Javascript array moving average

Stock chart - Moving Average: SMA, WMA, EMA Ações Stock Moving Average Gráfico de ações são representações gráficas dos preços históricos das ações que ajudam a determinar a oferta atual e as forças da demanda em uma bolsa de valores. Na negociação de ações e mercados de commodities, estudar padrões de gráficos desempenha um papel importante durante a análise técnica. A análise do gráfico conservado em estoque permite que um comerciante determine com mais exatidão exatamente o que a oferta e a demanda atuais estão em um estoque. JenScript suporta indicadores comuns e sobreposições como ohlc, vara de vela, média móvel, sma, ema, wma, macd, bandas de bollinger, time picker, etc. Em estatísticas, uma média móvel (média móvel ou média corrente) é um cálculo para Analisar pontos de dados, criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limiar entre curto e longo prazo depende da aplicação e os parâmetros da média móvel serão ajustados em conformidade. Por exemplo, é freqüentemente usado na análise técnica de dados financeiros, como preços de ações, retornos ou volumes de negociação. Também é usado na economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Registre o plugin StockPlugin em vista projeção. Adicione Stock no plugin e registre layouts como StockMovingAverageLayer ou StockWeightedMovingAverageLayer ou StockExponentialMovingAverageLayer como curvas de média móvel dessas ações no período. Caso de média móvel simples Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos dados n anteriores. Entretanto, na ciência e na engenharia, a média é normalmente tomada de um número igual de dados de cada lado de um valor central. Isto garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida igualmente ponderada igual para uma amostra de n dias de preço de fechamento é a média dos últimos n dias de preços de fechamento Caso de Média Móvel Ponderada Uma média ponderada é qualquer média que tenha fatores multiplicadores para dar pesos diferentes aos dados em Diferentes posições na janela de amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem na progressão aritmética. Em um n-dia WMA o dia mais recente tem peso n, o segundo mais recente n 1, etc até um. Caso de média móvel exponencial Um tipo de média móvel que é semelhante a uma média móvel simples, exceto que mais peso é dado aos dados mais recentes. A média móvel exponencial (EMA) também é conhecida como média móvel exponencialmente ponderada. Este tipo de média móvel reage mais rapidamente a mudanças de preços recentes do que uma média móvel simples. As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preços percentuais (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências de longo prazo. Para este estudo de caso, nós procuramos preços de estoque históricos no mercado de nasdaq. Por exemplo slv que é O iShares Silver Trust (o Trust) procura refletir, em geral, o desempenho do preço da prata. Vá na seção de menu histórico e depois de re encomendar esta história temos slv preços históricos divididos por anos. Stock item é definido por propriedades: fixação. A data de fixação é baixa. O preço mais baixo sobre uma unidade de tempo (por exemplo, um dia ou uma hora) preço elevado. O preço mais elevado sobre uma unidade de tempo (), por exemplo. Um dia ou uma hora) preço aberto. O preço de abertura (por exemplo, para um gráfico diário este seria o preço inicial para esse dia) fechar preço. O preço de fecho para este período de fixação de prazos. O número de ações ou contratos negociados em uma segurança ou um mercado inteiro Não bloqueando UI processo supõe que estamos usando o trabalho web que carrega assincronamente cada partes de dados históricos. Podemos usar este trabalhador em estoque que fornece o processamento de download de dados eo carregador de ações que gerencia os dados carregados. Primeiro prepare o documento HTML. Permite criar funções JenScript JS - JavaScript HTML5SVG Biblioteca de visualização de dados de gráfico Esta é a linha de fronteira uma pergunta ruim, como não é suficiente código é dada para analisá-lo corretamente. As variáveis ​​a - g olhar terrível, eu iria criar uma matriz com os números que você precisa: Então eu iria loop sobre esses pontos e criar um objeto de médias que eu não posso dizer se a matemática é correta, se não for correto, então esta pergunta Não pertence aqui :) respondeu Feb 19 14 at 20:44 Por que usar objetos para armazenamento, embora Basta usar matrizes simples para médias e lastAverages. Os índices corresponderão à matriz dataPoints. Usando números como nomes de propriedade é duvidoso, como eles serão tratados como seqüências de caracteres e outros. Ndash Flambino Feb 20 14 at 1:42 200success Acho que o código transmite o meu ponto. O código original não pode ser executado, portanto não consigo testar e corrigir erros. Ndash konijn Feb 20 14 at 13:24 Ou estou confuso por sua