kontroll av flere markedsforhold. Redusert risiko for manuelle feil i å plassere bransjene. Teste algoritmen basert på tilgjengelige historiske og sanntidsdata Redusert Mulighet for feil av menneskelige handelsfolk basert på følelsesmessige og psykologiske faktorer Den største delen av dagens algo-trading er HFT (High Frequency Trading), som forsøker å kapitalisere seg på å plassere et stort antall bestillinger med svært høye hastigheter på tvers av flere markeder og flere beslutninger parametere, basert på forhåndsprogrammerte instruksjoner. (For mer om handel med høyfrekvent handel, se: Strategier og hemmeligheter for høyfrekvenshandelsvirksomhet). Algo-trading brukes i mange former for handels - og investeringsaktiviteter, blant annet: Midtre til langsiktige investorer eller kjøpsselskaper (pensjonskasser , fond, forsikringsselskaper) som kjøper i aksjer i store mengder, men ikke vil påvirke aksjekursene med diskrete, store voluminvesteringer. Kortsiktige forhandlere og selger sidedeltakere (markedstakere, spekulanter og arbitragerer) drar nytte av automatisert handelstiltak i tillegg, algo-trading hjelpemidler for å skape tilstrekkelig likviditet for selgere i markedet. Systematiske handelsfolk (trendfølgere, parhandlere, hedgefond etc.) finner det mye mer effektivt å programmere handelsreglene og la programmet handle automatisk. Algoritmisk handel gir en mer systematisk tilnærming til aktiv handel enn metoder basert på en menneskelig handlende intuisjon eller instinkt. Algoritmiske handelsstrategier Enhver strategi for algoritmisk handel krever en identifisert mulighet som er lønnsom når det gjelder bedre inntjening eller kostnadsreduksjon. Følgende er vanlige handelsstrategier som brukes i algo-trading: De vanligste algoritmiske handelsstrategiene følger trender i flytende gjennomsnitt. kanalutbrudd. prisnivåbevegelser og tilhørende tekniske indikatorer. Dette er de enkleste og enkleste strategiene for å implementere gjennom algoritmisk handel fordi disse strategiene ikke innebærer å gjøre noen spådommer eller prisprognoser. Handler er initiert basert på forekomsten av ønskelige trender. som er enkle og enkle å implementere gjennom algoritmer uten å komme inn i kompleksiteten av prediktiv analyse. Ovennevnte eksempel på 50 og 200 dagers glidende gjennomsnitt er en populær trend-strategi. (For mer om trend trading strategier, se: Enkle strategier for kapitalisering på trender.) Å kjøpe en dobbelt børsnotert aksje til en lavere pris i ett marked og samtidig selge den til en høyere pris i et annet marked, tilbyr prisforskjellen som risikofri gevinst eller arbitrage. Samme operasjon kan replikeres for aksjer kontra futures instrumenter, da prisforskjeller eksisterer fra tid til annen. Implementering av en algoritme for å identifisere slike prisforskjeller og å plassere ordrene gir lønnsomme muligheter på en effektiv måte. Indeksfondene har definert perioder med rebalansering for å bringe sine beholdninger på nivå med sine respektive referanseindekser. Dette skaper lønnsomme muligheter for algoritmiske handelsmenn, som utnytter forventede bransjer som tilbyr 20-80 basispoeng fortjeneste avhengig av antall aksjer i indeksfondet, like før indeksfondets rebalansering. Slike handler initieres via algoritmiske handelssystemer for rettidig utførelse og beste priser. Mange påviste matematiske modeller, som delta-nøytral handelsstrategi, som tillater handel på kombinasjon av opsjoner og underliggende sikkerhet. hvor handler er plassert for å kompensere positive og negative deltakere slik at porteføljens delta blir opprettholdt til null. Gjennomsnittlig reverseringsstrategi er basert på ideen om at høye og lave priser på en eiendel er et midlertidig fenomen som regelmessig vender tilbake til gjennomsnittlig verdi. Identifisere og definere et prisklasse og en implementeringsalgoritme basert på det tillater handel å bli plassert automatisk når prisen på aktivet bryter inn og ut av sitt definerte område. Volumvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved hjelp av aksjespesifikke historiske volumprofiler. Målet er å gjennomføre bestillingen nær Volumvektet Gjennomsnittlig Pris (VWAP), og derved nytte av gjennomsnittsprisen. Tidsvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved