Lenguaje C Moving Average

Tengo unos 4000 datos de cantidad de existencias, y Tring para calcular el promedio móvil para todos los valores de los datos, pero ya que la media móvil se basa en datos anteriores y no puedo calcular el 15-días de SMA durante los primeros 14 días, no tome la primera 14 día y calculan el SMA en el resto de los datos. Y se ha de utilizar LINQ de lograr. ¿Puede alguien dar una pista de cómo las muestras o al uso de LINQ para el cálculo de la media móvil La salida para los valores medios son todo 500s Realmente no entiendo cómo es que sea posible para conseguir ese alto valor. Mover promediador con sumas matriz: 562,49 571,72 06/08/2012 06/07/2012 565,84 580,32 568,56 571,17 06/11/2012 06/12/2012 06/13/2012 569,55 576,16 570,56 572,16 570,63 571,53 06/14/2012 06 / 571,21 574,13 06/18/2012 15/2012 572,78 585,78 573,79 587,41 06/19/2012 06/20/2012 06/21/2012 574,23 585,74 574,22 577,67 575,63 582,10 06/22/2012 06/25/2012 576,06 570,77 06/26 / 576,68 572,03 06/27/2012 2012 576,88 574,50 576,7 569,05 06/28/2012 06/29/2012 07/02/2012 576,95 584,00 578,37 592,52 579,92 599,41 07/03/2012 07/03/2012 581,74 599,41 Editado por Leemx Viernes 16 de noviembre de 2012 a las 2:59 movido por el personal del contingente Lisa Zhu Microsoft lunes por, 19 de de noviembre de, de 2012 en relación 7:38 LINQ (de: Visual C Generalidades) Viernes 16 de noviembre de 2012 a las 2:42 Para crear una media móvil , me gustaría empezar por la creación de un rango de 0 a (longitud de lista de datos - la duración del período en movimiento), entonces para cada valor en el rango de selección de elementos x 43 x duración del período de movimiento y calcular el promedio. Todo en una sola declaración de LINQ agradable: Tenga en cuenta que esto no es muy eficiente, ya que, básicamente, iterar sobre la lista de datos para cada valor en el rango .. Oye, mira Este sistema permite que las firmas de más de 60 cha Editado por Arno Brouwer viernes por, de noviembre de 23, 2012 16:42 Marcado como respuesta por Alexander Sun viernes por, 07 de diciembre de 2012 02:44 por la mañana Viernes, 23 de noviembre de 2012 16:41 Todas las respuestas Una muestra de su estado de LINQ ayudaría. quotPremature optimización es la raíz de todo evil. quot - Knuth Para crear una media móvil, me gustaría empezar por la creación de un rango de 0 a (longitud de lista de datos - la duración del período en movimiento), entonces para cada valor en el intervalo seleccione elementos x de 43 x duración del período de movimiento y calcular el promedio. Todo en una sola declaración de LINQ agradable: Tenga en cuenta que esto no es muy eficiente, ya que, básicamente, iterar sobre la lista de datos para cada valor en el rango .. Oye, mira Este sistema permite que las firmas de más de 60 cha Editado por Arno Brouwer viernes por, de noviembre de 23, 2012 16:42 Marcado como respuesta por Alexander Sun viernes por, 07 de diciembre de 2012 02:44 por la mañana Viernes, 23 de noviembre de 2012 16:41 Microsoft está realizando una encuesta en línea para comprender su opinión del sitio web de MSDN. Si decide participar, la encuesta en línea será presentado a usted cuando salga del sitio web de MSDN. ¿Le gustaría participar Ayudenos a mejorar MSDN. Visita nuestra página para enviar UserVoice y votar sobre ideasHow para Calcular la media móvil en I Lengua y Python Una media móvil se utiliza para suavizar una serie de tiempo. El cálculo de la media móvil es un caso típico de la computación de datos ordenada. Su método de computación básica es crear un subconjunto compuesto por N miembros consecutivos de una serie de tiempo, calcular el promedio del conjunto y cambiar el subconjunto uno por uno hacia adelante. El siguiente ejemplo le enseña cómo calcular la media móvil en el lenguaje R. las ventas del marco de datos tiene dos campos: SalesDate y cantidad de esta fecha. Requisito: calcular la media móvil de tres días. pasos de computación incluyen la búsqueda de la cantidad promedio de venta del día anterior, el día actual y el día siguiente, y