Función Media Móvil En C

Sé que esto es alcanzable con el alza como por: Pero yo realmente quisiera evitar el uso del alza. He googled y no he encontrado ningún ejemplo adecuado o legible. Básicamente, quiero seguir el promedio móvil de una corriente en curso de una corriente de números de punto flotante utilizando los números 1000 más recientes como una muestra de datos. ¿Cuál es la manera más fácil de lograr esto que experimenté con el uso de una matriz circular, media móvil exponencial y una media móvil más simple y encontró que los resultados de la matriz circular se adapta a mis necesidades mejor. Si sus necesidades son simples, puede intentar usar una media móvil exponencial. Puesto simplemente, usted hace una variable del acumulador, y como su código mira cada muestra, el código actualiza el acumulador con el nuevo valor. Usted escoge un alfa constante que está entre 0 y 1, y calcule esto: Usted apenas necesita encontrar un valor del alfa donde el efecto de una muestra dada dura solamente cerca de 1000 muestras. Hmm, no estoy realmente seguro de que esto es adecuado para usted, ahora que he puesto aquí. El problema es que 1000 es una ventana bastante larga para un promedio móvil exponencial No estoy seguro de que haya un alpha que se extendería el promedio en los últimos 1000 números, sin subflujo en el cálculo del punto flotante. Pero si usted quisiera un promedio más pequeño, como 30 números o tan, esto es una manera muy fácil y rápida de hacerla. Respondió 12 de junio a las 4:44 1 en su puesto. El promedio móvil exponencial puede permitir que el alfa sea variable. Así, esto permite que se utilice para calcular promedios de base de tiempo (por ejemplo, bytes por segundo). Si el tiempo transcurrido desde la última actualización del acumulador es de más de 1 segundo, deje que alfa sea 1.0. De lo contrario, puede permitir que alpha be (usecs desde la última actualización / 1000000). Ndash jxh 12 de junio a las 6:21 Básicamente, quiero seguir el promedio móvil de una corriente en curso de una corriente de números de punto flotante usando los números 1000 más recientes como una muestra de datos. Tenga en cuenta que el siguiente actualiza el total como elementos añadidos / reemplazados, evitando costosos recorridos O (N) para calcular la suma - necesaria para el promedio - a la demanda. Total se hace un parámetro diferente de T a soporte, p. Usando un largo largo cuando totalizan 1000 long s, un int para char s, o un doble a total float s. Esto es un poco defectuoso en que numsamples podría ir más allá de INTMAX - si te importa que podría utilizar un unsigned mucho tiempo. O utilice un miembro de datos de bool extra para grabar cuando el contenedor se rellena primero mientras cicla numsamples alrededor de la matriz (mejor entonces cambia el nombre de algo inocuo como pos). Respondió el 12 de Junio ​​12 a las 5:19 se supone que el operador quotvoid (T sample) quot es realmente operador quotvoid (T sample) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. bien descrito. En realidad quería que fuera para ser operador vacío () (T muestra), pero por supuesto, usted podría utilizar cualquier notación que te gustaba. Se arreglará, gracias. Ndash Tony D Jun 8 14 a las 14: 27Se puede implementar una media móvil en C sin la necesidad de una ventana de muestras Ive encontró que puedo optimizar un poco, al elegir un tamaño de ventana thats un poder de dos para permitir bit - cambiar en vez de dividir, pero no necesitar un amortiguador sería agradable. ¿Existe una manera de expresar un nuevo promedio móvil sólo como una función del resultado anterior y la nueva muestra Definir un ejemplo de media móvil, a través de una ventana de 4 muestras para ser: Agregar nueva muestra e: Un promedio móvil se puede implementar recursivamente , Pero para un cálculo exacto de la media móvil tiene que recordar la más antigua muestra de entrada en la suma (es decir, el a en su ejemplo). Para una longitud N de media móvil se calcula: donde yn es la señal de salida y xn es la señal de entrada. Eq. (1) se puede escribir recursivamente como Así que siempre necesita recordar la muestra xn-N para calcular (2). Como señaló Conrad Turner, puede usar una ventana exponencial (infinitamente larga) que le permite calcular la salida sólo de la salida anterior y la entrada actual: pero esto no es una media móvil estándar (no ponderada), sino una relación exponencial (Por lo menos en teoría) nunca se olvida nada (los pesos sólo se hacen más pequeños y más pequeños para las muestras en el pasado). Implementé un promedio móvil sin memoria de elementos individuales para un programa de seguimiento GPS que escribí. Empiezo con 1 muestra y divido por 1 para obtener la media actual. A continuación, añadir otra muestra y dividir por 2 a la actual media. Esto continúa hasta que consigo a la longitud del promedio. Cada vez después, agrego la nueva muestra, obtengo el promedio y elimino ese promedio