Je sais que cela est réalisable avec boost selon: Mais je voudrais vraiment éviter d'utiliser boost. J'ai googlé et n'a pas trouvé d'exemples appropriés ou lisibles. Essentiellement, je veux suivre la moyenne mobile d'un flux continu d'un flux de nombres à virgule flottante en utilisant les plus récents numéros 1000 comme un échantillon de données. Quel est le moyen le plus simple pour atteindre ce que j'ai expérimenté avec l'aide d'un tableau circulaire, moyenne mobile exponentielle et une moyenne mobile plus simple et a constaté que les résultats de la matrice circulaire convenait mieux à mes besoins. Si vos besoins sont simples, vous pouvez simplement essayer d'utiliser une moyenne mobile exponentielle. Autrement dit, vous créez une variable d'accumulateur, et comme votre code regarde chaque échantillon, le code met à jour l'accumulateur avec la nouvelle valeur. Vous choisissez un alpha constant qui se situe entre 0 et 1, et calculez ceci: Il vous suffit de trouver une valeur de alpha où l'effet d'un échantillon donné ne dure que pour environ 1000 échantillons. Hmm, je ne suis pas sûr que ce soit approprié pour vous, maintenant que Ive mis ici. Le problème est que 1000 est une fenêtre assez longue pour une moyenne mobile exponentielle Im pas sûr il ya un alpha qui serait la propagation de la moyenne sur les 1000 derniers chiffres, sans underflow dans le calcul en virgule flottante. Mais si vous voulez une moyenne plus petite, comme 30 nombres ou ainsi, c'est une manière très facile et rapide de le faire. A répondu 12 juin à 4:44 1 sur votre poste. La moyenne mobile exponentielle peut permettre à l'alpha d'être variable. Ainsi, cela permet de calculer des moyennes de base de temps (par exemple, des octets par seconde). Si le temps écoulé depuis la dernière mise à jour de l'accumulateur est supérieur à 1 seconde, laissez alpha be 1.0. Sinon, vous pouvez laisser alpha be (usecs depuis la dernière mise à jour1000000). Ndash jxh 12 juin à 6:21 Je veux essentiellement suivre la moyenne mobile d'un flux continu d'un flux de nombres à virgule flottante en utilisant les plus récents numéros 1000 comme un échantillon de données. Notez que la mise à jour ci-dessous le total en tant qu'éléments comme addedreplaced, en évitant coûteux O (N) traversal pour calculer la somme - nécessaire pour la moyenne - sur demande. Le total est fait d'un paramètre différent de T à un support, par ex. En utilisant un long long pour un total de 1000 s longs, un int pour char s, ou un flottant double au total. C'est un peu vicié en ce que les numsamples pourraient dépasser INTMAX - si vous vous inquiétez vous pourriez employer un unsigned long long. Ou utiliser un membre de données bool supplémentaire pour enregistrer quand le conteneur est rempli tout en cyclant numsamples autour du tableau (mieux renommé quelque chose d'inoffensif comme pos). Répondue 12 juin à 5:19 on suppose que l'opérateur quotvoid (échantillon T) est effectivement opérateur quotvoid (T échantillon) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. Bien repéré. En fait, je voulais qu'il soit vide opérateur () (T échantillon), mais bien sûr, vous pouvez utiliser n'importe quelle note que vous avez aimé. Correction, merci. Ndash Tony D Jun 8 14 à 14: 27L'ordre d'un modèle ARIMA (moyenne mobile autorégressive) est habituellement dénoté par la notation ARIMA (p, d, q), où est l'ordre de la partie autorégressive est l'ordre de la Différence est l'ordre du processus de la moyenne mobile Si aucune différence n'est faite (d 0), les modèles sont habituellement appelés modèles ARMA (p. Le modèle final de l'exemple précédent est un modèle ARIMA (1,1,1) puisque l'instruction IDENTIFY spécifiée d 1 et l'instruction finale ESTIMATE spécifiée p 1 et q 1. Notation pour les modèles ARIMA purs Mathématiquement le modèle ARIMA pur est écrit Comme est la série de réponses ou une différence de la série de réponses est le terme moyen est l'opérateur autorégressif, représenté comme un polynôme dans l'opérateur backshift: est l'opérateur