Eksponentiell Bevegelse Gjennomsnittet Mathematica

CTLy yesterdays CTL TSS nåværende Trening Stress Score TCc din CTL Time Constant Nå har jeg TSS, det er et tall mellom 20-500 Om CTL de sier: CTL beregnes som et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt av daglige TSS verdier, med standard tid konstant satt til 42 dager. CTL kan derfor betraktes som analog med den positive effekten av trening på ytelse i impulsresponsmodellen, det vil si den første integrale termen i Eq. 1, med forbehold om at CTL er en relativ indikator på endringer i ytelsesevnen på grunn av endringer i kondisjon, ikke en absolutt prediktor (siden gevinstfaktor, ka (eller k1) er eliminert). Kan noen lage et eksempel med at vi kan si en TSS 100 Så vi kan si hver dag fra i dag at jeg har TSS 100 Men jeg er ikke sikker på hva som vil CTLexp og CTLstart være i tall og hvordan vil de endres Så jeg fant ut at jeg kan få tak i Ønsket resultat slik: Kaller funksjonen som: Men spørsmålet gjenstår: Jeg vil gjerne vite hva som skjer bak scenen. Så hvis noen kan forklare, som Alfred Einstein sa til en 6 år gammel, ville det bli mye verdsatt. Takk skal du ha. bruker CTL-ligningen: antar CTLstart 10 her er noen Mathematica-kode som visualiserer akkumuleringen i løpet av 42 dager med stress 100 Jeg er ikke kjent med CTL ennå, men Det ser ut til at det virker som sammensatt interesse eller Golden-forholdet, håp, dette er litt bruk for deg. Merk: Jeg har nettopp lært på Kahn-akademiet som fungerer som tar sin tidligere produksjon som input: CTLday2 CTLday1 (100 - CTLday1) 42 kalles rekursive funksjoner. Et kjent eksempel er Newtons Method. De produserer vanligvis en sekvens der element n1 genereres fra element n. Vi starter med et grunnleggende tilfelle. Hvert sikt er definert i termen før det. Noen ganger kan en eksplisitt funksjon bli funnet som vil gi deg noe element du liker hvis du kjenner indeksen. besvart jan 30 16 kl 11: 49Forekasting med eksponentielle flytende gjennomsnitt For stasjonære eller nesten stasjonære data er det eksponentielle glidende gjennomsnittet en enkel metode for prognoser for tidsserier. Velg mellom prognose og utjevning for å se forskjellen mellom dem er utjevningsparameteren i eksponentiell glidende gjennomsnitt og er den gjennomsnittlige kvadratfeilen mellom prognosen (rød kurve) og faktiske verdier av dataene (blå kurve). Større verdier forårsaker mindre utjevning. Ting å prøve prognosen til tiden er gitt av hvor er den faktiske verdien av tidsserien til tiden. Denne rekursjonen starter på. Når . prognosen er for all tid og når. prognosen er den siste observasjonen. For mer informasjon om prognoser med eksponensielle utjevningsmetoder, se 1. Studentene bør spørre seg selv: Er det noen sammenheng mellom utseendet på dataene og den optimale verdien av for prognoser Hvorfor er det eksponentielle glidende gjennomsnittet en veldig god prognose-metode for data med en trend 1 SG Makridakis, SC Wheelwright, og RJ Hyndman, prognoser, metoder og applikasjoner. 3. utg. Hoboken, NJ: John Wiley amp Sons, Inc. 1998. Jeg jobber med en lydgenkjenningsalgoritme der et eksponentielt glidende gjennomsnitt brukes til å tilpasse seg lydnivå. Det viser seg at å ta et gjennomsnitt av logger fungerer bedre enn enkle summer (jevner uberegnelige data bedre), så jeg brukte denne algoritmen: newAverageX exp ((((dInterval - 1.0) logg (dOldAverage)) logg (dValue)) dInterval) Dette fungerer bra, men nå har jeg utvidet seg til et område der jeg har noen verdier som kan være null eller negative, og det medfører selvsagt problemer med logg. Så jeg prøvde følgende: Dette unngår feil med logg av et negativt, men resultatene for positive verdier er forskjellige fra originalen. Er det en algoritme som vil gi de logisk korrekte resultatene (hva det betyr) for alle tilfeller. Eller er det en annen gjennomsnittlig teknikk som ville fungere på samme måte som å bruke logg over, men vær tolerant av negativer, spurte 12-12 klokken 16: 52Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Eksponensiell Moving Average - EMA De 12 og 26-dagers EMA er de mest populære kortsiktige gjennomsnitt, og de brukes til å skape indikatorer som den bevegelige gjennomsnittlige konvergensdivergensen (MACD) og prosentvis prisoscillator (PPO). Generelt brukes 50- og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. Traders som ansetter teknisk analyse, finner glidende gjennomsnitt veldig nyttige og innsiktige når de brukes riktig, men skaper kaos når de brukes feil eller blir feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er av sin natur sakende indikatorer. Følgelig bør konklusjonene fra å bruke et glidende gjennomsnitt til et bestemt markedskart være å bekrefte et markedskryss eller for å indikere dets styrke. Svært ofte, etter hvert har en glidende gjennomsnittlig indikatorlinje endret seg for å reflektere et betydelig trekk i markedet, og det optimale punktet for markedsinngang har allerede gått. En EMA tjener til å lette dette dilemmaet til en viss grad. Fordi EMA-beregningen plasserer mer vekt på de nyeste dataene, klemmer prishandlingen litt strammere og reagerer derfor raskere. Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Tolke EMA Som alle bevegelige gjennomsnittsindikatorer, er de mye bedre egnet for trending markeder. Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrinn. EMA-indikatorlinjen vil også vise en uptrend og vice versa for en nedtrend. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen til EMA-linjen, men også forholdet mellom endringshastigheten fra en linje til den neste. For eksempel, da prisvirkningen av en sterk opptrend begynner å flate og reversere, vil EMAs endringshastighet fra en linje til den neste begynne å redusere til den tid som indikatorlinjen flater og endringshastigheten er null. På grunn av den slanke effekten, ved dette punktet, eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert. Det følger derfor at observere en konsistent reduksjon i endringshastigheten til EMA, kunne seg selv brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemmaet forårsaket av den bølgende effekten av bevegelige gjennomsnitt. Vanlige bruksområder til EMA-EMAer brukes ofte i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte betydelige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet. For handelsmenn som handler intradag og rasktflyttende markeder, er EMA mer anvendelig. Ofte bruker handelsmenn EMAer for å bestemme en handelspartiskhet. For eksempel, hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, kan en intraday traderstrategi være å handle kun fra langsiden på et intradagskjema.