del total. No soy un matemático, pero esto parecía una buena manera de hacerlo. Pensé que se convertiría en el estómago de un verdadero matemático, pero, resulta que es una de las maneras aceptadas de hacerlo. Y funciona bien. Sólo recuerde que cuanto más alto sea su longitud, más lento seguirá lo que desea seguir. Eso puede no importar la mayor parte del tiempo pero al seguir los satélites, si usted es lento, el rastro podría estar lejos de la posición real y parecerá malo. Usted podría tener una brecha entre el sat y los puntos finales. Elegí una longitud de 15 actualizado 6 veces por minuto para obtener suavizado adecuado y no llegar demasiado lejos de la posición real sentado con los puntos de pista suavizada. Respondió el 16 de noviembre a las 23:03 inicializar total 0, count0 (cada vez que vea un nuevo valor Entonces una entrada (scanf), una agregar totalnewValue, un incremento (count), un promedio de división (total / count) Sobre todas las entradas Para calcular el promedio sólo en las últimas 4 entradas, se requerirían 4 variables de entrada, tal vez copiando cada entrada a una variable de entrada más antigua, luego calculando la nueva media móvil como suma de las 4 variables de entrada, dividida por 4 Ser bueno si todos los insumos fueron positivos para hacer que el promedio de cálculo respondido Feb 3 15 at 4:06 Eso calculará realmente el promedio total y NO el promedio móvil A medida que el conteo se hace más grande el impacto de cualquier nueva muestra de entrada se vuelve ndsh Feb 3 15 at 13:53 Su respuesta 2016 Stack Exchange, IncI quiere desarrollar el cálculo de la media móvil de precios de las acciones. Pero los cálculos mucho más complejo han sido planeados más tarde. Mi primer paso para saber cómo calcular el promedio móvil de manera eficiente. Necesito saber cómo Para tomar la entrada y devolver la salida de manera eficiente. Fecha y Precio considerados. Fecha, Precio y Media Movente. Si tengo 500 registros y quiero calcular el promedio móvil para 5 días cuál es la manera effient en vez de ir hacia adelante y hacia atrás en la matriz de fecha y precio otra vez por favor sugerir cuál es la mejor manera de recibir la entrada (ArrayList, Table, array Etc) y devolver la salida. Nota: MA de hoy de 5 días será promedio de los últimos 5 días, incluyendo el precio de hoy. Ayer MA será la media de los últimos 5 días de ayer. Quiero mantener los días flexibles en lugar de 5 podría ser 9, 14, 20 etc. Jueves, 10 de abril de 2008 3:21 PM Si necesita un cálculo simple sin su esfuerzo que puede utilizar TA-Lib. Pero si desea que su cálculo sea más eficiente que TA-Lib, entonces puede crear su propio indicador técnico. TA-Lib es genial, pero el problema es que esta biblioteca sólo tiene métodos estáticos. Esto significa que cuando se necesita calcular los valores de la matriz SMA basados ​​en 500 barras de precios, se enviará toda la matriz de barras y se devolverá matriz de valores SMA. Pero si recibe un nuevo valor de 501-st entonces debe enviar de nuevo toda la matriz y TA-Lib de nuevo calculará y devolverá la matriz SMA de valores. Ahora imagine que necesita este indicador en el feed de precios reales, y para cada cambio de precio necesita un nuevo valor indicador. Si usted tiene un indicador no es un gran problema, pero si tiene cientos de indicadores de trabajo, podría ser un problema de rendimiento. Yo estaba en una situación así y empezar a desarrollar indicadores en tiempo real que son eficientes y hacer cálculos adicionales para la nueva barra de precios o para cambiar la barra de precios sólo. Desafortunadamente nunca he necesitado indicador SMA para mis sistemas comerciales, pero lo tengo para EMA, WMA, AD y otros. Uno de estos indicadores AD se publica en mi blog y se puede ver desde allí cuál es la estructura básica de mi clase de indicador en tiempo real. Espero que necesite pequeños cambios para implementar el indicador SMA, porque es uno de los más simples. La lógica es simple. Para calcular SMA todo lo que necesita es n valores de precio pasado. Así que la instancia de clase tendrá una colección de precios, que almacenará sólo el último n número de precios según se define SMA (en su caso 5). Así que cuando tengas una barra nueva, eliminarás la más antigua y añadirás una nueva y crearás un cálculo. Jueves, 10 de abril de 2008 16:04 Todas las respuestas Hay una biblioteca llamada TA-Lib que hace todo eso para usted y es de código abierto. Tiene unos 50 indicadores, creo. Weve lo utilizó en el ambiente de la producción y es muy eficiente y realible. Puede utilizarlo en C, Java, C, etc. Si necesita un cálculo simple sin su esfuerzo, puede utilizar TA-Lib. Pero si desea que su cálculo sea más eficiente que TA-Lib, entonces puede crear su propio indicador técnico. TA-Lib es genial, pero el problema es que esta biblioteca sólo tiene métodos estáticos. Esto significa que cuando se necesita calcular los valores de la matriz SMA basados ​​en 