3 달 계산 중심의 이동 평균 계산

이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. David, 예, MapReduce는 많은 양의 데이터를 처리하기위한 것입니다. 그리고 일반적으로지도와 축소 함수는 얼마나 많은지도 작성자 또는 얼마나 많은지도 작성자가 있는지 최적화해야한다는 아이디어입니다. 내가 게시 한 알고리즘은 어떤 매퍼가 데이터의 어느 부분을 가져올지를 알 수 있습니다. 각 입력 레코드는 필요한 모든 작업을 줄일 수 있습니다. Joe K Sep 18 12 at 22 30. 가장 잘 알고있는 이동 평균 MR은 정렬 된 데이터의 비 교차 범위를 처리하는 반면, 계산은 본질적으로 정렬 된 데이터보다 슬라이딩 윈도우이기 때문에 MapReduce 패러다임에 잘 맵핑되지 않습니다. 다음과 같이 솔루션이 표시됩니다. a 두 가지 다른 파티션을 만들 수있는 맞춤형 파티션 도구를 구현하려면 두 번의 주행에서 각 감속기는 서로 다른 범위의 데이터를 얻고 이동 평균을 계산합니다. 여기서 설명하려고하는 부분은 R1에서 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. 일부 Q에 대해서는 이동 평균을 계산할 것입니다. 다음 실행에서는 R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14와 같은 데이터를 가져와야합니다. 나머지 이동 평균을 계산하십시오. 결과를 집계해야합니다. 커스텀 파티셔너는 두 개의 작동 모드를 가질 것입니다 - 매번 같은 범위로 나뉘어져 있지만 약간의 시프트가있는 의사 코드에서는 파티션 키처럼 보일 것입니다. SHIFT MAXKEY numOfPartitions SHIFT를 구성에서 가져올 곳 MAXKEY 가정하는 키의 최대 값 단순하기 때문에 그들은 0으로 시작합니다. RecordReader, IMHO는 특정 분할로 제한되고 분할 경계를 넘어갈 수 없기 때문에 해결책이 아닙니다. 또 다른 솔루션은 입력 데이터 분할의 사용자 정의 논리를 구현하는 것입니다. 이는 InputFormat의 일부입니다. It 분할과 마찬가지로 2 가지 슬라이드를 수행 할 수 있습니다. 이동 평균은 무엇입니까? 가장 널리 사용되는 기술 지표 중 이동 평균은 현재 추세의 방향을 측정하는 데 사용됩니다. 모든 유형의 이동 평균은 일반적으로이 튜토리얼에서 MA로 작성된 수학적 결과입니다 과거의 많은 데이터 포인트를 평균하여 계산 한 결과 최종 평균을 차트에 그려 트레이더가 매끄러운 데이터를 볼 수있게합니다. 모든 금융 시장에 내재 된 일상적인 가격 변동. 간단한 이동 평균 SMA로 적절하게 알려진 이동 평균의 가장 단순한 형태는 주어진 값 집합의 산술 평균을 취하여 계산됩니다. 예를 들어, 10 일 이동 평균을 계산하면 지난 10 일간의 종가를 합산 한 다음 결과를 10으로 나눕니다. 그림 1에서 지난 10 일 동안의 가격 합계 110을 일 수로 나눕니다. 10 일 평균에 도달하는 것 상인이 대신 50 일 평균을보고 싶다면 동일한 유형의 계산이 이루어 지지만 과거 50 일 동안의 가격이 포함됩니다. 11 이하의 평균 결과는 고려됩니다 과거 10 일 동안의 자산 가격 결정 방법을 상인에게 알리기 위해 10 데이터 포인트를 초과했습니다. 아마도 기술 거래자가이 도구를 일반 평균이 아니라 이동 평균이라고 부르는 이유가 궁금 할 것입니다. 값을 사용할 수있게되면 가장 오래된 데이터 포인트를 집합에서 삭제하고 새로운 데이터 포인트를 가져와야합니다. 따라서 데이터 세트는 새로운 데이터가 사용 가능할 때 지속적으로 계정으로 이동합니다. 이 계산 방법은 현재 정보가 계산됩니다 그림 2에서 새 값인 5가 집합에 추가되면 지난 10 개의 데이터 요소를 나타내는 빨간색 상자가 오른쪽으로 이동하고 15의 마지막 값이 계산에서 제외됩니다. 