notação, ou você pode ter implementado algo completamente diferente de uma média móvel exponencial. Que é tradicionalmente definida como alfa é a taxa de decaimento Y é o valor no tempo t S é a média móvel exponencial no tempo t. Como as suas variáveis ​​correspondem àquelas na definição Vamos apenas considerar uma de suas letras em vez de todas as sete: a corresponde a alfa e você ajusta a decaimento por horário com base na duração do horário lastA corresponde a Y distância corresponde a S Mas Então, estou confuso: Qual é o propósito das sete letras a g. Para rastrear os resultados usando várias taxas de decadência Se assim for, wouldnt as diferentes taxas de decadência resultam em uma série diferente S t para cada taxa de decaimento Por que todos os sete casos todos compartilham a mesma distância não é o ponto de ter uma série de distância diferente para cada caso Por que você atribui o resultado final a uma (a taxa de decadência) ao invés de à distância ou algo respondido Feb 20 14 em 7: 12EMA arrayi K EMA (anterior) (1 K) Onde K é o fator liso: E N é a Faixa De valor que eu quero considerar Então, se eu tenho uma matriz de valor como este, e este valor crescer durante os tempos: o objetivo é ter uma função, que retornam a matriz da EMA, porque qualquer um deste valor, esperar o punho mesmo Range valor, tem este EMA, para cada item em dados, Ive o EMA relacionado valor. Dessa forma eu posso usar tudo ou usar apenas o último para prever o próximo. Eu não posso descobrir como conseguir isso, qualquer ajuda seria apreciada perguntou Oct 15 16 em 8: 52A Implementação de Moving Average Simples em Java Em várias ocasiões Ive queria calcular métricas simples em meus aplicativos Java, por exemplo, o número de hits por hora , Ou erros durante um período de tempo. Enquanto a computação de métricas simples não é muito difícil, o seu trabalho e apenas Id extra passar esse tempo no domínio do problema. Fiquei surpreso ao não encontrar nenhuma solução amplamente aceita para métricas em Java. Eu encontrei Metrics, mas parecia um pouco complicado e não bem documentado - Tudo o que eu realmente queria era calcular uma média móvel. Eu pensei sobre o problema um pouco mais e decidiu que não é um problema difícil. Heres minha solução Isso funciona criando uma matriz de tamanho de freqüência de atualização de janela, em seguida, um segmento define a contagem para o próximo índice na matriz na freqüência de atualização. A contagem para o intervalo é simplesmente arrayi - arrayi1, que é a contagem mais recente menos a contagem mais antiga. Para um intervalo de 10 minutos, a contagem mais antiga (i1) tem exatamente 10 minutos. Para adicionar uma média móvel ao nosso primeiro código bem precisa de um contador, usando AtomicLong. Esse contador deve ser incrementado com base nos eventos que você está interessado em computação (por exemplo, solicitações POST para um serviço REST). Precisamos fornecer a implementação com acesso ao contador e que é realizado através da interface GetCount. Aqui Ill criar uma média móvel com uma janela de 5 minutos que atualiza a cada segundo. E para obter a média atual simplesmente chamamos o método getAverage: Um detalhe de implementação chave é como o tamanho do array é determinado: dividindo a janela pela frequência de atualização. Assim, uma grande janela com freqüência de atualização freqüente pode consumir uma quantidade significativa de memória. Neste exemplo, o tamanho da matriz é razoável 300. No entanto, se criamos uma média móvel de 24 horas com um intervalo de 1 segundo o tamanho seria 86400 Uma freqüência de atualização mais razoável para um período de 24 horas pode ser a cada 5 minutos (tamanho da matriz de 288 ). Outra consideração de escolher a janela e atualizar freqüência é a janela deve ser divisível pela freqüência. Por exemplo uma janela de 2 minutos com uma frequência de atualização de 6 segundos é ok, mas uma freqüência de atualização de 7 segundos não é, uma vez que não é divisível por 120. Uma IllegalArgumentException é lançada se a freqüência de atualização do módulo de janela não for zero. Esta implementação requer um thread por média móvel, o que não é muito eficiente. Uma solução melhor seria compartilhar um segmento em muitas médias. Atualização. Eu atualizei o código para compartilhar um tópico aqui. Por último, há um problema de estado inicial: não temos dados ainda para toda a janela. Por exemplo, se você tem uma janela de 5 minutos e apenas 15 segundos de dados. Esta implementação retorna null até que tenhamos 5 minutos de dados. Outra abordagem é estimar a média. Suponha que temos uma contagem de 10 em 30 segundos, então podemos estimar a média como 40 em 2 minutos. No entanto, há risco de erro significativo pela extrapolação de dados incompletos. Por exemplo, se tivéssemos uma explosão de 20 hits em 2 segundos, wed ser estimando 1200 por 2 minutos, o que com toda a probabilidade é muito longe.