500 barras de precios, se enviará toda la matriz de barras y se devolverá matriz de valores SMA. Pero si recibe un nuevo valor de 501-st entonces debe enviar de nuevo toda la matriz y TA-Lib de nuevo calculará y devolverá la matriz SMA de valores. Ahora imagine que necesita este indicador en el feed de precios reales, y para cada cambio de precio necesita un nuevo valor indicador. Si usted tiene un indicador no es un gran problema, pero si tiene cientos de indicadores de trabajo, podría ser un problema de rendimiento. Yo estaba en una situación así y empezar a desarrollar indicadores en tiempo real que son eficientes y hacer cálculos adicionales para la nueva barra de precios o para cambiar la barra de precios sólo. Desafortunadamente nunca he necesitado indicador SMA para mis sistemas comerciales, pero lo tengo para EMA, WMA, AD y otros. Uno de estos indicadores AD se publica en mi blog y se puede ver desde allí cuál es la estructura básica de mi clase de indicador en tiempo real. Espero que necesite pequeños cambios para implementar el indicador SMA, porque es uno de los más simples. La lógica es simple. Para calcular SMA todo lo que necesita es n valores de precio pasado. Así que la instancia de clase tendrá una colección de precios, que almacenará sólo el último n número de precios según se define SMA (en su caso 5). Así que cuando tengas una barra nueva, eliminarás la más antigua y añadirás una nueva y crearás un cálculo. Thursday, April 10, 2008 4:04 PM Yo calcularía el promedio móvil en la base de datos a través de un procedimiento almacenado o en un cubo. ¿Has mirado a Analysis Services, tiene la capacidad de calcular promedios móviles. Jueves, 10 de abril de 2008 16:05 Sí. TA-LIB es bueno pero puede no ser adecuado para mí. Cuando agrego nuevo valor o valor actualizado para el historial de registros haré el cálculo en una función separada solamente para esa nueva cotización y lo almacenaré en base de datos. Estoy planeando actualizar la cotización cada hora. Necesito hacer alrededor de 25 a 30 indicadores técnicos para 2200 acciones. El tiempo de ejecución de una llamada TA-Lib en una matriz de 10.000 elementos toma unos 15 milisegundos (en un Intel Core Duo 2.13 Ghz). Esta es la media de todas las funciones. Entre los más rápidos, SMA toma menos de 2,5 milisegundos. El más lento, HTTRENDMODE, toma 450 milisegundos. Con menos elementos es más rápido. SMA toma alrededor de 0,22 milisegundos para 1000 elementos de entrada. La ganancia de velocidad es casi lineal (la sobrecarga de realizar la llamada de función es despreciable). En el contexto de su solicitud, TA-Lib es muy poco probable que sea su cuello de botella para el rendimiento de velocidad. También generalmente no recomiendo esta solución nquot quotlast. Lea a continuación para más detalles. Primero, una corrección a la instrucción de Boban. s Todas las funciones en TA-Lib también pueden calcular un solo último valor utilizando un mínimo de quotlast nquot elementos. Puede tener una matriz de tamaño 10000, tener datos inicializar sólo para los primeros 500 elementos, agregar un elemento y llamar a TA-Lib para calcular el SMA sólo para el elemento nuevo. TA-Lib mirará hacia atrás no más de lo necesario (si SMA de 5, entonces TA-Lib calculará un solo SMA usando los últimos 5 valores). Esto se hace posible con el parámetro startIdx y endIdx. Puede especificar un rango que se va a calcular o un valor único. En este escenario haría startIdx endIdx 500 para calcular el elemento 501st. ¿Por qué esta solución quotlast nquot es potencialmente peligrosa para algunos? Independientemente de la elección de la solución Boban. s o TA-Lib consideran que el uso de un pequeño número finito de datos pasados ​​no funcionará bien con la mayoría de las funciones TA. Con SMA, es obvio que sólo necesita n elemento para calcular un promedio sobre el elemento n. No es tan simple con EMA (y muchas otras funciones TA). El algo a menudo depende del valor anterior para calcular el nuevo valor. La función es recursiva. Esto significa que todos los valores pasados ​​influyen en los valores futuros. Si decides quotlimitquot tu algo para usar sólo una pequeña cantidad de pasado n valor, no obtendrás el mismo resultado que alguien que calcula sobre un gran número de valores pasados. La solución es un compromiso entre velocidad y precisión. A menudo he discutido esto en el contexto de TA-Lib (lo llamo el período quotunstable en la documentación y el foro). Para mantenerlo simple, mi recomendación general es si no puedes hacer la diferencia entre un algo con una respuesta de impulso finito (FIR) de un algo con una respuesta de impulso infinita (IIR), serás más seguro para calcular sobre todos los datos que tienes disponible. TA-Lib especifica en el código cuál de sus funciones tiene un período inestable (IIR). Editado por mfortier Viernes 15 de Agosto de 2008 4:25 AM ortografía correcta Viernes 15 de Agosto de 2008 4:20 AM