de moyenne mobile, représenté comme un polynôme dans l'opérateur backshift: est la perturbation indépendante , Également appelée erreur aléatoire La série est calculée par l'instruction IDENTIFY et est la série traitée par l'instruction ESTIMATE. Ainsi, soit la série de réponses Y soit une différence spécifiée par les opérateurs de différenciation dans l'instruction IDENTIFY. Pour une différenciation simple (non saisonnière),. Pour la différenciation saisonnière, où d est le degré de différenciation non saisonnière, D est le degré de différenciation saisonnière, et s la longueur du cycle saisonnier. Par exemple, la forme mathématique du modèle ARIMA (1,1,1) estimée dans l'exemple précédent estCréation et utilisation de moyennes mobiles avec l'assistant de recherche Saviez-vous que vous pouvez créer et analyser des moyennes mobiles avec l'assistant de recherche Pendant que l'assistant de recherche Est l'un des programmes les plus puissants de cueillette de fonds et de backtesting fondamentaux disponibles, beaucoup ne sont pas conscients que l'Assistant de recherche peut également balayer et tester des choses comme Moyennes mobiles et Augmenter (ou diminuer) Volume et etc Moyennes mobiles sont grands en aidant à déterminer si Un marché (stock) est dans une tendance à la hausse ou à la baisse et si un changement de tendance a eu lieu. Les moyennes mobiles agissent comme des lignes de tendance (bien que mouvantes et courbées) en ce que comme les actions se négocient au-dessus de la moyenne mobile, sa tendance haussière tandis que si elle se négocie en dessous, sa tendance baissière. Moyennes mobiles à court terme aider à jauger la direction à court terme du marché tandis que les moyennes plus longues prendre une vue d'ensemble. Un exemple d'une moyenne mobile à court terme serait la moyenne mobile de 10 jours (deux semaines) ou la moyenne mobile de 20 jours (quatre semaines). (L'image ci-dessous montre une moyenne mobile de 10 jours.) La moyenne mobile de 10 jours est juste que la moyenne des 10 derniers jours des prix. Chaque jour, le prix moyen varie selon le prix le plus récent et le prix le plus ancien diminue. Comme le prix des actions augmente, le prix des moyennes mobiles augmenter ainsi. Si le prix des actions diminue, le prix moyen mobile diminuera également. Un exemple de moyenne mobile à moyen terme serait une moyenne mobile de 50 jours (ou dix semaines). Encore une fois, le prix des derniers jours est inclus alors que le prix le plus ancien n'est plus inclus. Bien sûr, un prix jours sur un possible 10 jours de prix auront une plus grande influence sur le prix moyen mobile qu'un jour sur 50 jours de prix. Donc le plus court le nombre de jours inclus dans la moyenne mobile, le plus sensible est considéré. Un exemple de moyenne mobile à plus long terme serait la moyenne mobile de 200 jours (ou quarante semaines). Tant que le stock se négocie au-dessus, la tendance à plus long terme est considérée intacte. Si un stock casse la moyenne mobile de 200 jours sur son chemin vers le bas, thats généralement pensé pour être baissier, et la tendance à plus long terme pourrait être inverser. Il faudra prendre plus de mesures sur les prix pendant une période plus longue pour influencer cette moyenne mobile. Tout comme les lignes de tendance, les moyennes mobiles peuvent servir de support et de résistance. Si un stock descend, mais s'arrête à ou autour de la moyenne mobile, puis commence à se déplacer plus haut à partir de là, il peut agir comme une entreprise sous-jacente de soutien pour le stock. Si un stock se négocie sous la moyenne mobile et s'élève à la partie inférieure de celui-ci mais est détourné et va plus bas, la moyenne mobile a agi comme une résistance à la hausse. Note: Les moyennes mobiles sont moins exigeantes que les lignes de tendance lorsqu'elles agissent comme support et résistance. Et les moyennes mobiles à plus court terme ne sont pas aussi robustes que les moyennes mobiles à plus long terme à cet égard. Bien qu'il soit à noter également que les courbes de tendance à court terme ne sont pas aussi robustes que les lignes de tendance à plus long terme. Comment utiliser des moyennes mobiles dans l'assistant de recherche? Dépistage des moyennes mobiles Pour construire une moyenne mobile dans l'assistant de recherche, faites-le bien dans la fonction Expression de calcul. Dans cet exemple: permet d'écran pour les stocks de négociation au-dessus de leur moyenne mobile de 200 jours. 