se desplazan hacia adelante a lo largo de las fechas. Una parte de los datos de origen es la siguiente: filtro (SalesAmount / 3, rep (1, 3)) función de filtro se puede utilizar en el lenguaje R para calcular la media móvil, que produce código conciso. Este método es muy conveniente. A pesar de la conveniencia de la función de filtro. es difícil de entender para los principiantes. Por ejemplo, SalesAmount / 3means dividiendo el valor actual del campo Importe por tres, pero cuando se utiliza en función de filtro, puede significar la adición de los tres valores consecutivos juntos, y luego dividir el resultado por tres. 1,1,1 es el valor de rep expresión (1,3), que se utiliza aquí para especificar el rango de ir a buscar los datos. Además, debido a que ni el nombre ni los parámetros de la función de filtro contienen las palabras promedio y en movimiento, incluso muchos desarrolladores de lenguaje R no saben su uso para el cálculo de la media móvil. De hecho, la función de filtro es un filtro lineal universal. Su uso es más que el cálculo de la media móvil. Su función es la referencia completa de filtro (x, filtro, el método c (convolución, recursiva), 2 lados, circular FALSO, init). Cualquier modificación del requisito hará que el código sea más difícil de entender. Por ejemplo, el código para el cálculo de la media móvil del día actual y los dos días anteriores, no se puede escribir como filtro (SalesAmount / 3, rep (0,2)), tiene que befilter (SalesAmount / 3, rep (1,3 ), los lados 1). el lenguaje R puede calcular la media móvil, pero su código es bastante difícil de alcanzar. También podemos usar Python, Perl y esProc para manejar este caso. Como el lenguaje R, todas estas lenguas pueden realizar estadísticas y análisis de datos y calcular la media móvil. A continuación se introduce soluciones de Python y esProc brevemente. Pandas es pitones función de biblioteca de terceros. Es de gran alcance en el procesamiento de datos estructurados con el tipo de datos RS imitando trama de datos básica. En la actualidad la versión más reciente es de 0,14. Su código para el manejo de este caso es el siguiente: El nombre de la función rollingmean es clara, incluso un desarrollador sin experiencia con los pandas puede entender fácilmente. El uso de las funciones es simple también. Su primer parámetro es la secuencia que está siendo computado y el segundo parámetro es N, que es el número de días en la búsqueda de media móvil. esProc es bien expresar libremente la lógica de negocio con la sintaxis ágil. Sus expresiones de posición relativa pueden resolver problemas de cálculo de datos de pedido fácilmente. El código es el siguiente: en el código representa un intervalo relativo, es decir, los tres días del día anterior, el día actual y el día siguiente. Se puede ver que la media móvil se puede trabajar de manera clara y flexible mediante el uso de un intervalo relativo. Si se requiere, por ejemplo, para calcular la media móvil del día actual y los dos días anteriores, sólo tenemos que cambiar el intervalo en el esProc. Un intervalo de relación es un conjunto. esProc puede expresar también un elemento de la posición relativa. Por ejemplo, se puede calcular la tasa de crecimiento de ventas con (Monto - Cantidad-1) convenientemente. Por el contrario, el código en lenguaje R y Python es difícil understand. Averages / móvil simple Promedios promedio / media móvil simple le anima a resolver esta tarea de acuerdo con la descripción de la tarea, utilizando cualquier lenguaje puede saber. El cálculo de la media móvil simple de una serie de números. Crear una función de estado / clase / instancia que toma un período y devuelve una rutina que lleva un número como argumento y devuelve una media móvil simple de sus argumentos hasta ahora. Una media móvil simple es un método para el cálculo de un promedio de una serie de números en sólo un promedio de los últimos 160 P 160 números de la secuencia, donde 160 160 P 160 se conoce como el período. Se puede implementar llamando a una rutina de sus iniciales