C'est la ligne frontière une mauvaise question, car pas assez de code est donné pour bien le revoir. Les variables a - g semblent terribles, je voudrais créer un tableau avec les nombres dont vous avez besoin: Ensuite, je voudrais boucle sur ces points et créer un objet moyenne Je ne peux pas dire si les mathématiques sont correctes, si elle n'est pas correcte, alors cette question N'appartient pas ici :) Répondue févr. 19 14 at 20h44 Pourquoi utiliser des objets pour le stockage, mais Il suffit d'utiliser des tableaux simples pour les moyennes et lastAverages. Les indices correspondent au tableau dataPoints. L'utilisation de nombres comme noms de propriété est douteuse, car ils seront traités comme des chaînes et autres. Ndash Flambino Feb 20 14 at 1:42 200success Je pense que le code transmet mon point. Le code d'origine ne peut pas être exécuté, donc je ne peux pas tester et corriger les erreurs. Ndash konijn Feb 20 14 at 13:24 Soit Im confondu par votre notation, ou vous avez peut-être mis en œuvre quelque chose de complètement différent d'une moyenne mobile exponentielle. Qui est traditionnellement définie comme alpha est la vitesse de décroissance Y est la valeur au temps t S est la moyenne mobile exponentielle à l'instant t. Comment vos variables correspondent-elles à celles de la définition On considère simplement une de vos lettres au lieu de toutes les sept: a correspond à alpha, et vous ajustez la décroissance par timeslice en fonction de la durée du timeslice lastA correspond à Y distance correspond à S But Alors, Im confus: Quel est le but des sept lettres a g. Pour suivre les résultats en utilisant des taux de décroissance multiples Si oui, les différents taux de décroissance ne donneraient pas une série différente S t pour chaque taux de décomposition Pourquoi tous les sept cas partagent-ils la même distance n'est-il pas le point d'avoir une série de distance différente pour chaque cas Pourquoi avez-vous attribuer le résultat final à un (le taux de décroissance) plutôt que de la distance ou quelque chose répondue Février 20 14 à 7: 12Stock Chart - Moyenne mobile: SMA, WMA, EMA Stock Moyenne des actions Le graphique stock sont des représentations graphiques des cours historiques des actions Qui aident à déterminer les forces actuelles de l'offre et de la demande dans un marché boursier. Dans les marchés des actions et des matières premières, l'étude des modèles graphiques joue un rôle important au cours de l'analyse technique. Analyse de stock chart permet à un commerçant de déterminer avec plus de précision exactement ce que l'offre actuelle et la demande est dans un stock. JenScript prend en charge les indicateurs et les chevauchements courants tels que ohlc, bâton de bougie, moyenne mobile, sma, ema, wma, macd, bandes bollinger, sélecteur de temps, etc. En statistiques, une moyenne mobile (moyenne mobile ou moyenne courante) est un calcul à Analyser les points de données en créant une série de moyennes de différents sous-ensembles de l'ensemble de données complet. Une moyenne mobile est couramment utilisée avec les séries chronologiques pour lisser les fluctuations à court terme et mettre en évidence les tendances ou les cycles à plus long terme. Le seuil entre court terme et long terme dépend de l'application et les paramètres de la moyenne mobile seront fixés en conséquence. Par exemple, il est souvent utilisé dans l'analyse technique des données financières, comme les cours des actions, les rendements ou les volumes de transactions. Il est également utilisé en économie pour examiner le produit intérieur brut, l'emploi ou d'autres séries chronologiques macroéconomiques. Enregistrez le plugin StockPlugin en vue projection. Ajouter Stock dans le plugin, puis enregistrer des mises en page comme StockMovingAverageLayer ou StockWeightedMovingAverageLayer ou StockExponentialMovingAverageLayer comme courbes moyennes mobiles de ces stocks sur la période. Cas de la moyenne mobile simple Dans les applications financières, une moyenne mobile simple (SMA) est la moyenne non pondérée des données n précédentes. Cependant, en sciences et en génie, la moyenne est normalement prise à partir d'un nombre égal de données de part et d'autre d'une valeur centrale. Cela garantit que les variations de la moyenne sont alignées sur les variations des données plutôt que décalées dans le temps. Un exemple de moyenne de pondération pondérée égale pour un échantillon de cours de clôture de n jours est la moyenne des cours de clôture n derniers jours Cas de la moyenne mobile pondérée Une moyenne pondérée est toute moyenne qui a des facteurs multiplicateurs pour donner des poids différents aux données à Différentes positions dans la fenêtre d'échantillon. Mathématiquement, la moyenne mobile est la convolution des points de référence avec une fonction de pondération fixe. Dans l'analyse technique des données financières, une moyenne mobile pondérée (WMA) a la signification spécifique des poids qui diminuent dans la progression arithmétique. Dans un n-jour WMA le dernier jour a le poids n, le deuxième dernier n 1, etc. à un seul. Cas de moyenne mobile exponentielle Un type de moyenne mobile qui est similaire à une moyenne mobile simple, sauf que l'on accorde plus de poids aux données les plus récentes. La moyenne mobile exponentielle (EMA) est également appelée moyenne mobile exponentiellement pondérée. Ce type de moyenne mobile réagit plus rapidement aux changements de prix récents qu'une simple moyenne mobile. Les EMA de 12 et de 26 jours sont les moyennes à court terme les plus populaires, et elles sont utilisées pour créer des indicateurs comme la divergence de convergence moyenne mobile (MACD) et l'oscillateur de prix en pourcentage (PPO). En général, les EMA de 50 et de 200 jours sont utilisés comme signaux d'évolution à long terme. Pour cette étude de cas, nous recherchons les cours historiques des actions au marché nasdaq. Par exemple slv qui est Le iShares Silver Trust (la Fiducie) cherche à refléter en général la performance du prix de l'argent. Allez dans la section de menu historique et après réordonner cette histoire nous avons slv les prix historiques divisés par années. L'article stock est défini par les propriétés: fixation. La date de fixation est faible. Le prix le plus bas sur une unité de temps (par exemple, un jour ou une heure) prix élevé. Le prix le plus élevé sur une unité de temps () par ex. Un jour ou une heure) prix ouvert. Le prix d'ouverture (par exemple, pour un graphique quotidien ce serait le prix de départ pour ce jour) prix de clôture. Le prix de clôture pour ce temps de fixation du volume. Le nombre d'actions ou de contrats négociés dans un titre ou un marché entier Le processus d'interface utilisateur non bloquant suppose que nous utilisons un travail Web qui charge de façon asynchrone chaque partie de données historiques. Nous pouvons utiliser ce stock worker qui fournit le traitement de téléchargement de données et le chargeur qui gère les données chargées. Préparez d'abord le document HTML. K est le facteur lisse: Et N est la gamme de valeur que je veux considérer Ainsi, si Ive un tableau de valeur comme ça, Et cette valeur croît au cours des temps: le but est d'avoir une fonction, qui renvoie le tableau de l'EMA, parce que de toute cette valeur, attendre la valeur de la première tranche, ont cette EMA, pour chaque élément sur les données, Ive la relation Valeur EMA. De cette façon je peux utiliser tout ou utiliser seulement le dernier pour prédire le suivant. Je ne peux pas comprendre comment y parvenir, toute aide serait appréciated demandé Oct 15 16 at 8:52
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