1. Tout d'abord, permet de basculer vers notre base de données DBDP (Historical Daily Prices) en allant dans Fichier dans la barre de menus et en sélectionnant Ouvrir la base de données. 2. Sélectionnez ensuite la base de données DBDP - Historical Daily Prices et cliquez sur OK. 3. Vous revenez alors à la page principale. À partir de là, accédez à l'écran de votre barre de menus et sélectionnez Ecran par expression de calcul, ou cliquez sur le bouton Écran par calcul expression dans la barre d'outils. La Fenêtre d'expression de calcul apparaît alors. 4. Dans la fenêtre Catégories, sélectionnez Données de prix et de volume. Dans la fenêtre Articles, sélectionnez Prix journalier. (Affiché ci-dessous). (Notez à côté de Prix quotidien, il a (560 D) entre parenthèses. Cela signifie qu'il ya 560 jours de points de données à choisir.) 5. Cliquez sur le bouton Ajouter un élément, puis i6 (Prix journalier) Sera ajouté à la boîte de dialogue longue au-dessus des fenêtres Catégories et articles. (Voir ci-dessous.) 6. Ensuite, dans le coin inférieur gauche, allez dans la fenêtre Opérateur Catégorie et sélectionnez Comparaison. Dans la fenêtre Opérateur située à droite, sélectionnez le signe gt. Ensuite, cliquez sur Ajouter opérateur lorsque vous avez terminé. (Voir ci-dessous.) La longue boîte de dialogue va maintenant lire: i6 gt 7. Puis, en vous assurant que les prix quotidiens sont toujours en surbrillance dans la fenêtre Items, allez dans la section Function Parameters et cliquez sur le bouton Select. (Vous verrez les deux cases remplir avec 6 (c'est-à-dire l'élément 6) et récent 8. Ensuite, dans la fenêtre Catégorie de fonction, mettez en surbrillance Moyenne mobile, puis dans la fenêtre Nom de la fonction, mettez en surbrillance Moyenne mobile, puis dans la zone Nombre de périodes, Tapez 200 comme illustré ci-dessous (cela signifie 200 jours.) Et puis cliquez sur le bouton Ajouter une fonction sélectionnée La boîte de dialogue longue va lire: i6 gt MovingMean200 (i6) comme indiqué ci-dessous 9. Cliquez sur le bouton OK en bas de la page (Voir ci-dessous). Si cette option est correctement effectuée, la table Définition de l'écran et le rapport À partir de la page de rapport, sélectionnez un ticker en cliquant dessus une fois avec le bouton gauche de la souris, puis cliquez dessus avec le bouton droit de la souris pour que le menu pops s'affiche. (Comme illustré ci-dessous). Puis cliquez avec le bouton gauche de la souris sur les graphiques interactifs et la sélection ZER et la fenêtre Graphique s'affiche. (Voir ci-dessous.) La fenêtre Graphique vous permet de faire défiler l'ensemble des affichages affichés en cliquant sur le bouton Flèche vers le haut et le bouton Flèche vers le bas. (Par défaut, la moyenne mobile de 200 jours sera affichée en rouge.) Lorsque vous avez fait regarder les stocks, assurez-vous de revenir en arrière et enregistrer votre écran si vous ne wan à perdre. Déplacement de crossovers moyens Vous pouvez également afficher les crossovers de moyenne mobile également. Par exemple: vous pourriez examiner pour les stocks où la moyenne mobile de 10 jours est au-dessus de la moyenne mobile de 20 jours. Cela renverra des stocks comme celui représenté dans l'image ci-dessous. Lorsque la moyenne mobile à plus long terme est au-dessus de la moyenne mobile à plus court terme, son considéré comme baissier. Dans l'image ci-dessous, la ligne pourpre est la moyenne mobile de 10 jours la plus courte (ou plus rapide) et la ligne bleue est la moyenne mobile à plus long terme (ou plus lente) 20 jours. Dans l'exemple précédent, nous sommes allés pas à pas dans le dépistage des stocks où le prix actuel était supérieur à la moyenne mobile de 200 jours. Dans cet exemple suivant, nous allons chercher des stocks où la moyenne mobile de 50 jours est supérieure à la moyenne mobile de 200 jours. Tout d'abord, effacer vos critères en cliquant sur le bouton Garbage Can sur votre barre d'outils. Puis répétez les étapes 1 à 3 comme décrit ci-dessus. 