चलती - औसत - घातीय क्षय

मैं अनिवार्य रूप से इस तरह के मूल्यों की एक सरणी है। सरणी के ऊपर सरलीकृत है, मैं अपने वास्तविक कोड में 1 मिलीसेकेंड का मूल्य 1 इकट्ठा कर रहा हूं और मुझे एक एल्गोरिथम पर आउटपुट को संसाधित करने की ज़रूरत है, तर्क विफल रहता है क्योंकि मेरे ऊपर के उदाहरण में, 0 36 वास्तविक शिखर है, लेकिन मेरा एल्गोरिदम पीछे की ओर देखता है और चरम के रूप में बहुत अंतिम संख्या 0 25 देखता है, क्योंकि इसके पहले 0 24 में कमी आई है। लक्ष्य इन मानों को लेना है और उनको एक एल्गोरिथ्म लागू करते हैं जो उन्हें थोड़ा सा चिकना कर देगा ताकि मेरे पास अधिक रैखिक मान हो जाए, मैं अपने परिणामों को curvy होना पसंद नहीं करता। मुझे अपने मूल्यों पर एक घातीय हिलाने वाले औसत फिल्टर को लागू करने के लिए कहा गया है मैं कैसे कर सकता हूं यह मेरे लिए गणितीय समीकरणों को पढ़ने के लिए बहुत मुश्किल है, मैं कोड के साथ बहुत बेहतर काम करता हूं। मैं अपने सरणी में मूल्यों को कैसे संसाधित करता हूं, एक घातीय चलती औसत गणना को लागू करने के लिए भी उन्हें लागू करता हूं। एक घातीय चलती औसत आपको कुछ राज्य को आस-पास रखने की आवश्यकता है आपको एक ट्यूनिंग पैरामीटर की आवश्यकता है यह एक छोटे वर्ग के लिए कॉल करता है जिसे आप जावा 5 या बाद के संस्करण का उपयोग करने के लिए मानते हैं। आप चाहते हैं क्षय पैरामीटर के साथ ट्यूनिंग 0 और 1 के बीच होना चाहिए और फिर औसत के लिए फिल्टर का उपयोग करें। जब कुछ मैथमैटिकल पुनरावृत्ति, जब आपको इसे कोड में बदलना है, तो आपको वास्तव में यह जानने की ज़रूरत है कि गणितिकों को सरणियों में अनुक्रमित और सबस्क्रिप्ट के साथ अनुक्रम लिखना चाहते हैं वे कुछ अन्य नोटेशन भी हैं, जो कि मदद नहीं करते हैं, लेकिन ईएमए बहुत आसान है क्योंकि आपको केवल आवश्यकता है एक पुराने मूल्य को याद करने के लिए कोई जटिल राज्य सरणियों की आवश्यकता नहीं है। उत्तर 8 फरवरी, 20 20 को 42. टीकेकोहेरन बहुत अच्छा नहीं है जब चीजें आसान हो सकती हैं एक नया अनुक्रम के साथ शुरू होने पर, एक नया औसत प्राप्त करें नोट करें कि पहले कुछ शब्दों में औसत प्रभाव सीमा प्रभाव के कारण थोड़ा सा कूद जाएगा, लेकिन आप अन्य चलने वाली औसत के साथ उन लोगों को भी प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन एक अच्छा फायदा यह है कि आप औसत औसत तर्क को एवरेजर और प्रयोग में बिना परेशान किए जा सकते हैं। वह आपके कार्यक्रम के बाकी हिस्सों में बहुत अधिक डोनल फैलो 9 फरवरी से 06 06 है। मुझे आपके प्रश्नों को समझने में कठिनाई हो रही है, लेकिन मैं किसी भी तरह से जवाब देने की कोशिश करूंगा। 1 अगर आपका एल्गोरिथ्म 0 0 के स्थान पर 0 25 के बजाय मिले, तो यह गलत है यह गलत है क्योंकि यह एक मोनोटोनिक वृद्धि या घटता मानता है जो हमेशा ऊपर जा रहा है या हमेशा नीचे जा रहा है जब तक आप अपने सभी डेटा का औसत नहीं करते, आपके डेटा अंक --- जैसा कि आप उन्हें प्रस्तुत करते हैं --- नॉनलाइन हैं यदि आप वास्तव में अधिकतम समय में दो बिंदुओं के बीच का मान, फिर अपने सरणी को टिम से टूमेक्स में दोहराएं और उस सबरेरा का अधिकतम पता लगाएं .2 अब, मूविंग एवरेज की अवधारणा बहुत सरल है कि मैं निम्नलिखित सूची 