Weighted Mobile Media Arduino

Calibrati medie mobili: I principi fondamentali Nel corso degli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice. Il primo problema è il lasso di tempo della media mobile (MA). La maggior parte degli analisti tecnici ritengono che l'azione dei prezzi. l'apertura o la chiusura del prezzo delle azioni, non è sufficiente su cui dipendere per prevedere correttamente i segnali di acquisto o vendita delle azioni di crossover MAs. Per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati relativi ai prezzi più recenti utilizzando la media mobile esponenziale livellata (EMA). (Per saperne di più nell'esplorazione esponenziale Pesato media mobile.) Un esempio per esempio, utilizzando un 10-giorni MA, un analista avrebbe preso il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno per le nove, l'ottavo giorno per otto e così via alla prima della MA. Una volta che il totale è stato determinato, l'analista poi dividere il numero per l'aggiunta dei moltiplicatori. Se si aggiungono i moltiplicatori del 10-day MA esempio, il numero è 55. Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderata. (Per la lettura correlata, controllare semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Molti tecnici sono convinti sostenitori del esponenzialmente lisciato media mobile (EMA). Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori. Forse la migliore spiegazione viene da John J. Murphys: Analisi tecnica dei mercati finanziari, (pubblicato dal New York Institute of Finance, 1999): Il modo esponenziale lisciato movimento indirizzi medi sia dei problemi connessi con la media mobile semplice. Innanzitutto, la media esponenziale livellata assegna un peso maggiore ai dati più recenti. Pertanto, è una media mobile ponderata. Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, esso include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento. Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al più recente prezzo giorni, che viene aggiunta ad una percentuale del valore giorni precedente. La somma dei due valori percentuali aggiunge fino a 100. Per esempio, l'ultimo giorni prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 (.10), che viene aggiunto al giorno precedente peso di 90 (.90). Questo dà l'ultimo giorno 10 del peso totale. Questo sarebbe l'equivalente di una media di 20 giorni, dando l'ultimo giorni prezzo un valore inferiore di 5 (.05). Figura 1: esponenziale Smoothed media mobile È possibile che questo grafico mostra il Nasdaq Composite Index dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 ° giugno 2001. Come si può vedere chiaramente, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura nel corso di un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precisi sul 8 settembre (contrassegnato da un nero freccia verso il basso). Questo era il giorno in cui l'indice rotto sotto il livello 4.000. La seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano. Il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000. E poi tuffò di nuovo a toccare il fondo a 1619,58 su aprile 4. La fase di rialzo del 12 aprile è contrassegnato da una freccia. Qui l'indice ha chiuso a 1,961.46, e tecnici ha cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali che iniziano a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e alcuni dei problemi legati all'energia. (Leggi i nostri articoli correlati: Moving Buste media:. Raffinazione uno strumento popolare Trading e spostamento di rimbalzo media) Si tratta di una collezione di routine per l'esecuzione di analisi matematica di array di numeri. supporto funzione attuale: Tutte le funzioni sono completamente sovraccaricati per supportare i seguenti tipi di dati: Con l'eccezione di stddev () tutti restituiscono lo stesso tipo di dati come array. Una serie di valori int restituisce un singolo int. stdDev () restituisce sempre un galleggiante. Tutte le funzioni, tranne rollingAverage () prendono due argomenti. Il primo è la matrice su cui lavorare. Il secondo è il numero di voci nella matrice. rollingAverage () prende un terzo argomento - la nuova voce da aggiungere alla matrice. Rotolamento Formato medio: rollingAverage media (historyarray, slicecount, value) aggiunge valore alla matrice historyarray spostando tutti i valori in basso di una posizione. La media media viene quindi restituito. Formato: media media (array, slicecount) Calcola la media media dei valori in array. slicecount è il numero di voci nella matrice. Formato: la modalità media (array, slicecount) Trova il numero più comune nella matrice. Formato: massimo max (array, slicecount) Trova il più