4. Dans la fenêtre Catégories, sélectionnez Données de prix et de volume. Dans la fenêtre Articles, sélectionnez Prix journalier. (Voir ci-dessous.) 5. Ensuite, allez à la section Paramètres de fonction et cliquez sur le bouton Sélectionner. 6. Dans la fenêtre Fonction Catégorie, sélectionnez Moyenne mobile, puis dans la fenêtre Nom de la fonction, mettez en surbrillance Moyenne mobile, puis dans la zone Nombre de périodes, (Il s'agit de la moyenne mobile de 50 jours.) La boîte de dialogue longue sera lue: MovingMean50 (i6), comme indiqué ci-dessous 7. Puis dans le coin inférieur gauche, (Voir ci-dessous). La boîte de dialogue longue est maintenant lue: MovingMean50 (i6) gt (dans la fenêtre de l'opérateur à droite), sélectionnez le signe gt. 8. Puis, en vous assurant que la fenêtre Catégorie de fonction a toujours la Moyenne mobile affichée en surbrillance et que la fenêtre Nom de la fonction a encore la Moyenne mobile affichée, changez la zone Nombre de périodes à 200 comme indiqué ci-dessous, puis cliquez sur le bouton Ajouter une fonction sélectionnée. Est la moyenne mobile de 200 jours.) La boîte de dialogue longue sera lue: MovingMean50 (i6) gt MovingMean200 (i6) comme indiqué ci-dessous. 9. Cliquez sur le bouton OK en bas pour terminer l'expression de calcul. 10. La fenêtre Écran par s'affiche alors. Assurez-vous que l'opérateur affiche le signe. Sélectionnez ensuite la sélection 1 Vrai et cliquez sur OK. (Voir ci-dessous.) Si cela est fait correctement, la table Définition d'écran et la table Définition de rapport ressembleront à l'image ci-dessous. Cliquez sur le bouton Exécuter la requête et seules les actions dont la moyenne mobile de 50 jours est au-dessus de leur moyenne mobile de 200 jours viendront à travers. Backtesting Moving Averages Si vous voulez backtest un écran avec des moyennes mobiles, assurez-vous de créer votre moyenne mobile dans la base de données DBCMHIST. Les écrans de moyenne mobile que nous venons de créer dans la base de données DBDP (base de données des prix historiques quotidiens) ne peuvent pas être testés à l'arrière. Mais si vous créez la moyenne mobile dans la base de données historique hebdomadaire (DBCMHIST), il peut être. Tout d'abord, effacer vos critères en cliquant sur le bouton Garbage Can sur votre barre d'outils. Dans cet exemple, nous allons chercher des stocks où la moyenne mobile de 50 jours (ou 10 semaines) est supérieure à la moyenne mobile de 200 jours (ou 40 semaines). 1. Tout d'abord, passez à notre base de données DBCMHIST (Historique hebdomadaire) en allant dans Fichier dans la barre de menus et en sélectionnant Ouvrir base de données. 2. Sélectionnez ensuite DBCMHIST - Weekly Historical Database et cliquez sur OK. 3. Vous revenez alors à la page principale. À partir de là, accédez à l'écran de votre barre de menus et sélectionnez Ecran par expression de calcul, ou cliquez sur le bouton Écran par calcul expression dans la barre d'outils. La Fenêtre d'expression de calcul apparaît alors. 4. Dans la fenêtre Catégories, sélectionnez Modifications de prix et de prix. Dans la fenêtre Articles, sélectionnez Prix actuel. (Voir ci-dessous). (Notez à côté du prix actuel, il a (260 Wk) entre parenthèses. Cela signifie qu'il ya 260 semaines de points de données à choisir.) 