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 मैं इसे दो अंक 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 की औसत ले कर इसे चिकना कर सकता हूँ ध्यान दें कि पहली संख्या 1 5 और 1 4 सेकंड की औसत है और पहली दूसरी दूसरी सूची 1 4 और 1 5 की औसत तीसरी और दूसरी पुरानी सूची तीसरी नई सूची 1 5 और 1 4 की चौथी और तीसरी है, और इसी तरह मैं यह तीन या चार की अवधि बना दिया है, या n नोटिस कैसे डेटा बहुत चिकना है काम पर चलती औसत देखने का एक अच्छा तरीका है Google वित्त में जाने के लिए, एक स्टॉक का चयन करें टेस्ला मोटर्स को बहुत अस्थिर TSLA का प्रयास करें और नीचे दिए गए तकनीकी पर क्लिक करें एक निर्दिष्ट अवधि के साथ मूविंग मूवमेंट का चयन करें, और अपने भिन्नताओं की तुलना करने के लिए घातीय चलती औसत का चयन करें। एक्सपेन्नेएन्टल मूविंग एवरी इस का सिर्फ एक और विस्तार है, लेकिन नए आंकड़ों के मुकाबले पुराने डाटा भार यह पीठ पर चौरसाई के पूर्वाग्रह का एक तरीका है कृपया विकिपीडिया प्रविष्टि पढ़ें। तो, यह एक उत्तर की तुलना में अधिक एक टिप्पणी है, लेकिन थोड़ा टिप्पणी बॉक्स सिर्फ छोटे भाग्य के लिए था.अगर आपको गणित के साथ परेशानी हो रही है, तो आप घाट के बजाए एक सरल चलती औसत के साथ जा सकते हैं। आपको मिले आउटपुट एक्स एक्सटेक्टेड प्यूडोकोड द्वारा विभाजित अंतिम x शब्द होगा.नोट करें कि आपको डेटा के शुरुआती और अंतिम हिस्सों को संभालना होगा क्योंकि स्पष्ट रूप से आप अपने दूसरे डेटा बिंदु पर हैं जब आप पिछले 5 शब्द औसत नहीं कर सकते हैं , इस फिर से इस चलती औसत योग राशि की गणना करने के अधिक कुशल तरीके हैं - सबसे पुराना नवीनतम, लेकिन यह है कि क्या हो रहा है की अवधारणा को प्राप्त करना है। उत्तर दें फरवरी 8 12 पर 20 41. एक्सपेन्नेएलिटी मूविंग औसत - एम्मा। नीचे घातीय मूविंग औसत - EMA 12- और 26-दिवसीय ईएमए सबसे लोकप्रिय अल्प-अवधि की औसत हैं, और इन्हें चलने वाले औसत कनवर्जेन्स विचलन एमएसीडी जैसे संकेतक बनाने के लिए उपयोग किया जाता है और पीपीओ प्रतिशत प्रतिशत सामान्य रूप से, 50- और 200-दिवसीय ईएमए दीर्घकालिक प्रवृत्तियों के संकेत के रूप में उपयोग किया जाता है। तकनीकी विश्लेषण करने वाले ट्रेडर्स औसत चलते हुए बहुत उपयोगी और व्यावहारिक खोज करते हैं, लेकिन सही तरीके से लागू होने पर गलत तरीके से इस्तेमाल किया जाता है या गलत तरीके से उपयोग किया जाता है। सामान्यतः तकनीकी विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली सभी चल रही औसत उनके प्रकृति, संकेतक नतीजतन, एक चलती हुई औसत को किसी विशेष बाजार चार्ट में लागू करने से खींचा जाने वाला निष्कर्ष बाज़ार की चाल की पुष्टि करना या इसकी ताकत का संकेत देने के लिए होना चाहिए, ई सूचक लाइन ने बाजार में एक महत्वपूर्ण कदम को प्रतिबिंबित करने के लिए एक बदलाव किया है, बाजार प्रविष्टि का इष्टतम बिंदु पहले ही पारित कर चुका है एक ईएमए कुछ हद तक इस दुविधा को कम करने की सेवा प्रदान करता है क्योंकि एएमए गणना नवीनतम डेटा पर अधिक वजन रखती है, यह हब कीमत कार्रवाई थोड़ा सा और इसलिए जल्दी प्रतिक्रिया देता है यह एक वांछनीय है जब एक ईएमए का उपयोग व्यापारिक संकेतों को प्राप्त करने के लिए किया जाता है। ईएमए के बारे में। सभी चलती औसत