å bruke jevnt fordelte tidsluker mellom en start og sluttid. Målet er å gjennomføre bestillingen nær gjennomsnittlig pris mellom start - og sluttider, og dermed minimere markedsvirkningen. Inntil handelsordren er fullstendig, fortsetter denne algoritmen å sende partielle ordrer, i henhold til definert deltakelsesforhold og i henhold til volumet som handles på markedene. Den relaterte trinnstrategien sender ordrer til en brukerdefinert prosentandel av markedsvolumer og øker eller reduserer denne deltakelsesraten når aksjekursen når brukerdefinerte nivåer. Strategien for gjennomføring av mangler har til hensikt å minimere eksekveringsprisen for en ordre ved å avregne realtidsmarkedet, og dermed spare på kostnadene for ordren og dra nytte av mulighetskostnaden ved forsinket utførelse. Strategien vil øke den målrettede deltakelsesraten når aksjekursen beveger seg gunstig og reduserer den når aksjekursen beveger seg negativt. Det er noen spesielle klasser av algoritmer som forsøker å identifisere hendelser på den andre siden. Disse sniffingsalgoritmene, som for eksempel brukes av en selger side markedsfører, har den innebygde intelligensen for å identifisere eksistensen av noen algoritmer på kjøpssiden av en stor ordre. Slik gjenkjenning gjennom algoritmer vil hjelpe markedsmakeren til å identifisere store ordre muligheter og gjøre det mulig for ham å få fordel ved å fylle ordrene til en høyere pris. Dette er noen ganger identifisert som high-tech front-running. (For mer om høyfrekvent handel og bedragerisk praksis, se: Hvis du kjøper aksjer på nettet, er du involvert i HFT.) Tekniske krav til algoritmisk handel Implementering av algoritmen ved hjelp av et dataprogram er den siste delen, klubbbedret med backtesting. Utfordringen er å omdanne den identifiserte strategien til en integrert datastyrt prosess som har tilgang til en handelskonto for å plassere ordrer. Følgende er nødvendige: Programmeringskunnskap for å programmere den nødvendige handelsstrategien, innleid programmører eller ferdigstillet handelsprogramvare Nettverkstilkobling og tilgang til handelsplattformer for å plassere ordrene Tilgang til markedsdata feeds som vil bli overvåket av algoritmen for muligheter til plassering ordrer Evnen og infrastrukturen til å sikkerhetskopiere systemet en gang bygget, før den går live på ekte markeder Tilgjengelig historisk data for backtesting, avhengig av kompleksiteten av regler implementert i algoritmen Her er et omfattende eksempel: Royal Dutch Shell (RDS) er notert på Amsterdam Børs (AEX) og London Stock Exchange (LSE). Lar bygge en algoritme for å identifisere arbitrage muligheter. Her er noen interessante observasjoner: AEX handler i euro, mens LSE handler i Sterling Pounds På grunn av en times tidsforskjell åpner AEX en time tidligere enn LSE, etterfulgt av begge børser som handler samtidig for de neste par timene og deretter handler kun i LSE under Den siste timen når AEX lukkes Kan vi undersøke muligheten for arbitragehandel på Royal Dutch Shell-børsen som er oppført på disse to markedene i to forskjellige valutaer. Et dataprogram som kan lese nåværende markedspriser. Prisene fra både LSE og AEX. A forex rate feed for GBP-EUR-vekslingskurs Bestill plasseringskapasitet som kan ordne bestillingen til riktig utveksling Tilbakestillingskapasitet på historiske prisfeeder Dataprogrammet bør utføre følgende: Les innkommende prisfôr av RDS-lager fra begge børser Ved hjelp av tilgjengelige valutakurser . konvertere prisen på en valuta til andre Hvis det eksisterer en stor nok prisavvik (rabatt på meglerkostnadene) som fører til en lønnsom mulighet, legger du kjøpsordren på lavere prissentral og salgsordre på høyere prissentral Hvis ordrene utføres som Ønsket, arbitrage fortjeneste vil følge Simple and Easy Imidlertid er praksis med algoritmisk handel ikke så enkelt å vedlikeholde og utføre. Husk at hvis du kan plassere en algo-generert handel, så kan de andre markedsdeltakere. Følgelig varierer prisene i milli - og til og med mikrosekunder. I eksemplet ovenfor, hva skjer hvis kjøpekjøpet ditt blir henrettet, men selger handel, da selgerprisene endrer seg når bestillingen din treffer markedet. Du vil ende opp med å sitte med en åpen stilling. gjøre arbitrage-strategien din