Centrerad glidande medelvärde ekvationen

När du beräknar ett löpande rörligt medelvärde, är det genomsnittligt att placera medelvärdet under mellantid. I föregående exempel beräknade vi genomsnittet av de första 3 tidsperioderna och placerade det bredvid period 3 Vi kunde ha placerat medelvärdet mitt i Tidsintervall av tre perioder, det vill säga intill period 2 Det fungerar bra med udda tidsperioder, men inte så bra för jämna tidsperioder Så var skulle vi placera det första glidande medlet när M 4. Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid T 2 5, 3 5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2 Således släpper vi ut de jämnaste värdena. Om vi ​​i genomsnitt ett jämnt antal termer behöver vi släta de jämnda värdena. Följande tabell visar resultaten med hjälp av M 4. David, ja, MapReduce är avsedd att fungera på en stor mängd data Och tanken är att i allmänhet ska kartan och minska funktionerna inte bryr sig om hur många mappers eller hur många reducerare det finns, det är bara optimering om du Tänk noggrant på den algoritm jag postade, du Kan se att det spelar ingen roll vilken mappare får vilka delar av dataen Varje inmatningsrekord kommer att vara tillgänglig för varje reducerad operation som behöver den Joe K 18 september 12 på 22 30. I bästa fall mina glidande medelvärden är inte snygga kartor till MapReduce Paradigmet eftersom dess beräkning är i huvudsak glidande fönster över sorterade data medan MR är behandling av oskärmade områden av sorterad data Lösning jag ser är som följer a För att implementera anpassad partitioner för att kunna göra två olika partitioner i två körningar I varje körning Dina reduktionsapparater kommer att få olika dataområden och beräkna glidande medelvärde, där det är lämpligt att jag ska försöka illustrera. För första gången bör data för reduktionsmedel vara R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. Där kommer du att cacluera glidande medelvärde För några Qs. In nästa körning bör dina reducerare få data som R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14. Och caclulate resten av glidande medelvärden Sedan måste du sammanställa resultaten. I en del av anpassad partitioner att den kommer att ha två sätt att operera Ation - varje gång som delas i lika stora områden men med viss skift I en pseudokod kommer den att se ut som den här partitionsnyckeln SHIFT MAXKEY numOfPartitioner där SHIFT kommer att tas från konfigurationen MAXKEY maximalt värde av nyckeln Jag antar för enkelhet att de börjar med noll. RecordReader IMHO är inte en lösning eftersom den är begränsad till specifik delning och kan inte glida över split s gränsen. En annan lösning skulle vara att genomföra anpassad logik för att dela in data som den är en del av InputFormat. Det kan göras att göra 2 olika bilder, Liknande partitioning. answered 17 september 12 på 8 59. Medelvärden för genomsnittet Vad är de? Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta riktningen för den aktuella trenden. Varje typ av rörligt medelvärde som vanligtvis skrivs i denna handledning som MA är Ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärdet av ett antal tidigare datapunkter beräknas. När det är bestämt, blir det resulterande genomsnittet plottat på ett diagram för att låta handlare se på smoo Thed data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationerna som är inneboende på alla finansiella marknader. Den enklaste formen av ett glidande medel, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde SMA, beräknas genom att ta det aritmetiska medelvärdet av ett givet set Av värden Till exempel för att beräkna ett grundläggande 10 dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan dela resultatet med 10 I figur 1 är summan av priserna för de senaste 10 dagarna 110 uppdelad Med antalet dagar 10 för att komma fram till 10-dagars genomsnittet Om en näringsidkare vill se ett 50-dagars medel istället, skulle samma typ av beräkning göras men det skulle inkludera priserna under de senaste 50 dagarna. Det resulterande genomsnittet Under 11 tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge företagen en uppfattning om hur en tillgång är prissatt relativt de senaste 10 dagarna. Kanske undrar du varför tekniska handlare kallar det här verktyget ett rörligt medelvärde och inte bara en vanlig medelvärde Svaret är att som nya värden b För att