सूचकों की तरह, वे बाज़ारों के रुझान के लिए बेहतर ढंग से अनुकूल हैं जब बाजार मजबूत होता है और ईएमए इंडिकेटर लाइन को लगातार ऊपर उठाना जारी रखेगी और डाउन ट्रेंड के लिए उप-रेखांकन भी दिखाएगा। सतर्क व्यापारी केवल ईएमए लाइन की दिशा पर ही ध्यान नहीं देगा बल्कि एक बार से अगले पश्चात बदलाव की दर के संबंध में भी ध्यान देगा उदाहरण के लिए, जब एक मजबूत अपट्रेंड की कीमत की कार्रवाई को समतल करना और रिवर्स करना शुरू होता है, तो एक बार से अगले पश्चात एएमए के परिवर्तन की दर कम होने लगती है, जब तक कि सूचक रेखा रूपावत नहीं होती और परिवर्तन की दर शून्य है। ठहराव के प्रभाव की वजह से, इस बिंदु से या यहां तक ​​कि कुछ बार पहले, मूल्य कार्रवाई पहले से उलट होनी चाहिए इसलिए यह है कि ईएमए के परिवर्तन की दर में लगातार घटने का इस्तेमाल किया जा सकता है एक संकेतक के रूप में जो आगे बढ़ने वाले औसत के चलने वाले प्रभावों की वजह से दुविधा का सामना कर सकता है। ईएमए का प्रयोग आम तौर पर अन्य संकेतकों के साथ संयोजन के रूप में उपयोग किया जाता है जो महत्वपूर्ण बाज़ार चालन की पुष्टि करता है और उनकी वैधता को मापने के लिए व्यापारियों के लिए जो अंतराल और तेजी से आगे बढ़ते हैं बाजार, ईएमए अधिक लागू होता है व्यापारियों के पक्षपात का निर्धारण करने के लिए व्यापारी अक्सर ईएमए का उपयोग करते हैं उदाहरण के लिए, यदि एक दैनिक चार्ट पर एक ईएमए मजबूत उतार-चढ़ाव दिखाता है, तो एक इंट्रेडय व्यापारी की रणनीति केवल अंतराल पर लंबे समय से ही व्यापार कर सकती है चार्ट। अनुमानित भारित मूविंग औसत। अस्थिरता जोखिम का सबसे सामान्य उपाय है, लेकिन यह कई जायके में आता है। पिछले लेख में, हमने दिखाया है कि साधारण इतिहासका गणना कैसे करें अस्थिरता इस आलेख को पढ़ने के लिए, भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का उपयोग करना देखें हम स्टॉक डेटा के 30 दिनों के आधार पर दैनिक उतार-चढ़ाव की गणना करने के लिए Google के वास्तविक स्टॉक मूल्य डेटा का इस्तेमाल करते हैं इस लेख में, हम सरल अस्थिरता में सुधार करेंगे और तीव्रता से भारित औसत EWMA ऐतिहासिक Vs Implied अस्थिरता चलती है सबसे पहले, इस मीट्रिक को परिप्रेक्ष्य में थोड़ा सा लगा दिया ऐतिहासिक और निहित या अंतर्निहित अस्थिरता के दो व्यापक दृष्टिकोण हैं ऐतिहासिक दृष्टिकोण यह मानते हैं कि अतीत में हम आशा में इतिहास को मापते हैं कि यह भविष्य कहनेवाला अस्थिरता दूसरी तरफ, यह इतिहास की उपेक्षा करता है जो बाजार की कीमतों से उत्पन्न उतार-चढ़ाव के लिए हल करता है यह आशा करता है कि बाजार में सबसे अच्छी बात है और बाजार मूल्य में भी शामिल है, भले ही परस्पर अप्रत्यक्ष रूप से, संबंधित रीडिंग के लिए सर्वसम्मति अनुमान, देखें और सीमाएं देखें वाष्पशीलता। यदि हम उपरोक्त बाईं ओर सिर्फ तीन ऐतिहासिक दृष्टिकोणों पर ध्यान देते हैं, तो उनके पास आम में दो चरण हैं। कालानुक्रमिक श्रृंखला की गणना करें एक भारोत्तोलन योजना लागू करें। सबसे पहले, हम आवधिक वापसी की गणना करते हैं जो आमतौर पर दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला होती है जहां प्रत्येक प्रतिफल लगातार जटिल शब्दों में व्यक्त होता है, प्रत्येक दिन के लिए, हम स्टॉक की