verdiløs. Det er flere risikoer og utfordringer: for eksempel systemfeil, nettverkstilkoblingsfeil, tidsforsinkelse mellom handelsordre og utførelse, og viktigst av alt, ufullkomne algoritmer. Jo mer komplekse en algoritme, desto strengere backtesting er nødvendig før den blir satt i gang. Kvantitativ analyse av en algoritmeprestasjon spiller en viktig rolle og bør undersøkes kritisk. Det er spennende å gå for automatisering hjulpet av datamaskiner med en ide å tjene penger uten problemer. Men man må sørge for at systemet er grundig testet og at det stilles krav om grenser. Analytiske handelsfolk bør vurdere å lære programmerings - og byggesystemer alene, for å være sikre på å implementere de riktige strategiene på idiotsikker måte. Forsiktig bruk og grundig testing av algo-handel kan skape lønnsomme muligheter. Artikkel 50 er en forhandlings - og oppgjørsklausul i EU-traktaten som skisserer trinnene som skal tas for ethvert land som. Et første bud på et konkursfirma039s eiendeler fra en interessert kjøper valgt av konkursselskapet. Fra et basseng av tilbudsgivere. Beta er et mål for volatiliteten, eller systematisk risiko, av en sikkerhet eller en portefølje i forhold til markedet som helhet. En type skatt belastet kapitalgevinster pådratt av enkeltpersoner og selskaper. Kapitalgevinst er fortjenesten som en investor. En ordre om å kjøpe en sikkerhet til eller under en spesifisert pris. En kjøpsgrenseordre tillater handelsmenn og investorer å spesifisere. En IRS-regelen (Internal Revenue Service) som tillater straffefri uttak fra en IRA-konto. Regelen krever det. En nærmere titt på den avanserte CODAS-flytende gjennomsnittsalgoritmen. Omgjengelig glidende gjennomsnitt i Avansert CODAS-algoritme filtrerer bølgeformstøy, utdrag betyr, og eliminerer baseline drift. Det bevegelige gjennomsnittet er en enkel matematisk teknikk som primært brukes til å eliminere avvik og avsløre den virkelige trenden i en samling datapunkter. Du kan være kjent med det fra gjennomsnittlig støyende data i et freshman-fysikkeksperiment, eller fra å spore verdien av en investering. Du kan kanskje ikke vite at det bevegelige gjennomsnittet også er en prototype av det endelige impulsresponsfilteret, den vanligste typen filter som brukes i datamaskinbasert instrumentering. I tilfeller der en gitt bølgeform er rotete med støy, hvor et middel må utvinnes fra et periodisk signal eller hvor en sakte drivende basislinje må fjernes fra et høyere frekvenssignal, kan et glidende gjennomsnittfilter brukes for å oppnå ønsket resultat. Den bevegelige gjennomsnittsalgoritmen til Advanced CODAS tilbyr denne typen bølgeformsfiltreringsytelse. Avansert CODAS er en analyse programvarepakke som opererer på eksisterende bølgeform datafiler opprettet av første generasjon WinDaq eller andre generasjons WinDaq datainnsamlingspakker. I tillegg til den bevegelige gjennomsnittlige algoritmen inkluderer Advanced CODAS også en rapportgenerator og programvarerutiner for bølgeformintegrasjon, differensiering, topp og dalfangst, rektifisering og aritmetiske operasjoner. Flytende gjennomsnittlig filterteori DATAQ Instrumentets bevegelige gjennomsnittlige algoritme gir stor fleksibilitet i bølgeformfiltreringsprogrammer. Den kan brukes som et lavpasfilter for å dempe støyen i mange typer bølgeformer, eller som et høypassfilter for å eliminere en drivende basislinje fra et høyere frekvenssignal. Prosedyren som brukes av algoritmen for å bestemme mengden filtrering innebærer bruk av en utjevningsfaktor. Denne utjevningsfaktoren, styrt av deg gjennom programvaren, kan økes eller reduseres for å angi antall faktiske bølgeformdatapunkter eller prøver som det bevegelige gjennomsnittet vil spenne. Enhver periodisk bølgeform kan betraktes som en lang streng eller innsamling av datapunkter. Algoritmen oppnår et glidende gjennomsnitt ved å ta to eller flere av disse datapunktene fra den oppkjøpte bølgeformen, legge dem til, dividere summen av det totale antall datapunkter som er lagt til, erstatte det første datapunktet til bølgeformen med gjennomsnittet nettopp beregnet, og gjenta trinnene med andre, tredje og så videre datapunkter til slutten av dataene er nådd. Resultatet er en andre eller generert bølgeform som består av gjennomsnittlig data