grande valore della matrice. Formato: minimo min (array, slicecount) Trova il valore più piccolo nella matrice. Deviazione Standard Format: deviazione stdDev (array, slicecount) La deviazione standard è la radice quadrata della media della somma dei quadrati delle differenze tra ogni punto dati e l'array significare media. Questa è l'unica funzione che non restituisce lo stesso tipo di dati come l'array. La deviazione standard è sempre restituito come float. One delle principali applicazioni per la scheda Arduino è la lettura e la registrazione dei dati del sensore. Per esempio uno monitor della pressione ogni secondo della giornata. Poiché i tassi di campionamento elevate genera spesso picchi nei grafici si vuole anche di avere una media delle misurazioni. Poiché le misure non sono statici nel tempo ciò che spesso abbiamo bisogno è una media in esecuzione. Questa è la media di un certo periodo e molto utile quando si fa l'analisi di tendenza. Più semplice forma di una media mobile può essere fatto da codice che si basa sul medio esecuzione precedente: se uno non vuole usare calcoli in virgola mobile - come questo richiede memoria e diminuisce la velocità - si può fare completamente lo stesso nel dominio intero. La divisione per 256 nel codice di esempio è uno spostamento a destra 8, che è più veloce dire divisione per esempio 100. Questo è vero per ogni potenza di 2 come divisore e uno solo deve prendere cura la somma dei PESI è uguale alla potenza di 2. E, naturalmente, si dovrebbe prendere cura non è troppo pieno intermedia (considerare l'utilizzo di unsigned long) Se avete bisogno una media di funzionamento più accurato, in concreto degli ultimi 10 misurazioni, è necessario un array (o lista collegata) per tenerli. Questo array agisce come un buffer circolare e con ogni nuova misurazione il più vecchio viene rimosso. La media corrente viene calcolato come la somma di tutti gli elementi divisi per il numero di elementi nella matrice. Il codice per la media mobile sarà qualcosa di simile a questo: svantaggio di questo codice è che la matrice per contenere tutti i valori può diventare molto grande. Se si dispone di una misurazione al secondo e si desidera una media in esecuzione al minuto è necessario un array di 60 in media per ora avrebbe bisogno di una serie di 3600. Che non poteva essere fatto in questo modo su un Arduino come ha solo 2K di RAM. Tuttavia con la costruzione di una media di 2 stadi si può accedere abbastanza bene (disclaimer: non per tutte le misurazioni). Nel codice pseudo: Come è necessario un nuovo array statico interno per ogni funzione runningAverage, questo urla per essere implementato come una classe. biblioteca RunningAverage La biblioteca runningAverage fa una classe della funzione di cui sopra in modo che possa essere utilizzato più volte in uno schizzo. Esso disaccoppia l'add () e AVG () per essere un po 'più flessibile per esempio si può chiamare i molteplici tempi medi senza aggiungere nulla. Si prega di notare che ogni istanza della classe aggiunge una propria matrice per contenere le misure, e che questo aggiunge fino a l'utilizzo della memoria. L'interfaccia della classe viene mantenuto il più piccolo possibile. Nota: con la versione 0.2 i nomi dei metodi sono tutti fatti più descrittivo. Un piccolo schizzo mostra come può essere usato. Un generatore casuale viene utilizzato per simulare un sensore. Nel setup () il Myra viene cancellato in modo che possiamo iniziare ad aggiungere i nuovi dati. Nel loop () prima un numero casuale viene generato e convertito in un galleggiante da aggiungere a Mira. Poi il runningAverage viene stampato alla porta seriale. Si potrebbe anche visualizzare su qualche LCD o inviare tramite ethernet ecc Quando 300 elementi vengono aggiunti Myra viene cancellata per ricominciare da capo. Per utilizzare la libreria, creare una cartella nel vostro SKETCHBOOKPATHlibaries con il nome RunningAverage e mettere il. he cpp lì. Opzionalmente fare una sottodirectory esempi di inserire l'applicazione di esempio. 2011-01-30: iniziale versione 2011-02-28: distruttore mancante fisso in. h file di 2011-02-28: rimosso costruttore predefinito 2012--. trimValue () Yuval Naveh aggiunto trimValue (che si trova sul web) 2012/11/21: refactoring 2012-12-30: aggiunto fillValue () refactoring per la pubblicazione 2014/07/03: codice di protezione della memoria aggiunto - dimensioni, se array interno non può essere allocato diventa 0. Questo è quello di risolvere problema descritto qui - forum. arduino. ccindex. phptopic50473.msg1790086msg1790086 - test ampiamente. classe template RunningAverage. h RunningAverage cpp