कीमतों के अनुपात का स्वाभाविक लॉग लेते हैं I कल कीमत, और इतने पर। यह दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला का उत्पादन करती है, यूआई से यू आईएम पर निर्भर करता है कि कितने दिन मी दिन हम माप रहे हैं। यह हमें दूसरे चरण में ले जाता है यह वह जगह है जहां तीन दृष्टिकोण अलग हैं पिछले लेख में भावी जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का प्रयोग करते हुए, हमने दिखाया कि स्वीकार्य सरलीकरण के तहत, सरल भिन्नता स्क्वायर रिटर्न की औसत है। नोट यह कि प्रत्येक आवधिक रिटर्न के बारे में बताता है, फिर उस दिन की संख्या या टिप्पणियों को विभाजित करता है तो, यह सच है कि चुकता आवधिक रिटर्न का औसत सिर्फ एक और तरीका है, प्रत्येक स्क्वेर्ड रिटर्न को एक समान वजन दिया जाता है। अगर अल्फा ए विशेष रूप से एक भारित कारक है, तो एक 1 मीटर, फिर एक सरल विचरण दिखता है इस तरह से कुछ। EWMA सरल विचरण पर सुधार इस दृष्टिकोण की कमजोरी यह है कि सभी रिटर्न एक ही वजन कम करते हैं कल की हाल ही में वापसी का पिछले महीने की वापसी की तुलना में विचरण पर और अधिक प्रभाव नहीं पड़ता है इस समस्या को तेजी से भारित चलती औसत ईडब्ल्यूएमए, जिसमें अधिक हाल के रिटर्न का विचरण पर अधिक वजन होता है। तीव्रता से भारित चलती औसत EWMA लैम्ब्डा का परिचय देता है जिसे लम्ब्डा पैरामीटर कहा जाता है, लम्बेडा एक से कम होना चाहिए, उस स्थिति में, समान वजन के बजाय प्रत्येक स्क्वेर्ड रिटर्न का भार एक गुणक के रूप में निम्नानुसार है। उदाहरण के लिए, जोखिम मैट्रिक्स टीएम, एक वित्तीय जोखिम प्रबंधन कंपनी, 0 94 या 94 के लैम्ब्डा का उपयोग करने की आदत है, इस मामले में, सबसे हाल ही में चुकता आवधिक वापसी का वजन 1-0 94 94 0 6 है अगले स्क्वेर्ड रिटर्न केवल इस मामले में पूर्व वजन का एक लम्ब्डा-मल्टीपल है, 6 गुणा करके 94 5 64 और तीसरा पहले दिन का वजन 1-0 94 94 94 2 5 30 के बराबर होता है। इसका अर्थ घातीय का अर्थ है ईडब्ल्यूएमए में प्रत्येक वजन एक निरंतर गुणक यानी लैम्ब्डा है, जो पहले दिन के वजन में से कम से कम होना चाहिए यह एक भिन्नता को सुनिश्चित करता है जो अधिक हाल के आंकड़ों की ओर भारित या पक्षपाती है। अधिक जानने के लिए, Google की अस्थिरता के लिए एक्सेल वर्कशीट देखें Google के लिए बस अस्थिरता और ईडब्ल्यूएमए के बीच का अंतर नीचे दिखाया गया है। कॉलम ओ में दिखाए गए अनुसार साधारण अस्थिरता 0 और 1 9 6 तक प्रत्येक आवधिक वापसी का वजन करती है। हमारे पास दो साल का दैनिक स्टॉक मूल्य डेटा था जो कि 50 9 दैनिक रिटर्न और 1 50 9 0 196 है लेकिन नोटिस कि कॉलम पी 6 का वजन, तो 5 64, फिर 5 3 और इतने पर सरल विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच अंतर है। याद रखें जब हम कॉलम क्यू में पूरी श्रृंखला जोड़ते हैं तो हमारे पास भिन्नता है, जो कि का वर्ग है मानक विचलन अगर हम अस्थिरता चाहते हैं, तो हमें उस विचरण के वर्गमूल को याद रखना चाहिए। Google के मामले में विचरण और ईवएमए के बीच दैनिक उतार-चढ़ाव में क्या अंतर है यह महत्वपूर्ण है कि सरल विचरण हमें एक दैनिक 2 4 की अस्थिरता लेकिन ईडब्ल्यूएमए ने केवल 1 4 की दैनिक अस्थिरता को विवरण के लिए स्प्रैडशीट दिखाई दिया, जाहिर है, Google