Exponential Gleitender Durchschnitt C

Ich weiß, dies ist erreichbar mit Boost wie pro: Aber ich möchte wirklich vermeiden, mit Boost. Ich habe gegoogelt und keine geeigneten oder lesbaren Beispiele gefunden. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahlstroms mit den letzten 1000 Zahlen als Datenprobe verfolgen. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und festgestellt, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meine Bedürfnisse am besten geeignet. Wenn Ihre Bedürfnisse sind einfach, können Sie nur versuchen, mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code sieht auf jede Probe, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer gegebenen Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, gibt es ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung. Aber, wenn Sie einen kleineren Durchschnitt wünschen, wie 30 Zahlen oder so, dieses ist eine sehr einfache und schnelle Weise, es zu tun. Beantwortet Jun 12 12 at 4:44 1 auf Ihrem Beitrag. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann zulassen, dass das Alpha variabel ist. Somit kann dies dazu verwendet werden, Zeitbasisdurchschnitte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde beträgt, lassen Sie Alpha 1.0 sein. Andernfalls können Sie Alpha zulassen (usecs seit letztem update1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahls mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel zu verfolgen. Beachten Sie, dass im Folgenden die Summe als Elemente als addiert ergänzt wird, wobei kostspielige O (N) - Transversionen vermieden werden, um die Summe zu berechnen, die für den durchschnittlichen Bedarf erforderlich ist. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T gebildet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lange s, eine int für char s, oder eine doppelte bis total float s. Dies ist ein wenig fehlerhaft, dass Nennsignale an INTMAX vorbeiziehen könnten - wenn Sie darauf achten, dass Sie ein langes langes nicht signiertes verwenden konnten. Oder verwenden Sie ein zusätzliches Bool-Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zuerst gefüllt wird, während numsamples rund um das Array (am besten dann umbenannt etwas harmlos wie pos). Man nehme an, daß der quadratische Operator (T-Abtastwert) tatsächlich quadratischer Operator (T-Abtastwert) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 Uhr oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich meinte ich, dass es sich um void operator () (T sample) handelt, aber natürlich könntet ihr auch irgendeine Notation verwenden, die ihr mochtet. Wird beheben, danke. Ndash Tony D Sie sind hier: Indikatorbibliothek gt Gleitender Durchschnitt Gleitender Durchschnitt Gleitende Durchschnitte werden verwendet, um Trends zu glätten. TC2000 FreeStockCharts bietet drei verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten. Ein einfacher gleitender Durchschnitt gibt jedem Datenpunkt für die Periode gleiches Gewicht. Wenn die Periode 3 ist und die letzten drei Datenpunkte 3, 4 und 5 sind, wäre der jüngste Durchschnittswert (345) 34 (durch drei dividieren, weil es drei Datenpunkte gibt). Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA), der manchmal auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) bezeichnet wird, wendet exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren an. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den jüngsten Beobachtungen viel mehr Bedeutung beimessen wird, während ältere Beobachtungen nicht vollständig verwertet werden. Ein frontgewichteter Durchschnitt, wie ein exponentieller Durchschnitt, erlaubt es, dass die jüngsten Daten gemittelt werden, um den Durchschnittswert mehr als älter zu beeinflussen Daten. Es ist anders berechnet als exponentielle Durchschnitte, aber es gibt auch jüngere Daten mehr Gewicht. Ein 5-Perioden-vorgewichteter Durchschnitt wird wie folgt berechnet (C ist der aktuellste Balken, C4 ist 4 Bar vor): Vorgewichteter Durchschnitt (C5) (C14) (C23) (C32) C4) 15 Sie können sehen, wie die verschiedenen Mittelungstypen unterschiedliche Ergebnisse liefern. Alle drei Mittelwerte werden mit einer Periode von 30 einfachen (rot), exponentiellen (cyan) frontgewichteten (gelb) aufgetragen. Außerdem können Sie wählen, welches Element des Preises bei der Berechnung des Durchschnitts verwendet werden soll: 160Last, Open, High, Low oder Typical Price. Gleitende Mittelwerte haben einen Offset-Parameter, mit dem Sie das durchschnittliche Diagramm vorwärts oder rückwärts verschieben können (negativer Offsetwert). Dies ermöglicht Ihnen, zu skizzieren, was gemeinhin als verschoben werden160moving Mittelwerte bezeichnet. Lesen Sie mehr über verschobene bewegte Durchschnitte auf Investopedia. Bitte senden Sie alle Fragen und Kommentare zur TC2000 Version 12 an feedbacktc2000. 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