5. Ensuite, allez à la section Paramètres de fonction et cliquez sur le bouton Sélectionner bouton. (Vous verrez les deux cases remplir avec 5 (signifiant l'élément 5) et récent 6. Ensuite, dans la fenêtre Catégorie de fonction, mettez en surbrillance Moyenne mobile, puis dans la fenêtre Nom de la fonction, mettez en surbrillance Moyenne mobile, puis dans la zone Nombre de périodes, (Il s'agit de la moyenne mobile de 10 semaines - l'équivalent approximatif de la moyenne mobile de 50 jours.) Remarque: la zone Nombre de périodes fait référence à la périodicité des éléments Si l'historique des éléments est stocké en tant que points de données quotidiennes, 10 signifie 10 jours. Si l'historique des éléments est stocké comme des points de données hebdomadaires, 10 signifie 10 semaines.) La boîte de dialogue longue sera lue: MovingMean10 (i5) . 7. Ensuite, dans le coin inférieur gauche, allez dans la fenêtre Opérateur Catégorie et sélectionnez Comparaison. Dans la fenêtre Opérateur située à droite, sélectionnez le signe gt. Ensuite, cliquez sur Ajouter opérateur lorsque vous avez terminé. (Voir ci-dessous.) La boîte de dialogue longue est maintenant lue: MovingMean10 (i5) gt 8. Ensuite, en vous assurant que la fenêtre Function Category a encore la Moyenne mobile affichée et que la fenêtre Function Name La boîte de périodes à 40 comme indiqué ci-dessous, puis cliquez sur le bouton Ajouter une fonction sélectionnée. (Il s'agit de la moyenne mobile de 40 semaines - l'équivalent approximatif de la moyenne mobile de 200 jours.) La longue boîte de dialogue se lit comme suit: MovingMean10 (i5) gt MovingMean40 (i5) comme indiqué ci-dessous. 9. Cliquez sur le bouton OK en bas pour terminer l'expression de calcul 10. La fenêtre Écran par s'affiche alors. Assurez-vous que l'opérateur affiche le signe. Sélectionnez ensuite la sélection 1 Vrai et cliquez sur OK. (Voir ci-dessous.) Si cela est fait correctement, la table Définition d'écran et la table Définition de rapport ressembleront à l'image ci-dessous. Cliquez sur le bouton Exécuter la requête et seuls les titres dont la moyenne mobile de 10 semaines est supérieure à leur moyenne mobile de 40 semaines viendront à travers. Pour les moyennes mobiles à plus court terme, vous le feriez de la même façon, mais changez la case Nombre de périodes à 4 pour des semaines (ou l'équivalent approximatif de 20 jours) ou 2 pour deux semaines (ou l'équivalent approximatif de 10 jours). Pour ajouter d'autres éléments à cet écran, il vous suffit de retourner à la base de données principale du DBCM et de continuer à construire sur cet écran. Allez dans Fichier, Ouvrir base de données et sélectionnez Réinitialiser la base de données. Cela vous ramène à la base de données DBCM par défaut où vous pouvez terminer le reste de votre écran. Ensuite, assurez-vous d'enregistrer votre écran si vous souhaitez l'utiliser ultérieurement ou si vous souhaitez le réutiliser. Pour backtest cet écran, il suffit de backtest comme vous le feriez d'un autre écran. Utiliser un filtreur pour trouver et tester différentes moyennes mobiles peut être rapide et facile et potentiellement rentable. Bien sûr, les moyennes mobiles ne disent pas toute l'histoire. Mais une entreprise avec des fondamentaux solides, tout en commerçant au-dessus de ces indicateurs de tendance, peut vous aider à trouver des actions gagnantes. Et ils peuvent également vous alerter sur les changements de tendance aussi. L'assistant de recherche est déjà équipé d'un écran appelé: sow102050200ma. Il cherche des entreprises qui sont le commerce au-dessus de leur moyenne mobile 10, 20 50 et 200 jours avec d'autres critères. Vous pouvez y accéder en allant à: Ecran Définition d'écran ouvert Double-cliquez sur le dossier SoW Sélectionnez le fichier sow102050200ma. und Cliquez sur Ouvrir Vous pouvez également accéder à un écran backtestable de 2 semaines, 4 semaines, 10 semaines et 40 semaines. C'est un écran de démarrage pour que vous puissiez construire dessus comme vous le souhaitez. Aller à: Écran Définition de l'écran ouvert Double-cliquez sur le dossier SoW Sélectionnez le fichier btsow2wk4wk10wk40wkma. und Cliquez sur Ouvrir Veuillez nous envoyer vos commentaires et questions ou ce que vous aimeriez voir ici. Montrez cela dans la lettre suivante. Envoyez vos commentaires à: RWmailbagzacks
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