få tillgång till de äldsta datapunkterna måste de släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma in för att ersätta dem. Således flyttas datasatsen kontinuerligt för att redogöra för nya data när den blir tillgänglig. Denna beräkningsmetod säkerställer att endast den nuvarande informationen Redovisas I figur 2 flyttas den röda rutan som representerar de 10 senaste datapunkterna till höger om det nya värdet på 5, och det sista värdet av 15 släpps från beräkningen. Eftersom det relativt lilla värdet av 5 ersätter det höga värdet på 15, skulle du förvänta dig att se genomsnittet av datamängden minskar, vilket det gör, i det här fallet från 11 till 10. Vad ser rörliga medeltal ut När väl värdena för MA har beräknats, de Plottas på ett diagram och kopplas sedan till för att skapa en glidande medellinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt mer på detta senare. Som du kan se i Figur 3 är det möjligt att Lägg till mo Re än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder som används vid beräkningen. Dessa kurvor kan verka distraherande eller förvirrande först, men du blir vana vid dem som tiden går. Den röda linjen är helt enkelt det genomsnittliga priset över De senaste 50 dagarna, medan den blå linjen är genomsnittspriset under de senaste 100 dagarna. När du förstår vad ett rörligt medelvärde är och hur det ser ut, introducerar vi en annan typ av rörligt medelvärde och undersöker hur det skiljer sig från Det tidigare nämnda enkla glidande genomsnittet. Det enkla glidande medlet är extremt populärt bland handlare, men som alla tekniska indikatorer har det kritiker. Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad eftersom varje punkt i dataserien är vägd densamma, Oavsett var det inträffar i sekvensen kritiker argumenterar för att de senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre data och bör ha större inverkan på slutresultatet som svar på detta c Ritualism började näringsidkare lägga större vikt på de senaste uppgifterna, vilket sedan dess lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, varav den mest populära är det exponentiella glidande genomsnittet EMA. För vidare läsning, se Grunderna för viktade rörliga medelvärden och vad s Skillnaden mellan en SMA och en EMA. Exponential Moving Average Det exponentiella rörliga genomsnittet är en typ av rörligt medelvärde som ger större vikt till de senaste priserna i ett försök att göra det mer responsivt mot ny information. Att lära sig den något komplicerade ekvationen för att beräkna en EMA kan Vara onödigt för många handlare, eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig Men för dig matematiska geeks där ute, här är EMA-ekvationen. När du använder formeln för att beräkna den första punkten hos EMA kan du märka att det finns Inget värde tillgängligt för tidigare EMA Detta lilla problem kan lösas genom att börja beräkna med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående formel från Där Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både ett enkelt glidande medelvärde och ett exponentiellt rörligt medelvärde. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA och EMA beräknas, låt oss ta en titt på hur dessa medelvärden skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att större vikt läggs på de senaste datapunkterna, vilket gör det till en typ av vägt genomsnitt. I figur 5 är siffrorna Av tidsperioder som används i varje genomsnitt är identiska 15 men EMA svarar snabbare på de ändrade priserna. Notera hur EMA har ett högre värde när priset stiger och faller snabbare än SMA när priset sänks. Denna responsivitet är Huvudskälet till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. What är de olika dagarna Medellagande Medelvärden är en helt anpassningsbar indikator, vilket innebär att användaren fritt kan välja vilken tidsram de vill ha När du skapar medelvärdet De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar. Ju kortare tidsperioden används för att skapa medelvärdet desto känsligare blir det för prisändringar. Ju längre tid Spänningen är mindre känslig eller jämnare, genomsnittet blir. Det finns ingen rätt tidsram för användning när du ställer in dina glidande medelvärden. Det bästa sättet att ta reda på vilken som passar dig bäst är att experimentera med ett antal olika tidpunkter Perioder tills du hittar en som passar din strategi.