og har samme antall poeng som den opprinnelige bølgeformen. Figur 1 8212 Enhver periodisk bølgeform kan betraktes som en lang streng eller innsamling av datapunkter. I illustrasjonen ovenfor er påfølgende bølgeform datapunkter representert ved quotyquot for å illustrere hvordan det bevegelige gjennomsnittet beregnes. I dette tilfellet ble det anvendt en utjevningsfaktor på tre, hvilket betyr at tre påfølgende datapunkter fra den opprinnelige bølgeformen blir lagt til, summen divideres med tre, og deretter blir denne kvotienten plottet som det første datapunktet til en generert bølgeform. Prosessen gjentar med den andre, tredje og så videre datapunkter av den opprinnelige bølgeformen til slutten av dataene er nådd. En spesiell quotfeatheringquot teknikk er gjennomsnittlig begynnelsen og sluttdatapunktene i det opprinnelige bølgeformet for å sikre at den genererte bølgeformen inneholder det samme antall datapunkter som originalen. Figur 1 illustrerer hvordan den bevegelige gjennomsnittlige algoritmen blir brukt på bølgeform datapunkter (som er representert ved y). Illustrasjonen har en utjevningsfaktor på 3, noe som betyr at gjennomsnittsverdien (representert ved a) beregnes over 3 påfølgende bølgeformdataverdier. Legg merke til overlappingen som finnes i de bevegelige gjennomsnittlige beregningene. Det er denne overlappende teknikken, sammen med en spesiell start - og sluttpunktsbehandling som genererer det samme antall datapunkter i gjennomsnittlig bølgeform som eksisterte i originalen. Måten algoritmen beregner et bevegelig gjennomsnitt fortjener en nærmere titt og kan illustreres med et eksempel. Si at vi har vært på diett i to uker, og vi vil beregne vår gjennomsnittsvekt de siste 7 dagene. Vi vil summe vekten på dag 7 med vekten vår på dagene 8, 9, 10, 11, 12 og 13 og deretter multiplisere med 17. For å formalisere prosessen kan dette uttrykkes som: a (7) 17 (y 7) y (8) y (9). Y (13)) Denne ligningen kan ytterligere generaliseres. Det bevegelige gjennomsnittet for en bølgeform kan beregnes ved: Hvor: en gjennomsnittlig verdi n datapunktposisjon s utjevningsfaktor y faktisk datapunktverdien Figur 2 8212 Lastcelleutgangsbølgeformen vist original og ufiltrert i toppkanalen og som en 11-punkts flytter gjennomsnittlig bølgeform i bunnkanalen. Støyen som oppstod på den opprinnelige bølgeformen skyldtes de kraftige vibrasjonene som pressen skapte under emballasjeoperasjonen. Nøkkelen til denne algoritmenes fleksibilitet er det store utvalget av valgbare utjevningsfaktorer (fra 2 til 1000). Utjevningsfaktoren bestemmer hvor mange faktiske datapunkter eller prøver som skal gjennomsnittes. Angi en positiv utjevningsfaktor simulerer et lavpassfilter mens spesifisering av en negativ utjevningsfaktor simulerer et høypassfilter. Gitt absolutt verdien av utjevningsfaktoren, gjelder høyere verdier større utjevningsbegrensninger på den resulterende bølgeformen og omvendt gjelder lavere verdier mindre utjevning. Ved anvendelse av riktig utjevningsfaktor kan algoritmen også brukes til å trekke ut middelverdien av en gitt periodisk bølgeform. En høyere positiv utjevningsfaktor brukes vanligvis for å generere gjennomsnittlige bølgeformverdier. Bruke den flytende gjennomsnittlige algoritmen En fremtredende egenskap ved den bevegelige gjennomsnittlige algoritmen er at den kan påføres mange ganger til den samme bølgeformen om nødvendig for å få det ønskede filtreringsresultatet. Waveform filtrering er en veldig subjektiv øvelse. Det som kan være en riktig filtrert bølgeform til en bruker, kan være uakseptabelt støyende til en annen. Bare du kan bedømme om antall gjennomsnittlige poeng valgt var for høyt, for lavt eller bare riktig. Algoritmens fleksibilitet gjør at du kan justere utjevningsfaktoren og gjøre en annen passering gjennom algoritmen når tilfredsstillende resultater ikke oppnås med det opprinnelige forsøket. Programmet og evnen til den bevegelige gjennomsnittlige algoritmen kan illustreres best ved de følgende eksempler. Figur 3 8212 EKG-bølgeformen ble vist original og ufiltrert i toppkanalen og som en 97-punkts, flytende gjennomsnittlig bølgeform i bunnkanalen. Legg merke til fraværet av grunnlinjedrift i bunnkanalen. Begge bølgeformene vises i komprimert tilstand for presentasjonsformål. En