Mudança De Tamanho Médio

TechLibrary mover-tamanho médio de serviços de edição rpm bgp, editar serviços rpm sonda proprietário teste teste-nome, editar serviços rpm twamp cliente controle-controle de conexão-nome do cliente Declaração de informações de versão apresentada no Junos OS versão 8.5. Declaração apresentada no Junos OS Release 9.3 para switches da Série EX. Declaração introduzida no Junos OS Versão 13.2 para os roteadores de transporte de pacotes da série PTX. Suporte no serviço de edição rpm twamp controle de cliente-controle de conexão-nível de hierarquia de nome de cliente introduzido no Junos OS versão 15.1 para roteadores da Série MX. Descrição Permitir operações de cálculo estatístico (média móvel) a serem executadas em um número configurável das amostras mais recentes (números). Número Número de amostras a serem utilizadas nos cálculos. Intervalo: 0 a 1024 Interface de nível de privilégio necessário Para visualizar esta declaração na configuração. Interface-controlPara adicionar esta declaração à configuração. O melhor comprimento para uma média móvel Os comerciantes trabalham no chão da Bolsa de Valores de Nova York. CHAPEL HILL, NC (MarketWatch) Se não a média móvel de 200 dias, e quanto ao dia dos 100 dias ou aos 50 dias. Essas são as perguntas que estão sendo feitas, de uma forma ou de outra, por temporizadores de mercado no mundo todo como eles Descubra qual (são) indicador (s) eles usarão para dizer-lhes quando sair da incrível festa que Wall Street está jogando. Hulbert: March Madness aplica-se ao seu portfólio Mark Hulbert aconselha os espectadores a não fazer movimentos irresponsáveis ​​com seu portfólio de ações como resultado de reações emocionais para March Madness. Três semanas atrás, você pode se lembrar, eu me concentrei na média móvel de 200 dias. Um dos indicadores mais amplamente utilizados para determinar mudanças na tendência principal dos mercados. Descobriu que isso deixava muito a desejar: por exemplo, seu desempenho diminuiu acentuadamente nas últimas décadas, de modo que alguns pesquisadores começaram a se perguntar se perderam sua capacidade de mercado. Outra razão pela qual alguns temporizadores de mercado estão insatisfeitos com a média móvel de 200 dias não é uma crítica por si só, mas uma característica inerente a qualquer indicador de tendência: ele, por definição, não escolherá o topo. Isso porque um sinal de venda não será desencadeado até que o mercado tenha caído abaixo do seu nível médio dos 200 dias de negociação anteriores. Naquele momento, é claro, o mercado já pode ter sofrido uma perda considerável. Por ambas as razões, vários de vocês que leram minha coluna de três semanas atrás me pediram para medir o desempenho de médias móveis de curto prazo. Então, é isso que eu fiz para esta coluna. Infelizmente, não alcancei resultados sensivelmente diferentes com nenhuma das médias móveis mais curtas que estudei. Com certeza, o prazo mais curto das médias móveis faz um melhor trabalho do que os 200 dias de sair mais cedo quando o mercado recusar. Mas eles também começam a se perder com mais freqüência também. No equilíbrio, seus registros a longo prazo não são significativamente diferentes dos da média móvel de 200 dias. Além disso, cada uma das médias móveis que testei sofreu com a mesma diminuição acentuada nos retornos nas últimas décadas, como achei com a média de 200 dias. Surpreendida por esses resultados, a Norm Fosback, ex-diretora do Instituto de Pesquisa Econométrica e atualmente editora do Fosbacks Fund Forecaster, argumenta que não devemos ser. No livro de texto que ele escreveu há três décadas, intitulado Stock Market Logic, ele escreveu: Não há números mágicos na sequência de tendências. Alguns comprimentos médios móveis podem ter funcionado melhor no passado, mas, afinal, algo teve que funcionar melhor no passado e testando todo o possível, como poderia ajudar, mas não encontrá-lo, deve ser um requisito básico de qualquer tendência média móvel Seguindo o sistema que praticamente todos os comprimentos médios móveis prevêem sucesso em maior ou menor grau. Se apenas um ou dois comprimentos funcionam, as probabilidades são elevadas de que resultados bem-sucedidos foram obtidos por acaso. E quanto à cruz da morte Antes de deixar o assunto das médias móveis de diferentes comprimentos, quero também dizer algumas palavras sobre as tentativas de combinar duas médias móveis de diferentes comprimentos em um único sistema de tendências. Muitos consideram que ele é descendente quando a média móvel mais curta cruza abaixo da mais longa, e alta quando o menor aumenta acima do mais longo. Por sinal, no caso das médias de 50 dias e 200 dias, esses dois cruzamentos são chamados cruz de morte e cruz dourada. Eu investiguei todas as mortes e cruzes douradas ao longo do século passado pela Dow Jones Industrial Average. Como antes, achei que sua proeza preditiva diminuiu significativamente nas últimas décadas. Aviso da tabela de acompanhamento que, durante todo o período em que o Dow existe desde 1896, esses dois eventos cruzados fizeram um trabalho respeitável. No entanto, note também que, desde 1970, eles fizeram um trabalho muito mais pobre, com o mercado ao longo de um, três e seis meses após cruzamentos de morte, na verdade, melhorando em média do que os cruzamentos dourados. Ganho médio de Dow no próximo mês Ganho médio de Dow nos próximos 3 meses Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Todos os direitos reservados. Dados intraday fornecidos pela SIX Informações Financeiras e sujeito aos termos de uso. Dados históricos e atuais do fim do dia fornecidos pela SIX Financial Information. Dados intraday atrasados ​​por requisitos de troca. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Todas as citações estão em tempo de troca local. Dados em tempo real da última venda fornecidos pelo NASDAQ. Mais informações sobre o NASDAQ trocaram símbolos e seu status financeiro atual. Os dados intraday atrasaram 15 minutos para Nasdaq e 20 minutos para outras trocas. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Os dados intrínsecos da SEHK são fornecidos pela SIX Financial Information e pelo menos 60 minutos atrasados. Todas as cotações estão em tempo de troca local. Nenhum resultado encontrado Últimas notíciasNas estatísticas, uma média móvel simples é um algoritmo que calcula a média não ponderada das últimas n amostras. O parâmetro n geralmente é chamado de tamanho da janela, porque o algoritmo pode ser pensado como uma janela que desliza sobre os pontos de dados. Ao usar uma formulação recursiva do algoritmo, o número de operações necessárias por amostra é reduzido a uma adição, uma subtração e uma divisão. Uma vez que a formulação é independente do tamanho da janela n. A complexidade de tempo de execução é O (1). Isto é, constante. A fórmula recursiva da média móvel não ponderada é, onde média é a média móvel e x representa um ponto de dados. Assim, sempre que a janela desliza para a direita, um ponto de dados, a cauda, ​​deixa cair e um ponto de dados, a cabeça, se move. Implementação Uma implementação da média móvel simples deve levar em consideração a inicialização Algoritmo desde que A janela não está totalmente preenchida com valores, a fórmula recursiva falha. Armazenamento O acesso ao elemento da cauda é necessário, o que, dependendo da implementação, requer um armazenamento de n elementos. Minha implementação usa a fórmula apresentada quando a janela está totalmente preenchida com valores e, de outro modo, muda para a fórmula, que atualiza a média ao recalcular a soma dos elementos anteriores. Observe que isso pode levar a instabilidades numéricas devido à aritmética de ponto flutuante. No que diz respeito ao consumo de memória, a implementação usa iteradores para acompanhar os elementos da cabeça e da cauda. Isso leva a uma implementação com constantes requisitos de memória independentes do tamanho da janela. Aqui está o procedimento de atualização que desliza a janela para a direita. Em. NET, a maioria das coleções invalida seus enumeradores quando a coleção subjacente é modificada. A implementação, no entanto, depende de enumeradores válidos. Especialmente em aplicações baseadas em streaming, a coleção subjacente precisa ser modificada quando um novo elemento chegar. Uma maneira de lidar com isso é criar uma coleção de tamanho fixo circular simples de tamanho n1 que nunca invalida seus iteradores e, alternativamente, adicione um elemento e chame Shift. Gostaria de descobrir como implementar isso, pois a função Test é muito confusa para mim. Preciso converter dados em Array, então execute SMA SMA SMA novo (20, matriz) para um SMA de 20 períodos Como faço para lidar Função shift () É necessário implementar construtores. (Desculpe pela confusão). Não, você não precisa converter seus dados em uma matriz, desde que seus dados implemente IEnumerable1 e o tipo enumerado seja duplo. No que diz respeito à sua mensagem privada, você precisa converter o DataRow em algo que é enumerável de valores duplos. Sua abordagem funciona. Shift, desliza a janela para uma posição para a esquerda. Para um conjunto de dados de dizer 40 valores e um SMA de 20 períodos, você tem 21 posições em que a janela se encaixa (40 8211 20 1). Cada vez que você chama Shift (), a janela é movida para a esquerda por uma posição e Average () retorna o SMA para a posição atual da janela. Ou seja, a média não ponderada de todos os valores dentro da janela. Além disso, minha implementação permite calcular o SMA mesmo se a janela não estiver totalmente preenchida no início. Então, na essência, espero que isso ajude. Qualquer outra questão AVISO DE COPYRIGHT Christoph Heindl e cheind. wordpress, 2009-2012. O uso não autorizado e a duplicação deste material sem permissão expressa e escrita deste autor de blogs e do proprietário são estritamente proibidos. Excertos e links podem ser usados, desde que seja dado crédito completo e claro a Christoph Heindl e a cheind. wordpress com orientação apropriada e específica para o conteúdo original. Postagens recentes