Thursday, 2 March 2017

Exponentiell Gleitender Mittelfixpunkt

Dvg, ka D avg, k 1 (1 a) D k 1, aber während es implementiert wird, wenn ich es tun, um nur einen Gleitpunkt op zu speichern, D avg, ka (D avg, k 1 - D k 1) D k 1 Wie stark wirkt sich dies auf die Präzision aus? Oder ist es drastisch falsch, es so zu tun. Ich weiß, ich könnte paranoid gewesen sein, weil ich nur eine FP op gespeichert habe, ich bin bereit, sie theoretisch umzusetzen, aber trotzdem möchte ich das verstehen. Was auch immer Details, Beispiele können Sie, dass wäre toll. Vielen Dank. EDIT: Natürlich verstehe ich, dass auf die zweite Art und Weise, werde ich Präzision verlieren, wenn ich subtrahieren zwei sehr enge Zahlen in FP, sondern ist, dass der einzige Grund für die Umsetzung es den ersten Weg. Gespeichert Gespeichert Gespeichert Eric ist offline Erfahrener Benutzer Avatar von Eric Registriert seit 03.05.2005 Ort Hessen Beiträge 1.894 Standard AW: Hab ich schon mal gesagt, Verwenden Sie Präzision, wenn ich meine Genauigkeit, sollte darauf achten, es beim nächsten Mal :) 3) und ja, mein Durchschnitt ist nicht in der Nähe von 0, seine weit darüber hinaus, wie 82 oder etwas, so dass ich glaube, ich brauche nicht, fma, Recht zu verwenden. 4) Könnten Sie bitte den letzten Punkt genauer erklären: "In der früheren Operationssequenz ist die Auswertung von 1-a genau, wenn a mindestens 189quot ist, was ich nicht verstanden habe. Ndash avd: Ich reise und weg von meinem Nachschlagewerk, aber Sterbenz Lemma sagt, dass in einem Gleitkomma-System wie IEEE-754, wenn x und y sind endliche Fließkomma-Werte, so dass Y2 x 2y, so ist xy genau darstellbar. Es gibt einen formalen Beweis, aber im Wesentlichen die Tatsache, dass x und y nahe beieinander sind, garantiert, dass das Ergebnis einen Exponenten (in der Gleitpunktcodierung) kleiner oder gleich den Exponenten von x und y hat. Daher hat es Bedeutung und Bits, die mindestens so niedrig im Wert sind wie jene in x und y, so dass es das niedrige Bit der Subtraktion darstellen kann (sowie alle anderen). Ndash Eric Postpischil Jun 2 13 um 4: 04Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenz zu erzeugen Divergenz (MACD) und dem prozentualen Preisoszillator (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abschwächung der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnitten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einer Intraday-Chart handeln. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von IIR-Filter, die einfach zu implementieren ist in C und verwendet minimale Ressourcen. Anders als ein einfacher gleitender Durchschnitt erfordert es keinen RAM-Puffer, um vorherige Abtastwerte zu speichern. Es muss nur einen Wert (der vorherige Durchschnitt) zu speichern. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt wird als die folgende Gleichung ausgedrückt: avgn (in alpha) avgn-1 (1-alpha). Die Implementierung dieser Gleichung mit Floating-Point-Mathematik ist einfach, aber mit festen Punkt-Variablen ist ein wenig heikel. Das Code-Snippet verwendet hier 32-Bit-signierte Ganzzahlen für die Durchschnitts - und Eingabewerte. Zwischenwerte müssen 64-Bit-Mathematik verwenden, um Überlauffehler zu vermeiden. Alpha-Werte nahe bei Null repräsentieren eine starke Mittelung, während ein Alpha-Wert von einem keine Mittelung aufweist. Auf der Zeile, wo temp0 berechnet wird, glaube ich, dass das Ende der Zeile lesen sollte (65535 - alpha) Andernfalls würde ein Alpha von 1 unsachgemäß den vorherigen Durchschnitt sowie den neuen Wert enthalten.


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