støyreduksjonsapplikasjon I tilfeller der en gitt bølgeform er rotete med støy, kan det bevegelige gjennomsnittlige filteret bli anvendt for å undertrykke støyen og gi et klarere bilde av bølgeformen. For eksempel brukte en avansert CODAS-kunde en trykk - og en lastcelle i en pakking. Produktet deres skulle komprimeres til et forutbestemt nivå (overvåket av lastcellen) for å redusere størrelsen på pakken som kreves for å inneholde produktet. Av hensyn til kvalitetskontrollen bestemte de seg for å overvåke pressoperasjonen med instrumentering. Et uventet problem dukket opp da de begynte å vise realtidsbelastningscelleutgangen. Siden pressemaskinen vibrerte betydelig mens den var i bruk, var belastningscellens utgangsbølgeform vanskelig å skille fordi den inneholdt en stor mengde støy på grunn av vibrasjonen som vist i toppkanalen i figur 2. Denne støyen ble eliminert ved å generere en 11-punkts bevegelig gjennomsnittlig kanal som vist i den nederste kanalen i figur 2. Resultatet var et mye tydeligere bilde av lastcellens utgang. En applikasjon som eliminerer baseline drift I tilfeller der en sakte drivende baseline må fjernes fra et høyere frekvenssignal, kan det bevegelige gjennomsnittlige filteret bli brukt for å eliminere drivpunktsgrunnlaget. For eksempel utviser en EKG-bølgeform vanligvis en viss grad av grunnlinjevandring som det kan ses i toppkanalen i figur 3. Denne grunnlinjedriften kan elimineres uten å endre eller forstyrre egenskapene til bølgeformen som vist i bunnkanalen i figur 3. Dette oppnås ved å bruke en passende negativverdig utjevningsfaktor i løpet av den gjennomsnittlige gjennomsnittlige beregningen. Den riktige utjevningsfaktoren bestemmes ved å dele en bølgeformperiode (i sekunder) av kanalintervallintervallet. Kanalprøveintervallet er rett og slett den gjensidige av kanalens samplingsfrekvens og vises beleilig på den bevegelige gjennomsnittlige bruksmenyen. Bølgeformperioden bestemmes enkelt fra skjermbildet ved å plassere markøren på et passende punkt på bølgeformen, angi en tidsmarkør, og deretter flytte markøren en komplett syklus vekk fra den viste tidsmarkøren. Tidsforskjellen mellom markør og tidsmarkør er en bølgeformperiode og vises nederst på skjermen i sekunder. I vårt EKG-eksempel hadde bølgeformen et kanalprøveintervall på 0,004 sekunder (oppnådd fra den bevegelige gjennomsnittlige bruksmenyen) og en bølgeformsperiode ble målt til spenning .388 sekunder. Ved å dele bølgeformperioden med kanalprøveintervallet ga vi en utjevningsfaktor på 97. Siden det er basislinjedriften som vi er interessert i å eliminere, brukte vi en negativ utjevningsfaktor (-97) på den bevegelige gjennomsnittlige algoritmen. Dette subtrakte i virkeligheten det bevegelige gjennomsnittlige resultatet fra det opprinnelige bølgeformsignalet, som eliminerte basislinjedriften uten å forstyrre bølgeforminformasjon. Andre Waveform Moving Gjennomsnittlige problemer Uansett søknaden, er universell grunn til å bruke et glidende gjennomsnittlig filter å kvitte seg med de høye og lave avvikene og avsløre en mer representativ mellomliggende bølgeform-verdi. Når du gjør dette, bør programvaren ikke kompromittere andre funksjoner i den opprinnelige bølgeformen i prosessen med å generere en bevegelig gjennomsnittlig bølgeform. For eksempel bør programvaren automatisk justere kalibreringsinformasjonen som er knyttet til den opprinnelige datafilen, slik at den bevegelige gjennomsnittlige bølgeformen er i de aktuelle tekniske enheter når generert. Alle avlesningene i figurene ble tatt ved hjelp av WinDaq Data Acquisition softwareMoving Average Function resultmovingmean (data, vindu, dim, alternativ) beregner et sentrert glidende gjennomsnitt av datamatrisedataene ved hjelp av en vindusstørrelse angitt i vinduet i dim dimensjon, ved hjelp av algoritmen spesifisert i alternativ. Dim og valg er valgfrie innganger og vil standard til 1. Dim og valgfrie valgfrie innganger kan hoppes over helt eller kan erstattes med a. For eksempel vil flyttemåte (data, vindu) gi de samme resultatene som movingmean (data, vindu, 1,1) eller movingmean (data, vindu ,, 1). Inngangsdataformatstørrelsen og dimensjonen er bare begrenset av maksimal matrisestørrelse for plattformen. Vinduet må være et helt tall