Medio Edge Effetti Moving

Ho bisogno di calcolare una media mobile su una serie di dati, all'interno di un ciclo for devo ottenere la media mobile su N 9 giorni La matrice I m di calcolo in è di 4 serie di 365 valori di M, che di per sé sono valori medi di un altro insieme di dati che voglio per tracciare i valori medi dei miei dati con la media mobile in una plot. I googled un po 'di medie e il comando conv movimento e trovato qualcosa che ho cercato di attuare nella mia code. So fondamentalmente, computo mia media e la trama con una media mobile sbagliato ho preso il valore wts destra fuori del sito MathWorks, così che è fonte non corretta mio problema, però, è che non capisco che cosa questo WTS è qualcuno potrebbe spiegare se ha qualcosa a che fare con i pesi del valori che non sono validi in questo caso Tutti i valori sono ponderati al same. And se sto facendo questo tutto sbagliato, ho potuto avere un aiuto con it. My sincera thanks. asked 23 14 settembre al 19 05.Using conv è un ottimo modo per implementare una media mobile Nel codice che si sta utilizzando, wts è quanto si sta pesando ogni valore come avete indovinato la somma di quel vettore deve essere sempre uguale a uno Se si desidera peso ogni valore in modo uniforme e fare un filtro di dimensione N in movimento poi si vorrebbe do. Using l'argomento valido in conv porterà ad avere un minor numero di valori in Ms di quanto fatto in M ​​usa stesso se don t mente gli effetti di riempimento pari a zero Se hai la casella degli strumenti di elaborazione del segnale si può usare se si cconv consiglia di provare un movimento Qualcosa media circolare like. You dovrebbe leggere la documentazione conv e cconv per ulteriori informazioni, se si rifugio t already. You possono utilizzare il filtro per trovare una media in esecuzione senza utilizzare un ciclo for questo esempio viene trovata la media in esecuzione di un 16 - element vettore, utilizzando una dimensione della finestra di 5,2 liscia come parte della curva Toolbox Fitting, che è disponibile nella maggior parte cases. yy lisciare y leviga i dati nella colonna vettore y utilizzando un media mobile filtrare i risultati vengono restituiti nel vettore colonna aa il durata predefinita per la media mobile è 5.I m nel processo di creazione di un algoritmo di forex trading e ha voluto provare il mio colpo a calcolare EMA medie mobili esponenziali i miei risultati sembrano essere corrette rispetto ai calcoli che ho fatto a mano, così credo la in seguito metodo funziona, ma solo voluto ottenere un ulteriore set di occhi per fa in modo im non manca anything. Note che questo solo restituisce l'EMA per l'ultimo prezzo, doesn t restituire un array di EMA s come quello isn t quello che mi serve per il mio application. Recursion è un buon strumento per il lavoro giusto, ma qui è utilizzato per realizzare semplici loop come tale la code. is più difficile da leggere e la ragione about. is più lento perché gran parte del codice in ema ha solo bisogno di correre once. will fallire con valore sufficientemente grande di finestra a causa traboccante Python s documento chiamata stack. Please almeno i parametri di ogni funzione, ad esempio, che la finestra è la lunghezza della finestra, e che la posizione conta a ritroso a partire dalla fine dei dati infatti le cose sarebbero più chiare se la posizione fosse un indice in avanti normale in data. Raise un'eccezione quando si trova un parametro ha un valore non valido Tornando Nessuno invece causerà solo una eccezione più confusa dopo infatti, se provo 600 ottengo ricorsione infinita perché sma restituisce None che rende chiamata ema SMA più e più again. The precedente punto rivela anche che, se len finestra dei dati 2 non è la validità destra check. The 1 nei dati - window 2 1 1 - window don t sembra corretto a me suppongo vogliono dati - window 2 - window. The istruzione return previousema è in un posto strano perché a quel punto si è calcolato un nuovo currentema Questo è il caso base della ricorsione, ed è consuetudine per gestire il caso di base proposta per first. My ema. answered 26 novembre 14 al 18 56.Pretty superficiale review. You don t bisogno di scrivere una classe per quello che state facendo e vi suggerisco di dare un'occhiata a questo video la classe non incapsulare tutti i dati e basta usarlo per avere le funzioni in un stessa entità Credo che le cose sarebbero più facili da capire se si dovesse definire classmethod per rendere evidente che hai vinto t davvero fare affidamento su qualsiasi istanza di sorta, tuttavia, un'opzione ancora migliore sarebbe quella di definire solo le funzioni di un indicatore module. answered 24 novembre 14 al 18 04.Thanks per i suggerimenti in realtà ho fatto avere loro come classmethods e dibattuto andando avanti e indietro tra anche utilizzando una classe o semplicemente definire le funzioni in un modulo indicatore che io ora fare ChrisC 25 novembre 14 a 19 12.Just visto il video troppo, roba grande ChrisC 25 novembre 14 al 19 43.Your Answer.2017 Stack Exchange, i metodi della serie Inc. Time Serie Methods. Time sono tecniche statistiche che fanno uso di dati storici accumulati in un