5의 높은 값을 대체하면 데이터 세트의 평균이 11에서 10으로 감소하는 것을 볼 수 있습니다. 이동 평균은 어떻게 보입니까 MA의 값이 계산되면, 그들은 pl 다. 차트 위로 이동 한 다음 연결하여 움직이는 평균선을 만듭니다. 이 커브 선은 기술 거래자 차트에서 흔히 볼 수 있지만 나중에 사용되는 방식은 크게 다를 수 있습니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이, 계산에 사용 된 기간의 수를 조정하여 차트에 둘 이상의 이동 평균을 계산 이러한 곡선들은 처음에는 혼란 스럽거나 혼란스럽게 보일 수 있지만 시간이 지남에 따라 익숙해집니다. 빨간색 선은 단순히 평균 가격입니다 지난 50 일 동안 파란 선은 지난 100 일 동안의 평균 가격입니다. 이제 이동 평균이 무엇인지 알 수 있고 다른 유형의 이동 평균을 도입하고 단순 이동 평균은 거래자들 사이에서 매우 인기가 있지만 모든 기술 지표와 마찬가지로 비평가가 있습니다 많은 사람들은 SMA의 유용성은 제한적이라고 주장합니다 데이터 시리즈의 포인트는 시퀀스에서 발생하는 위치와 상관없이 동일하게 가중됩니다. 비평가는 최신 데이터가 이전 데이터보다 중요하며 최종 결과에 더 큰 영향을 주어야한다고 주장합니다. 이 비판에 대응하여 거래자는 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하여 다양한 유형의 새로운 평균을 창안했으며, 그 중 가장 인기있는 것은 지수 이동 평균 EMA입니다. 추가 정보는 가중 이동 평균의 기본 사항과 SMA 및 EMA. 지수 이동 평균 지수 이동 평균은 새로운 정보에보다 민감하게 반응하기 위해 최근 가격에 더 많은 가중치를 부여하는 이동 평균 유형입니다. EMA 계산을위한 다소 복잡한 공식을 학습하는 것은 많은 경우 불필요 할 수 있습니다 트레이더, 거의 모든 차트 패키지가 계산을하기 때문에, 그러나, 거기에 수학 괴짜에 대한, 여기에 EMA 방정식입니다. 수식을 사용하면 t o EMA의 첫 번째 점을 계산하면 이전 EMA로 사용할 수있는 값이 없음을 알 수 있습니다. 이 작은 문제는 간단한 이동 평균으로 계산을 시작하고 위 공식을 계속 사용하여 해결할 수 있습니다. 간단한 이동 평균과 지수 이동 평균을 모두 계산하는 방법의 실제 예제가 포함 된 샘플 스프레드 시트를 제공했습니다. EMA와 SMA의 차이점 이제 SMA와 EMA가 계산되는 방법에 대해 더 잘 이해하게되었습니다. , 이러한 평균이 어떻게 다른지 살펴 보도록하겠습니다. EMA의 계산을 살펴보면, 최근의 데이터 포인트에 중점을 두어 가중 평균의 한 유형으로 인식하게됩니다. 그림 5에서 기간의 수 각 평균에서 사용 된 평균은 동일하지만 15 EMA는 변화하는 가격에보다 신속하게 응답합니다. 가격이 상승 할 때 EMA가 더 높은 가치를 지니고 가격이 하락할 때 SMA보다 빠르다는 것을 유의하십시오 이 반응은 많은 상인들이 SMA보다 EMA를 사용하는 것을 선호하는 주된 이유입니다. 다른 요일은 무엇을 의미합니까? 이동 평균은 완전히 사용자 정의가 가능한 지표입니다. 즉 평균을 작성할 때 원하는 시간 프레임을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 이동 평균에 사용되는 가장 일반적인 기간은 15, 20, 30, 50, 100 및 200 일입니다. 평균을 생성하는 데 사용되는 시간 간격이 짧을수록 변경 가격이 더 민감 해집니다. 시간 범위가 길수록 덜 민감합니다 , 또는 더 매끄럽게, 평균은있을 것이다 당신의 이동 평균을 설치할 때 사용할 적당한 시간 구조가 없다 어느 것이 당신을 위해 잘 작동하는지 계산하는 가장 좋은 방법은 당신이 하나를 발견 할 때까지 여러 다른 시간주기를 실험하는 것이다. 당신의 전략에 맞는 것입니다.