og skal være rart. Hvis vinduet er jevnt, er det avrundet til neste lavere odde tall. Funksjonen beregner det bevegelige gjennomsnittet som inkorporerer et senterpunkt og (vindu 1) 2 elementer før og etter i den angitte dimensjonen. Ved kantene av matrisen reduseres antall elementer før eller etter slik at den faktiske vindustørrelsen er mindre enn det angitte vinduet. Funksjonen er delt inn i to deler, en 1d-2d-algoritme og en 3d-algoritme. Dette ble gjort for å optimalisere løsningshastigheten, spesielt i mindre matriser (dvs. 1000 x 1). Videre er flere forskjellige algoritmer til 1d-2d og 3d-problemet gitt som i visse tilfeller er standardalgoritmen ikke den raskeste. Dette skjer vanligvis når matrisen er svært bred (dvs. 100 x 100000 eller 10 x 1000 x 1000) og det bevegelige gjennomsnittet beregnes i kortere dimensjon. Størrelsen der standardalgoritmen er tregere vil avhenge av datamaskinen. MATLAB 7.8 (R2009a) Merker for denne filen Vennligst logg inn for å tagge filer. Vennligst logg inn for å legge til en kommentar eller vurdering. Kommentarer og rangeringer (8) Funksjonen omhandler ender ved å klippe den bakre eller ledende delen av vinduet og overgang til et ledende eller etterfølgende glidende gjennomsnitt i stedet for en sentrert. For å gå med eksemplet du ga i kommentaren din hvis vinduets størrelse er 3, da i midten av 1, blir dataene fra punkt 1 og 2 i et senter på 2 poeng 1, 2 og 3 i gjennomsnitt på 9 poeng 8, 9 og 10 er i gjennomsnitt og i et senter på 10 (la oss anta at vektoren har 10 oppføringer) er poeng 9 og 10 i gjennomsnitt. Hvordan går det med å håndtere endene Skal det begynne med en vindustørrelse som bare omfatter punkt 1 ved 1, deretter 3 poeng ved punkt 2, og øker i vinduets størrelse til vinduets størrelse er det som er angitt i funksjonsinngangen Takk. Hyggelig og enkel. Takk skal du ha. God jobb Veldig nyttig som Stephan Wolf sa. Bare det jeg var ute etter. Sentrert glidende gjennomsnitt som kan fungere i en tomt over hele bredden, uten å måtte lete etter filterstørrelsen på filteret og flytte begynnelsen. Great Accelererende tempoet i engineering og vitenskap MathWorks er den ledende utvikleren av matematisk databehandling programvare for ingeniører og forskere. Gjennomgående gjennomsnitt - standardavvik Jeg har noen tidsseriedata (1x70000 vektor) som jeg vil kjøre en 12 timers (720 poeng) beveger gjennomsnittet på. Jeg fant en vektorisert algoritme for å beregne det bevegelige gjennomsnittet: z 0 cumsum (datainne) dataavg (z (numpoints1: nlength1) - z (1: nlength-numpoints1)) numre hvor datainne er tidsseriedata, numre er antall poeng å inkludere gjennomsnitt og og-lengde er lengden på datavektoren. Imidlertid er mitt hovedmål å beregne standardavviket for hvert 12-timers gjennomsnitt, dvs. 69280 70000 - 720 standardavviksberegninger. Siden den ovennevnte algoritmen for den gjennomsnittlige bruker kumulative summer, er de individuelle verdiene ikke tilgjengelige for å beregne standardavviket i den. Jeg har prøvd to løsninger som begge innebærer looping: 1) Ta en del av dataene til gjennomsnittlig beregne standardavviket flytte over ett punkt og gjenta 2) Opprett en array 720x70000 hvor hver rad er den bare forrige rad flyttet til venstre ett punkt beregne standardavviket for hver kolonne Den andre metoden virket mest lovende da hoveddelen av behandlingstidspunktet var å skape det store arrayet som jeg gjorde med en for-løkke. Har noen noen forslag til å skape dette arrayet eller andre helt forskjellige forslag til å løse dette problemet, takk alle ed på onsdag 11 september 2002 16:22:36 -0600 skrev ed Ross: gt gt gt Den andre metoden virket mest lovende som hoveddelen av gt behandlingstid var å lage det store arrayet som jeg gjorde med en for gt loop. Har noen noen forslag til å skape gt dette alternativet gt gt gt Eller andre helt forskjellige forslag for å løse dette problemet gt Du kan prøve å bruke filter til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Det synes å være en favoritt i denne nyhetsgruppen. Heres et innlegg som beskriver hvordan: gt gt Takk alle sammen Ed Jeg ville bare stresse at det er standardavviket, ikke det gjennomsnittet som jeg har problemer med. Koden jeg postet ovenfor beregner det faktiske gjennomsnittet