periodo di tempo metodi di serie storiche per scontato che ciò che è accaduto in passato, continueranno a verificarsi in futuro, come il nome della serie tempo suggerisce, questi metodi in relazione alla previsione di un solo fattore - volta Essi comprendono la media mobile, livellamento esponenziale, e la linea di tendenza lineare e sono tra i metodi più diffusi per la previsione a corto raggio tra le società di servizi e di produzione di questi metodi presuppongono che i modelli storici identificabili o tendenze per la domanda nel corso del tempo si ripeterà themselves. Moving Average. A previsione di serie temporali possono essere semplice come utilizzando domanda l'attuale periodo di prevedere la domanda nel prossimo periodo questo è talvolta chiamato una previsione ingenui o intuitiva 4 ad esempio, se la domanda è di 100 unità di questa settimana, le previsioni per la prossima settimana s richiesta è di 100 unità se la domanda risulta essere 90 unità invece , poi la settimana successiva s domanda è di 90 unità, e così via Questo tipo di metodo di previsione non tiene in considerazione il comportamento storico domanda si basa solo su richiesta nel periodo corrente reagisce direttamente ai normali movimenti casuali in demand. The semplice in movimento metodo della media utilizza diversi valori medi durante il recente passato per sviluppare una previsione Questo tende a smorzare, o appianare, gli aumenti casuali e diminuzioni di una previsione che utilizza un solo periodo la media mobile semplice è utile per la previsione della domanda che è stabile e non visualizza alcun comportamento domanda pronunciata, come ad esempio una tendenza o pattern. Moving stagionale medie sono calcolate per periodi specifici, come tre mesi o cinque mesi, a seconda di quanto il previsore desideri per lisciare i dati relativi alla domanda più lungo è il periodo di media mobile , il più agevole sarà la formula per il calcolo della media mobile semplice isputing un mobile semplice clip Average. The carta istantanea di forniture per ufficio Società vende e distribuisce forniture per ufficio per aziende, scuole e agenzie entro un raggio di 50 miglia del suo magazzino l'ufficio attività di fornitura è competitivo, e la capacità di consegnare gli ordini prontamente è un fattore di ottenere nuovi clienti e mantenere quelli vecchi uffici in genere non ordine quando corrono a corto di rifornimenti, ma quando hanno completamente esaurito Come risultato, di cui hanno bisogno i loro ordini immediatamente la manager della società vuole essere determinati driver abbastanza e veicoli sono a disposizione per consegnare gli ordini prontamente e hanno adeguato inventario in magazzino Pertanto, il manager vuole essere in grado di prevedere il numero di ordini che si verificherà nel corso del prossimo mese, cioè di prevedere il la domanda per i record deliveries. From di ordini di consegna, gestione ha accumulato i seguenti dati per gli ultimi 10 mesi, da cui si vuole calcolare a 3 e 5 mesi in movimento averages. Let noi supporre che è la fine di ottobre la previsione risultante sia dal 3- o la media mobile 5 mesi è tipicamente per il mese successivo nella sequenza, che in questo caso è Novembre la media mobile è calcolata dalla domanda di ordini per la prima 3 mesi in sequenza secondo il seguente formula. The 5 mesi media mobile viene calcolato dai precedenti 5 mesi di dati di domanda come follows. The a 3 e 5 mesi in movimento le previsioni medie per tutti i mesi di dati di domanda sono riportati nella seguente tabella in realtà, solo le previsioni per novembre in base alla più recente domanda mensile sarebbe stato utilizzato dal gestore Tuttavia, le previsioni precedenti per mesi precedenti ci permettono di confrontare le previsioni con la domanda effettiva per vedere come precisa il metodo di previsione è - che è, come ben si does. Three - e di cinque mesi Averages. Both movimento previsioni medie nella tabella precedente tendono a smussare la variabilità che si verificano nei dati reali Questo effetto levigante si può osservare nella figura seguente in cui sono state sovrapposte le medie a 3 mesi e 5 mesi su un grafico del data. The 5 mesi media originale muovendo nella figura precedente appiana fluttuazioni in misura maggiore rispetto a 3 mesi media mobile Tuttavia, la media di 3 mesi riflette più da vicino i dati più recenti disponibili all'ufficio fornitura direttore in generale, le previsioni che utilizzano il più lungo periodo di media mobile sono più lenti a reagire ai recenti cambiamenti della domanda rispetto a quella che quelle fatte usando più breve-periodo medie mobili I periodi aggiuntivi di dati smorzare la velocità con cui le previsioni risponde Stabilire il numero appropriato di periodi da utilizzare in una previsione media mobile spesso richiede una certa quantità di tentativi ed errori experimentation. The svantaggio del metodo della media mobile è che non reagisce alle variazioni che si verificano per un motivo, come i cicli e fattori di effetti stagionali che causano modifiche sono generalmente ignorati fondamentalmente è un metodo meccanico, che riflette i dati storici in modo