Berpusat rata rata

Ketika menghitung rata-rata bergerak yang berjalan, rata-rata menempatkan pada periode paruh waktu masuk akal. Pada contoh sebelumnya, kami menghitung rata-rata periode 3 periode pertama dan menempatkannya di samping periode 3. Kami dapat menempatkan rata-rata di tengah Interval waktu tiga periode, yaitu, di samping periode 2. Ini berjalan dengan baik dengan periode waktu yang aneh, tapi tidak begitu baik bahkan untuk periode waktu tertentu. Jadi, di mana kita akan menempatkan moving average pertama ketika M4 secara teknis, Moving Average akan turun pada t 2,5, 3,5. Untuk menghindari masalah ini, kita menghaluskan MA menggunakan M 2. Dengan demikian, kita menghaluskan nilai yang merapikan Jika kita menghitung jumlah rata-rata, kita perlu menghaluskan nilai yang merapikan Tabel berikut menunjukkan hasilnya menggunakan M 4.David, Ya, MapReduce adalah Dimaksudkan untuk beroperasi pada sejumlah besar data. Dan idenya adalah bahwa secara umum, peta dan mengurangi fungsi seharusnya tidak peduli berapa banyak pemotong atau berapa banyak reduksi yang ada, itu hanya optimasi. Jika Anda berpikir dengan hati-hati tentang algoritma yang saya poskan, Anda dapat melihat bahwa tidak masalah pemeta mana yang mendapatkan bagian data apa. Setiap catatan masukan akan tersedia untuk setiap pengurangan operasi yang membutuhkannya. Ndash Joe K 12 Sep jam 12:30 jam 22:30 Menurut pemahaman saya, rata-rata pergerakan tidak baik memetakan paradigma MapReduce karena penghitungannya pada dasarnya adalah jendela geser karena data yang diurutkan, sementara MR memproses rentang data diurutkan tidak berpotongan. Solusi yang saya lihat adalah sebagai berikut: a) Untuk mengimplementasikan custom partitioner agar bisa membuat dua partisi berbeda dalam dua run. Pada masing-masing run reducer Anda akan mendapatkan rentang data yang berbeda dan menghitung moving average dimana saya akan mencoba untuk menggambarkan: Pada data run pertama untuk reducer seharusnya: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Di sini Anda akan cacluate bergerak rata-rata untuk beberapa Qs. Dalam menjalankan selanjutnya reducer Anda harus mendapatkan data seperti: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Dan caclulate sisa moving averages. Maka Anda perlu mengumpulkan hasilnya. Ide dari partisi kustom bahwa ia akan memiliki dua mode operasi - setiap kali terbagi menjadi rentang yang sama namun dengan beberapa pergeseran. Dalam sebuah pseudocode akan terlihat seperti ini. Partisi (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) dimana: SHIFT akan diambil dari konfigurasi. MAXKEY nilai maksimal tombol. Saya berasumsi untuk kesederhanaan yang mereka mulai dengan nol. RecordReader, IMHO bukanlah solusi karena terbatas pada split tertentu dan tidak bisa meluncur di atas batas batas. Solusi lain adalah dengan menerapkan logika kustom untuk memisahkan data masukan (ini adalah bagian dari InputFormat). Hal itu bisa dilakukan untuk melakukan 2 slide berbeda, mirip dengan partisi. Menjawab 17 Sep 12 di 8: 59Moding Averages: Apakah Mereka Diantara indikator teknis yang paling populer, rata-rata bergerak digunakan untuk mengukur arah tren saat ini. Setiap jenis moving average (biasanya ditulis dalam tutorial ini sebagai MA) adalah hasil matematis yang dihitung dengan rata-rata sejumlah titik data sebelumnya. Setelah ditentukan, rata-rata yang dihasilkan kemudian diplot ke bagan untuk memungkinkan pedagang melihat data yang merapikan daripada memusatkan perhatian pada fluktuasi harga sehari-hari yang melekat di semua pasar keuangan. Bentuk paling sederhana dari rata-rata bergerak, yang secara tepat dikenal sebagai moving average sederhana (SMA), dihitung dengan mengambil mean aritmetika dari serangkaian nilai yang diberikan. Misalnya, untuk menghitung rata-rata pergerakan 10 hari dasar, Anda akan menambahkan harga penutupan dari 10 hari terakhir dan kemudian membagi hasil dengan 10. Pada Gambar 1, jumlah harga selama 10 hari terakhir (110) adalah Dibagi dengan jumlah hari (10) sampai pada rata-rata 10 hari. Jika seorang pedagang ingin melihat rata-rata 50 hari, jenis perhitungan yang sama akan dilakukan, tapi itu akan mencakup harga selama 50 hari terakhir. Rata-rata yang dihasilkan di bawah (11) memperhitungkan 10 poin data terakhir untuk memberi gambaran kepada pedagang tentang bagaimana harga aset dibandingkan dengan 10 hari terakhir. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa pedagang teknis menyebut alat ini sebagai moving average dan bukan hanya mean biasa. Jawabannya adalah bahwa saat nilai baru tersedia, titik data tertua harus dikeluarkan dari himpunan dan titik data baru harus masuk untuk menggantikannya. Dengan demikian, kumpulan data terus bergerak untuk memperhitungkan data baru saat tersedia. Metode perhitungan ini memastikan bahwa hanya informasi terkini yang dipertanggungjawabkan. Pada Gambar 2, setelah nilai 5 yang baru ditambahkan ke himpunan, kotak merah (mewakili 10 titik data terakhir) bergerak ke kanan dan nilai terakhir 15 dijatuhkan dari perhitungan. Karena nilai yang relatif kecil dari 5 menggantikan nilai tinggi 15, Anda akan berharap untuk melihat rata-rata penurunan data, yang terjadi, dalam hal ini dari 11 sampai 10. Rata-rata Moving Averages Like Once MA telah dihitung, mereka diplot ke grafik dan kemudian terhubung untuk menciptakan garis rata-rata bergerak. Garis melengkung ini biasa ditemukan pada grafik pedagang teknis, tapi bagaimana penggunaannya dapat bervariasi secara drastis (lebih lanjut tentang ini nanti). Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 3, adalah mungkin untuk menambahkan lebih dari satu moving average ke setiap grafik dengan menyesuaikan jumlah periode waktu yang digunakan dalam perhitungan. Garis melengkung ini mungkin tampak mengganggu atau membingungkan pada awalnya, tapi Anda akan terbiasa dengan mereka seiring berjalannya waktu. Garis merah hanya harga rata-rata selama 50 hari terakhir, sedangkan garis biru adalah harga rata-rata selama 100 hari terakhir. Sekarang setelah Anda memahami apa itu rata-rata bergerak dan seperti apa rasanya, perkenalkan jenis rata-rata bergerak yang berbeda dan periksa bagaimana perbedaannya dengan rata-rata bergerak sederhana yang disebutkan sebelumnya. Rata-rata pergerakan sederhana sangat populer di kalangan pedagang, namun seperti semua indikator teknis, memang ada kritiknya. Banyak orang berpendapat bahwa kegunaan SMA ini terbatas karena setiap titik dalam rangkaian data tertimbang sama, terlepas dari mana hal itu terjadi dalam urutan. Kritikus berpendapat bahwa data terbaru lebih signifikan daripada data yang lebih tua dan harus memiliki pengaruh lebih besar pada hasil akhir. Sebagai tanggapan atas kritik ini, para pedagang mulai memberi bobot lebih pada data terakhir, yang sejak saat ini menyebabkan penemuan berbagai tipe rata-rata baru, yang paling populer adalah Exponential Moving Average (EMA). (Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Rata-rata Bergerak Rata-rata dan Perbedaan antara SMA dan EMA) Rata-rata Moving Exponential Rata-rata pergerakan eksponensial adalah jenis rata-rata bergerak yang memberi bobot lebih pada harga terakhir dalam upaya untuk membuatnya lebih responsif. Untuk informasi baru Mempelajari persamaan yang agak rumit untuk menghitung EMA mungkin tidak perlu bagi banyak pedagang, karena hampir semua paket charting melakukan perhitungan untuk Anda. Namun, bagi Anda ahli matematika matematika di luar sana, inilah persamaan EMA: Bila menggunakan rumus untuk menghitung titik pertama EMA, Anda mungkin memperhatikan bahwa tidak ada nilai yang tersedia untuk digunakan sebagai EMA sebelumnya. Masalah kecil ini bisa diatasi dengan memulai perhitungan dengan simple moving average dan melanjutkan dengan rumus di atas dari sana. Kami telah menyediakan contoh spreadsheet yang mencakup contoh kehidupan nyata tentang bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial. Perbedaan Antara EMA dan SMA Sekarang setelah Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana SMA dan EMA dihitung, mari kita lihat bagaimana rata-rata ini berbeda. Dengan melihat perhitungan EMA, Anda akan melihat bahwa penekanan lebih banyak ditempatkan pada titik data terkini, menjadikannya sebagai jenis rata-rata tertimbang. Pada Gambar 5, jumlah periode waktu yang digunakan pada masing-masing rata-rata identik (15), namun EMA merespons lebih cepat terhadap harga yang berubah. Perhatikan bagaimana EMA memiliki nilai lebih tinggi saat harga naik, dan jatuh lebih cepat dari pada SMA ketika harganya sedang menurun. Responsivitas inilah yang menjadi alasan utama mengapa banyak trader lebih memilih untuk menggunakan EMA di atas SMA. Apa arti Hari yang Berbeda Berarti Moving averages adalah indikator yang benar-benar dapat disesuaikan, yang berarti bahwa pengguna dapat dengan bebas memilih kerangka waktu yang mereka inginkan saat membuat rata-rata. Periode waktu paling umum yang digunakan dalam moving averages adalah 15, 20, 30, 50, 100 dan 200 hari. Semakin pendek rentang waktu yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, semakin sensitif akan perubahan harga. Semakin lama rentang waktu, kurang sensitif, atau lebih merapikan, rata-rata akan. Tidak ada kerangka waktu yang tepat untuk digunakan saat mengatur rata-rata bergerak Anda. Cara terbaik untuk mengetahui mana yang paling sesuai untuk Anda adalah bereksperimen dengan sejumlah periode waktu yang berbeda sampai Anda menemukan strategi yang sesuai dengan strategi Anda. Moving Averages: Bagaimana Menggunakannya?