con 160 P 160 como su argumento, 160 I (P), 160 que a su vez debe devolver una rutina que cuando se le llama con los miembros individuales, sucesivas de una secuencia de números, calcula la media de (hasta a), el último 160 P 160 de ellos, vamos a llamar a este 160 SMA (). La palabra 160 de estado 160 en la descripción de la tarea se refiere a la necesidad de 160 SMA () 160 recuerde cierta información entre llamadas a la misma: 160 El período, 160 P 160 Una ordenó recipiente de al menos los últimos 160 P 160 números de cada una de sus llamadas individuales. Con estado 160 también significa que las llamadas sucesivas a 160 I (), el inicializador 160, 160 deben volver rutinas separados que 160 no 160 cuota de estado guardado para que pudieran ser utilizados en dos flujos de datos independientes. Pseudo-código para una aplicación de 160 SMA 160 es: Esta versión utiliza una cola persistente para mantener los valores de p más recientes. Cada función de regresar de init-media móvil tiene su estado en un átomo que contiene un valor de colas. Esta aplicación utiliza una lista circular para almacenar los números dentro de la ventana al comienzo de cada iteración puntero hace referencia a la celda de lista que mantiene el valor justo saliendo de la ventana y que será reemplazada por el valor justo añadido. El uso de un cierre de edición Actualmente esta media móvil simple no puede ser nogc porque asigna un cierre en el montón. Algunos análisis escaparse puede quitar la asignación del montón. El uso de un editar Struct Esta versión evita la asignación de montón del cierre de mantenimiento de los datos en el marco de la pila de la función principal. Misma salida: Para evitar las aproximaciones de punto flotante se siguen acumulando y creciendo, el código podría realizar una suma periódica en toda la gama cola circular. Esta aplicación produce dos objetos (función) que comparten estado. Es idiomática en E para separar el aporte de salida (leída de escritura) en lugar de la combinación de ellos en un solo objeto. La estructura es la misma que la aplicación de la norma DeviationE. El programa de elixir a continuación genera una función anónima con un período de p incorporado, que se utiliza como el período de la media móvil simple. La función de ejecución lee la entrada numérica y lo pasa a la función anónima de nueva creación, y luego inspecciona el resultado en STDOUT. La salida se muestra a continuación, con la media, seguido de la entrada agrupados, formando la base de cada media móvil. Erlang tiene cierres, pero las variables inmutables. A continuación, la solución es el uso de procesos y un mensaje simple que pasa API basada. idiomas matriz tienen rutinas para calcular los avarages deslizamiento para una determinada secuencia de elementos. Es menos eficaz para bucle como en los siguientes comandos. Continuamente ayudas memoria para una entrada I. que se añade al final de una lista L1. L1 se puede encontrar pulsando 2 ° / 1, y la media se puede encontrar en la lista / OPS Presione ON para terminar el programa. Función que devuelve una lista que contiene los datos promediados del Programa argumento proporcionado que devuelve un valor sencillo en cada invocación: lista es la lista que se está promediado: p es el periodo: 5 devuelve la lista promediado: Ejemplo 2: Utilizando el programa movinav2 (i , 5) - Inicialización en movimiento cálculo de la media, y el período de 5 movinav2 (3 definir, x): x - nuevos datos en la lista (valor 3), y el resultado se almacena en la variable x, y se muestra movinav2 (4, x) : x - nuevos datos (valor 4), y el nuevo resultado se almacenarán en la variable x, y se muestran (43) / 2. Descripción de la función movinavg: variable r - es el resultado (la lista promediado) que será devuelto variable i - es la variable de índice, y se encuentra al final de la sub-lista de la lista que se promedió. la variable z - una variable auxiliar La función utiliza la variable i para determinar qué valores de la lista será considerado en la próxima cálculo del promedio. En