Vier Perioden Zentriert Gleitender Durchschnitt

Bei der Berechnung eines laufenden gleitenden Durchschnittes ist die Platzierung des Mittelwertes in der mittleren Zeitspanne sinnvoll. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und als nächstes in die Periode 3 gelegt. Wir hätten den Durchschnitt in die Mitte des Zeitintervall von drei Perioden, also neben Periode 2 Das funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichzeitige Zeiträume Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4.Technisch, würde der Moving Average fallen T 2 5, 3 5. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MA s mit M 2 So weglassen wir die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken beurteilen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4. David, Ja, MapReduce ist beabsichtigt, auf einer großen Menge an Daten zu operieren Und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und reduzieren Funktionen sollte nicht darauf achten, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierstücke gibt es, das ist nur Optimierung Wenn Sie Denken Sie sorgfältig über den Algorithmus, den ich gepostet habe Kann sehen, dass es nicht wichtig ist, welcher Mapper bekommt, welche Teile der Daten jeder Eingabedatensatz für jeden reduzierenden Betrieb verfügbar sein wird, der es benötigt Joe K Sep 18 12 um 22 30. Im besten meiner Verständnis gleitenden Durchschnitt ist nicht schön Karten zu MapReduce Paradigma seit seiner Berechnung ist im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten, während MR Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten Lösung Ich sehe, ist wie folgt a Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um in der Lage sein, zwei verschiedene Partitionen in zwei Läufen in jedem Lauf zu machen Ihre Reduzierstücke erhalten unterschiedliche Bereiche von Daten und berechnen gleitenden Durchschnitt, wo angemessen, ich werde versuchen zu veranschaulichen In den ersten Run-Daten für Reduzierstücke sollte R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.hier Sie cacluate gleitenden Durchschnitt Für einige Qs. In nächsten laufen Ihre Reduzierstücke sollten Daten wie R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.And caclulate den Rest der gleitenden Durchschnitte Dann müssen Sie aggregieren results. Idea der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es zwei Modi von Oper haben wird Ation - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung In einem Pseudocode wird es wie diese Partitionstaste aussehen SHIFT MAXKEY numOfPartitions wo SHIFT wird aus der Konfiguration genommen werden MAXKEY Maximalwert der Taste Ich nehme zur Vereinfachung, dass sie mit Null beginnen. RecordReader , IMHO ist keine Lösung, da es auf spezifische Split begrenzt ist und kann nicht über Split s Grenze gleiten. Eine andere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung der Eingabedaten zu implementieren ist es Teil der InputFormat Es kann getan werden, um 2 verschiedene Folien zu tun, Ähnlich wie partitioning. Moving averages Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Mittelwerte werden verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen Jede Art von gleitenden Durchschnitt häufig in diesem Tutorial geschrieben als MA ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung berechnet wird Eine Anzahl von vergangenen Datenpunkten Einmal bestimmt, wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, geglättete Daten anstatt zu fokussieren Auf die alltäglichen Preisschwankungen, die allen Finanzmärkten innewohnen. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, die in geeigneter Weise als einfacher gleitender Durchschnitts-SMA bekannt ist, wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten annimmt , Um einen grundlegenden 10-tägigen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis durch 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage 110 durch die Anzahl der geteilt Tage 10, um den 10-tägigen Durchschnitt zu erreichen Wenn ein Händler einen 50-tägigen Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es würde die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter 11 nimmt in Konto die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert relativ zu den letzten 10 Tagen vergeben wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler dieses Werkzeug einen gleitenden Durchschnitt nennen und nicht nur ein normales Mittel. Die Antwort ist das als Neue Werte werden verfügbar, die ältesten Datenpunkte müssen aus dem Set gelöscht werden und neue Datenpunkte müssen eingehen, um sie zu ersetzen. So wird der Datensatz ständig auf neue Daten umgestellt, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden Abbildung 2, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich der rote Kasten, der die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung gelöscht Da der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert ersetzt Von 15, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatz-Abnahme zu sehen, was es tut, in diesem Fall von 11 bis 10.Was Do Moving Averages aussehen Wie Sobald die Werte der MA berechnet wurden, sind sie auf ein Diagramm gezeichnet Und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch mehr auf diesem später variieren Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als eine Bewegung hinzuzufügen Durchschnittlich Zu jedem Diagramm durch die Anpassung der Anzahl der Zeiträume, die in der Berechnung verwendet werden Diese geschwungenen Linien können ablenkende oder verwirrend auf den ersten, aber Sie werden gewohnt, um sie mit der Zeit zu gehen Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, Während die blaue Linie ist der durchschnittliche Preis über die letzten 100 Tage. Jetzt, dass Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, werden wir eine andere Art von gleitenden Durchschnitt vorstellen und untersuchen, wie es unterscheidet sich von der zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt Der einfache gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern sehr beliebt, aber wie alle technischen Indikatoren hat es seine Kritiker. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe gleich ist, unabhängig davon, wo es auftritt In der Sequenz Critics argumentieren, dass die jüngsten Daten signifikanter sind als die älteren Daten und einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben sollten. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler t O geben mehr Gewicht auf die jüngsten Daten, die seither zur Erfindung der verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt hat, die beliebteste davon ist die exponentielle gleitenden Durchschnitt EMA Für weitere Lesung, siehe Grundlagen der gewichteten Moving Averages und was ist der Unterschied zwischen einem SMA und ein EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, die mehr Gewicht auf die jüngsten Preise in einem Versuch, um es mehr auf neue Informationen zu reagieren Lernen die etwas komplizierte Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele unnötig sein Händler, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen Aber für Sie Mathe Geeks da draußen, hier ist die EMA Gleichung. Wenn mit der Formel, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert zur Verfügung Verwendung als die vorherige EMA Dieses kleine Problem kann durch Starten der Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt gelöst werden und weiter mit der oben genannten Formel von dort Wir haben Ihnen zur Verfügung gestellt Mit einer Beispielkalkulationstabelle, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis dafür haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, S schauen Sie, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Wenn Sie die Berechnung der EMA betrachten, werden Sie feststellen, dass mehr Aufmerksamkeit auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichtetem Durchschnitt ist. In Abbildung 5 ist die Anzahl der Zeiträume, die in verwendet werden Jeder Durchschnitt ist identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler Bevorzuge die EMA über die SMA. Was sind die verschiedenen Tage Mean Moving Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Erstellung der durchschnittlichen T Die meisten gängigen Zeiträume, die in gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu schaffen, desto empfindlicher wird es zu Preisänderungen Je länger die Zeitspanne, desto weniger Empfindlich oder mehr geglättet, der Durchschnitt wird es sein Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung Ihrer bewegenden Mittelwerte zu verwenden Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie ist, ist mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen zu experimentieren, bis Sie finden Einer, der zu Ihrer Strategie passt.