की अस्थिरता अधिक हाल ही में बसे, इसलिए एक साधारण विसंगति कृत्रिम रूप से ऊंचा हो सकता है। आज का विचरण पियोर दिवस के विचरण का कार्य है आप देखेंगे कि हमें ज़्यादा गिरावट के वजन की लंबी श्रृंखला की गणना करने की आवश्यकता है, हम यहां गणित नहीं जीते, लेकिन ईडब्ल्यूएमए की सबसे अच्छी सुविधाओं में से एक यह है कि पूरी श्रृंखला आसानी से एक पुनरावर्ती फार्मूला को कम कर देता है। पुनरावृत्तीय अर्थ यह है कि आज के विचरण संदर्भ यानी पहले दिन के विचरण का एक कार्य है आप स्प्रेडशीट में भी यह सूत्र देख सकते हैं, और यह उसी तरह के परिणाम का उत्पादन करता है, जो लैंडहैंड गणना के रूप में बताता है कि ईडब्ल्यूएमए के तहत आज के विचरण का कल के लेन-देन प्लस काल के स्क्वेर्ड चुकता के बराबर है। एक शून्य से लैम्ब्डा का तौलना ध्यान दें कि हम कल की वेटेड वियरेंस और वेटेड, स्क्वेर्ड रिटर्न की तुलना में दो शब्दों को कैसे जोड़ रहे हैं। यहां तक ​​कि, लैम्ब्डा हमारे चौरसाई बराबर है एमीटर एक उच्च लैम्ब्डा उदा जैसे जोखिम मैट्रिक एस 94 इंगित करता है कि श्रृंखला में धीमी क्षय - रिश्तेदार शब्दों में, हम श्रृंखला में अधिक डेटा पॉइंट होने जा रहे हैं और वे धीरे धीरे गिरने जा रहे हैं दूसरी तरफ, अगर हम लैम्ब्डा को कम करते हैं , हम उच्च क्षय से संकेत मिलता है कि वजन अधिक तेज़ी से गिर जाते हैं और, तेज़ी से क्षय के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में, कम डेटा पॉइंट का उपयोग किया जाता है स्प्रेडशीट में, लैम्ब्डा एक इनपुट है, ताकि आप इसकी संवेदनशीलता के साथ प्रयोग कर सकें। सारांश वाष्पशीलता तात्कालिक मानक स्टॉक का विचलन और सबसे आम जोखिम मीट्रिक यह भिन्नता का वर्गमूल भी है, हम ऐतिहासिक या निहित अर्थपूर्ण अस्थिरता के भिन्नता का आकलन कर सकते हैं जब ऐतिहासिक रूप से मापने के लिए सबसे आसान तरीका सरल विचरण होता है लेकिन सरल विचरण के साथ कमजोरी सभी वज़न समान वज़न होते हैं इसलिए हम एक क्लासिक ट्रेड-ऑफ का सामना करते हैं, हम हमेशा अधिक डेटा चाहते हैं, लेकिन जितना अधिक आंकड़े हमारे पास हैं उतना ही कम गणना योग्य आंकड़ों द्वारा पतला किया जाता है घाटेदार भारित चलती औसत ई डब्ल्यूएमए आवधिक रिटर्न के लिए वजन बताए सरल विचरण पर सुधार करता है, ऐसा करने से, हम दोनों एक बड़े नमूना आकार का उपयोग कर सकते हैं लेकिन अधिक हाल के रिटर्न के लिए अधिक वजन भी दे सकते हैं। इस विषय पर एक फिल्म ट्यूटोरियल देखने के लिए, बायोनिक कछुए पर जाएं। संयुक्त राज्य अमेरिका की अधिकतम राशि उधार ले सकती है। ऋण की छत दूसरी लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत बनाई गई थी। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल किसी अन्य डिपॉजिटरी संस्था को रिजर्व। 1 किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का एक सांख्यिकीय उपाय या तो या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जिसने वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना किया नॉनफॉर्म पेरोल खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी को संदर्भित करता है अमेरिकी श्रम ब्यूरो। भारतीय रुपया के लिए मुद्रा संक्षेप या मुद्रा प्रतीक, भारत की मुद्रा रुपया 1 से बना है