veldig bra. På onsdag 11 september 2002 17:06:55 -0600 skrev Ed Ross: gt Jeg ville bare understreke at det er standardavviket, ikke det gjennomsnittet som jeg har problemer med. Koden jeg postet over gt beregner det faktiske gjennomsnittet veldig bra. gt Skål, gt Ed Ja, jeg skjønner det. Du spurte om det var andre måter å løse problemet på, så jeg ga deg en. Kanskje det vil bidra til å beregne standardavviket. Kanskje ikke. I artikkelen lteeb20d3.1WebX. raydaftYaTPgt skrev Ed Ross ltedrosscayahoo. cagt: gt Jeg ville bare understreke at det er standardavviket, ikke det gjennomsnittet som jeg har problemer med. Koden jeg postet gt ovenfor beregner det faktiske gjennomsnittet veldig bra. Bruk den andre formelen for standardavvik. s2 (sum (x2) - nxbar2) (n-1) Poenget er at du kan bruke samme tilnærming som du for øyeblikket bruker til å beregne det bevegelige gjennomsnittet, men bruk det til feltene i elementene, og trekk deretter av xbar-termen. Det er bare to applikasjoner av filter, en gang til serien selv, og deretter til serien kvadret. Et annet triks. Siden standardavviket er upåvirket av en konstant forskyvning, trekker du av det samlede gjennomsnittet av serien først. Dette vil redusere beregningsfeil. Kanskje jeg ikke er veldig klar her. La oss prøve et eksempel. 100 poeng i en serie, med et breddevindu 10. (Merk, jeg har notatprøve denne koden, men den burde være nær. Jeg har ikke engang sjekket om jeg fikk formelen for variansen over riktig.) Noen tilfeldige data m100 x rand (1, m) n10 et glidende gjennomsnitt, ved å løse xbarzeros (1, m-n1) i0: (mn) for j1: n xbarxbarx (ij) n endefilter gjør MA enklere skjønt: xbar filter n, 1, x) xbar (1: (n-1)) beveger SD ved hjelp av filter x2 filter (de (1, n), 1, x.2) V (x2-nxbar.2) ) SDsqrt (V) SD (1: (n-1) HTH, John DErrico Ed Ross, skrev i nyheter: eeb20d3.-1WebX. raydaftYaTP: gt Hei alle gt gt gt Jeg har noen tidsseriedata (1x70000 vektor) som jeg vil gjerne gi et 12 timers (720 poeng) glidende gjennomsnitt på. Jeg fant en vektorisert gt algoritme for å beregne det bevegelige gjennomsnittet: gt gt gt z 0 cumsum (datainne) gt dataavg (z (numpoints1: nlength1) - z (1: nlength-numpoints1)) gt numpoints gt gt gt hvor datainne er tidsseriedataene, numpene er antall gt-poeng som inkluderer gjennomsnitt og en-lengde er lengden på data gt-vektoren. gt gt gt Mitt hovedmål er imidlertid å beregne standardavviket for hvert gt 12-timers gjennomsnitt, dvs. 69280 70000 - 720 standardavvik GT-beregninger. Siden den ovennevnte algoritmen for gjennomsnittet bruker gt kumulative summer, er de individuelle verdiene ikke tilgjengelige for å beregne gt standardavviket innenfor den. gt gt gt Jeg har prøvd to løsninger som begge innebærer looping: gt gt gt) grip en del av dataene til gjennomsnittlig beregne standard gt-avvik flytte over ett punkt og gjenta gt gt gt 2) opprett en gruppe 720x70000 hvor hver rad er bare gt gt forrige rad flyttet til venstre ett punkt beregne standard gt avviket for hver kolonne gt gt gt Den andre metoden virket mest lovende da hoveddelen av gt behandlingstid var å lage det store arrayet som jeg gjorde med en gt for sløyfe. Har noen noen forslag til effektiv gt å opprette dette alternativet gt gt gt Eller noen andre helt forskjellige forslag for å løse dette problemet gt gt gt Takk, alle gt Ed gt Her er noen litt ugjennomsiktig kode for å beregne en flytende varians (kvadratet av det du vil ha. Du kan ikke videresende uten forfatterens linjefunksjon ymovingvar (X, N) ymovingvar (X, N) Beregner N-punkts flytende varians av Vector X Anbefaler at N være merkelig (nei feilkontroll) Merk: Første og siste N2-poeng vil være upålitelige. Output vil være en kolonnevektor. Forfattere: Scott Seidman (scott. seidmanrochester. edu) 12399 XX (:) XSQRX. X convsigones (1, N) y (conv Convsig, XSQR) - (conv (convsig, X) .2) N) (N-1) - Scott Omvendt første feltadresse for å svare gt Jeg ville bare understreke at det er standardavviket, ikke det gjennomsnittet i seg selv, som jeg har problemer med. Koden jeg postet gt ovenfor beregner det faktiske gjennomsnittet veldig bra. Jeg har ikke tilgang til ditt opprinnelige innlegg, men jeg antar at du vil vite hvordan du får et flytende standardavvik. I så fall kan du bruke noe som følgende (untested) kode: Dette bruker formelen E (x-u) 2) Ex2 - Ex2. Håper det hjalp, Hva er en vaktliste Du kan tenke på din vaktliste som tråder du har bokmerket. Du kan legge til koder, forfattere, tråder, og til og med søkeresultater til tittelisten din. På denne måten kan du lett holde styr på emner som du er interessert i. Hvis du vil se tittelisten din, klikker du på linken Quotere Newsreaderquot. Hvis du vil legge til elementer i oversiktelisten din, klikker du på kvoten for å se listekjennelinken nederst på en side. Hvordan legger jeg til et element i ventelisten For å legge til søkekriterier i urlisten din, søk etter ønsket uttrykk i søkeboksen. Klikk på quotAdd dette søket til min watch listquot link på søkeresultatsiden. Du kan også legge til en etikett i oversiktelisten din ved å søke etter taggen med direktivet quottag: tagnamequot hvor tagname er navnet på taggen du vil se. Hvis du vil legge til en forfatter i tittelisten din, går du til forfatterens profilside og klikker på quotAddis denne forfatteren til klokken min på listen over klikklister øverst på siden. Du kan også legge til en forfatter til tittelisten din ved å gå til en tråd som forfatteren har lagt ut på og klikk på quotAdd denne forfatteren til min watch listquot link. Du vil bli varslet når forfatteren lager et innlegg. Hvis du vil legge til en tråd i oversiktelisten din, går du til trådsiden og klikker på quotAdd denne tråden til kollisjonslisten-linken øverst på siden. Om nyhetsgrupper, nyhetslesere og MATLAB Central Hva er nyhetsgrupper Nyhetsgruppene er et verdensomspennende forum som er åpent for alle. Nyhetsgrupper brukes til å diskutere et stort spekter av emner, lage meldinger og handelsfiler. Diskusjoner blir gjengitt eller gruppert på en måte som lar deg lese en utgitt melding og alle svarene i kronologisk rekkefølge. Dette gjør det enkelt å følge tråden i samtalen, og for å se hva du allerede har sagt før du legger inn ditt eget svar eller foreta et nytt innlegg. Nyhetsgruppens innhold distribueres av servere som er vert for ulike organisasjoner på Internett. Meldinger utveksles og administreres ved hjelp av åpne standardprotokoller. Ingen enkelt enhet ldquoownsrdquo nyhetsgruppene. Det er tusenvis av nyhetsgrupper som hver adresserer et enkelt emne eller område av interesse. MATLAB Central Newsreader poster og viser meldinger i comp. soft-sys. matlab nyhetsgruppen. Hvordan leser eller poster jeg til nyhetsgruppene Du kan bruke den integrerte nyhetsleseren på MATLAB Central-nettstedet til å lese og legge inn meldinger i denne nyhetsgruppen. MATLAB Central er vert for MathWorks. Meldinger sendt via MATLAB Central Newsreader er sett av alle som bruker nyhetsgruppene, uansett hvordan de får tilgang til nyhetsgruppene. Det er flere fordeler med å bruke MATLAB Central. En konto Din MATLAB Central-konto er knyttet til din MathWorks-konto for enkel tilgang. Bruk e-postadressen til ditt valg MATLAB Central Newsreader lar deg definere en alternativ e-postadresse som din postadresse, unngå rot i din primære postkasse og redusere spam. Spam kontroll De fleste nyhetsgruppespam blir filtrert ut av MATLAB Central Newsreader. Merking Meldinger kan merkes med en relevant etikett av en pålogget bruker. Etiketter kan brukes som nøkkelord for å finne bestemte filer av interesse, eller som en måte å kategorisere dine bokmerkede innlegg på. Du kan velge å tillate andre å se kodene dine, og du kan se eller søke på andrersquo-koder, så vel som de i fellesskapet som helhet. Tagging gir en måte å se både de store trendene og de mindre, mer uklare ideene og applikasjonene. Vaktlister Ved å sette opp lister kan du bli varslet om oppdateringer gjort til innlegg som er valgt av forfatter, tråd eller en hvilken som helst søkevariabel. Varselmeldingene dine kan sendes via e-post (daglig fordøyelse eller umiddelbar), vises i Min nyhetsleser, eller sendes via RSS-feed. Andre måter å få tilgang til nyhetsgruppene Bruk en nyhetsleser gjennom din skole, arbeidsgiver eller internettleverandør Betal for nyhetsgruppe tilgang fra en kommersiell leverandør Bruk Google Grupper Mathforum. org gir en nyhetsleser med tilgang til comp. soft sys. matlab nyhetsgruppe Kjør din egen server. For typiske instruksjoner, se: slyckng. phppage2 Velg ditt land