cada iteración, la variable i puntos en el último valor de la lista que se utiliza en el cálculo del promedio. Así que sólo tenemos que averiguar cuál será el primer valor de la lista. Por lo general bien tiene que tener en cuenta los elementos p, por lo que el primer elemento será el indexado por (i-p1). Sin embargo, en las primeras iteraciones de cálculo que suele ser negativa, por lo que la siguiente ecuación evitará índices negativos: max (i-P1,1) o, la organización de la ecuación, max (i-p, 0) 1. Pero el número de elementos en las primeras iteraciones también será más pequeño, el valor correcto será (índice final - comenzar índice 1) o, la organización de la ecuación, (i - (max (ip, 0) 1) 1), y luego , (i-max (ip, 0)). z variable contiene el valor común (máx (ip), 0) por lo que el beginIndex será (z1) y los NumberOfElements será (iz) MID (lista, z1, iz) devolverá la lista de valor que será un promedio de suma ( .) les suma suma () / (iz) ri tendrá un promedio de ellos y almacenar el resultado en el lugar apropiado en la lista de resultados el uso de un cierre y la creación de un functionC:. media móvil simple Cálculo de la media móvil simple de una serie de números . Crear una función de estado / clase / instancia que toma un período y devuelve una rutina que lleva un número como argumento y devuelve una media móvil simple de sus argumentos hasta ahora. Descripción Una media móvil simple es un método para el cálculo de un promedio de una serie de números en sólo un promedio de los últimos números de la corriente P, donde P es conocido como el período. Se puede implementar llamando una rutina iniciales con P como su argumento, I (P), que luego debe devolver una rutina que cuando se le llama con miembros individuales, sucesivas de una serie de números, calcula la media de (hasta), la P última de ellas, permite llamar a este SMA (). La palabra de estado en la descripción de la tarea se refiere a la necesidad de SMA () para recordar cierta información entre llamadas a la misma: el periodo, P Una ordenó recipiente de al menos los últimos números P de cada una de sus llamadas individuales. Con estado también significa que las llamadas sucesivas a I (), el inicializador, deben volver rutinas independientes que no comparten el estado guardado para que pudieran ser utilizados en dos flujos de datos independientes. Pseudocódigo para una implementación de SMA es: Señales del indicador triple media móvil exponencial El precio ha cruzado el indicador hacia abajo (el precio de apertura de la barra analizada está por encima del indicador y el precio de cierre está por debajo del indicador) y el indicador se eleva (débil señal de un retroceso de la línea indicadora). Mover cruce de media. El precio ha cruzado el indicador hacia arriba (el precio de apertura de la barra es analizada por debajo del indicador y el precio de cierre está por encima del indicador) y el indicador se eleva (señal fuerte). Formado ruptura. La sombra inferior de la barra ha cruzado el indicador (los precios de apertura y cierre de la barra analizados están por encima del indicador, y el bajo precio está por debajo del indicador) y las subidas del indicador (señal débil de un retroceso de la línea del indicador ). breakout fallido. El precio ha cruzado el indicador hacia arriba (el precio de apertura de la barra es analizada por debajo del indicador y el precio de cierre está por encima del indicador) y el indicador cae (señal débil de un retroceso de la línea indicadora). Mover cruce de media. El precio ha cruzado el indicador hacia abajo (el precio de apertura de la barra es analizada por encima del indicador y el precio de cierre está por debajo del indicador) y el indicador cae (señal fuerte). Formado ruptura. La sombra superior de la barra ha cruzado el indicador (los precios de apertura y cierre de la barra analizados están por debajo del indicador, y el alto precio está por encima del indicador) y el indicador de caídas (señal débil de un retroceso de la línea del indicador ). No hay objeciones a la compra