N day exponentiell glidande medelvärde

8 2 Exponentiell rörlig Average. An N-dags exponentiell glidande medelvärde EMA är ett vägt genomsnitt av idag s nära och föregående EMA värde Vikten för dagens s close är en utjämningsfaktor alfa, där alfa 2 N 1. Formeln kan också vara skrivet enligt följande och visar hur medelvärdet rör sig mot idag s i närheten av en alfa-fraktion av avståndet från den gamla EMA till det nya stänget. Expanderande ger en kraftserie med successivt minskande vikt för varje dag s pris Skrivning f 1-alfa och med p1 idag s slutkurs, p2 igår s, etc, då. Detta är en oändlig summa men f är mindre än 1 så varje successiv vikt fk är mindre och mindre, snart blir försumbart De senaste N dagarna utgör ca 86 5 av summan Nedanstående diagram visar hur vikterna minskar för N 10. Eftersom de senaste priserna har högre viktning än tidigare priser, svarar EMA snabbare och spårar de senaste priserna snabbare än ett enkelt glidande medelvärde, se Simple Moving Average.8 2 1 J Welles Wilder . När man arbetar med N-dagperioder bör det noteras att J Welles Wilder använder en annan räkning av minskningsfaktorn för EMAs. Till exempel för en 14-dagars EMA skriver han. Detta är detsamma som ovanstående formel, bara en annorlunda F-faktor När Wilder ger W-dagar är ekvivalent N ovan 2 W-1 så säg 14 blir 27 Detta kallas också ibland ett modifierat glidande medelvärde. I de indikatorer som Wilder konstruerar använder Chart sin reckoning, så att exempelvis en 14 - dag RSI är inmatad vid 14 Detta gäller ATR, DMI och ADX och RSI se Average True Range Directional Movement Index och Relative Strength Index. Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde. Chart är fri programvara kan du omfördela den och eller ändra den enligt villkoren i GNU General Public License som publiceras av Free Software Foundation antingen version 3 eller eventuellt senare version. I min handelsansökan har jag levande fästingar av aktiekurser I Behöver behålla SMA Låt oss anta att jag vill ha SMA på 20 ljus där varaktigheten för varje ljus är 10 sekunder. Det betyder att varje 10 sekunder har jag kontrollpunkt där. Jag stänger nuvarande ljus och butiksnivå för de senaste 10 sekunderna. Genomsnittet är max - min 2. Jag börjar nytt ljus och lagrar sista priset. Jag rensar föråldrade ljus. Jag uppdaterar sista priset på nuvarande bildande ljus och räkna om SMA. Så på något fält måste jag räkna om SMA I de flesta fall ändras endast priset på det sista ljuset för att vi använder det sista priset. En gång per 10 sekunder jag behöver lite mer extra arbete - jag måste glömma medelvärdet av det föråldrade ljuset och lagra medelvärdet av precis skapat ljus. Kan du föreslå hur man implementerar detta med lägsta latens. Låg latens är primärt krav. Skriven 28 april 14 kl 10 21. Jag är inte säker på om det här är den metod du letar efter men här är pseudokoden för mycket snabba SMAs. Simple Moving Average. I antar att dina data kommer i form av någon ström och lagras i kontinuerlig minnesplats åtminstone med kontinuerligt mappbar adress es. Till sätt med två tillägg och en multiplikation med 1 2000 kan du generera efterföljande glidande medelvärden för de nya ticks. Exponential glidande medelvärdet Det är ett anständigt alternativ, som nämnts ovan. Här är det inte riktigt ett N-dags glidande medelvärde Det s Bara ett viktat glidande medelvärde med.87 vikt till de sista N-dagarna, så nästan N-dagar är mer som det. Notera på kompilatoroptimeringar. Observera att att aktivera SSE - eller AVX-alternativ om det är möjligt kommer att möjliggöra massiv hastighet för dessa algoritmer som flera beräkningar kan churned ut i en enda CPU-cykel. Tekniska analysmedelvärden Del 3.TEMA Average. The TEMA-genomsnittet används vanligtvis inte direkt på ett diagram. Detta medel används emellertid i många formler för att släta längre perioder med data med endast en liten TEMA, eller Triple Exponential Moving Average, introducerades av Patrick Mulloy i Technical Analysis of Stocks Commodities magazine, februari 1994. Speciellt erbjudande Fånga vinst med teknisk Analysis. TEMA är inte bara en Trippel exponentiell glidande medelvärde som du antagligen antar från namnet. Avsikten med TEMA är att begränsa den typiska fördröjningen av ett genomsnitt. En n-dagars exponentiell genomsnittlig EMA har en utjämningsfaktor alfa av. Den större medeltiden n, desto bättre utjämning , Men desto större använder förseningen TEMA en teknik av John Wilder Tukey för att kompensera fördröjningen. Data skickas flera gånger genom samma filter och kombineras därefter. TEMA 3 EMA 3 EMA EMA EMA EMA EMA. Applikationen av TEMA medelvärdet är mest meningsfullt om vi vill släta ut större datoperioder, medan fördröjningen måste förbli så liten som möjligt. Figur 4 37 TEMA genomsnittlig i figur 4 37 50-dagars TEMA-genomsnittet med 20-dagars exponentiellt medelvärde Du kan se att Mycket längre TEMA-medelvärdet är minst lika snabbt vid reverseringspunkterna som exponentiellt medelvärde.