coerente Tuttavia, il metodo della media mobile ha il vantaggio di essere facile da usare, veloce e relativamente economico in generale, questo metodo può fornire una buona previsione per il breve periodo, ma non dovrebbe essere spinta troppo in là nel future. Weighted Moving Average. The metodo della media mobile può essere regolata a più riflettere attentamente fluttuazioni dei dati in ponderata metodo della media mobile, i pesi sono assegnati alla più recente i dati in base ai seguenti dati relativi alla domanda formula. The per PM Computer Services indicati nella tabella per esempio 10 3 sembra seguire un andamento lineare crescente la società vuole calcolare una linea di tendenza lineare per vedere se è più preciso del livellamento esponenziale e adjusted previsioni di livellamento esponenziale sviluppati negli esempi 10 3 e 10 4. valori richiesti per l'minimi quadrati calcoli sono come follows. Using questi valori, i parametri per la linea di tendenza lineare sono calcolati come follows. Therefore, l'equazione linea di tendenza lineare è. per calcolare una previsione per il periodo 13, siano x 13 nel line. The trend lineare grafico seguente mostra la linea di tendenza lineare rispetto ai dati effettivi la linea di tendenza sembra riflettere molto attentamente i dati effettivi - cioè, di essere una buona misura --e sarebbe quindi un buon modello di previsione per questo problema Tuttavia, uno svantaggio della linea di tendenza lineare è che non adattarsi ad un cambiamento di tendenza, come i metodi di lisciatura previsione esponenziali sarà cioè, si presume che tutti le previsioni future seguiranno una linea retta questo limita l'uso di questo metodo per un lasso di tempo più breve in cui si può essere relativamente sicuri che la tendenza non sarà change. Seasonal Adjustments. A andamento stagionale è un aumento ripetitivo e diminuzione della domanda Molte poste a vista esibire un comportamento stagionale delle vendite abbigliamento seguono modelli annuali di stagione, con la domanda di vestiti caldi in aumento in autunno e in inverno e in declino in primavera e in estate come la domanda per l'abbigliamento più fresco aumenta la domanda per molti articoli al dettaglio, compresi i giocattoli, attrezzature sportive, abbigliamento, elettronica elettrodomestici, prosciutti, tacchini, vino e frutta, aumento nel corso degli domanda vacanza stagione di auguri aumenta in concomitanza con giornate speciali come San Valentino s e la madre s modelli Day stagionali possono verificarsi anche su base mensile, settimanale o addirittura giornaliera Alcuni ristoranti hanno una maggiore domanda di sera che a pranzo o durante il fine settimana in contrapposizione al traffico nei giorni feriali - di conseguenza le vendite - a centri commerciali raccoglie il Venerdì e Saturday. There sono diversi metodi per riflettere i modelli stagionali in una previsione di serie temporali descriveremo uno dei metodi più semplici che utilizzano un fattore stagionale un fattore stagionale è un valore numerico che viene moltiplicato per il tempo normale per ottenere un metodo forecast. One destagionalizzato per lo sviluppo di una domanda di fattori stagionali è quello di dividere la domanda di ogni periodo stagionale per il totale domanda annuale, secondo il seguente formula. The risultante fattori stagionali compresi tra 0 e 1 0 sono, in effetti, la quota di domanda annuale totale assegnato a ogni stagione Questi fattori stagionali vengono moltiplicati per la domanda annua prevista per produrre previsioni regolati per ogni seasonputing una previsione con Stagionale Adjustments. Wishbone Farms cresce tacchini di vendere ad una società di lavorazione della carne durante tutto l'anno, tuttavia, la sua stagione è ovviamente nel corso del quarto trimestre dell'anno, da ottobre a dicembre Wishbone Farms ha sperimentato la domanda per i tacchini per la negli ultimi tre anni indicati nella seguente table. Because abbiamo tre anni di dati relativi alla domanda, siamo in grado di calcolare i fattori stagionali dividendo trimestrale domanda totale per i tre anni di domanda totale in tutti e tre years. Next, vogliamo moltiplicare la domanda prevista per il prossimo anno, 2000, da ciascuno dei fattori stagionali per ottenere la domanda prevista per ogni trimestre per raggiungere questo obiettivo, abbiamo bisogno di una domanda prevista per il 2000 in questo caso, dal momento che i dati relativi alla domanda della tabella sembrano mostrare una tendenza generalmente in aumento , si calcola una linea di tendenza lineare per i tre anni di dati nella tabella per ottenere un estimate. Thus previsione di massima, la previsione per il 2000 è di 58 17, o 58.170 turkeys. Using questa previsione annuale della domanda, le previsioni destagionalizzati, SF io, per il 2000 areparing queste previsioni trimestrali con i valori medi attuali nella tabella, che sembrerebbe essere relativamente buone stime di previsione, che riflette sia le variazioni stagionali dei dati e il generale verso l'alto trend.10-12 Come è il metodo della media mobile simile a esponenziali smoothing.10-13 Che effetto sul modello di livellamento esponenziale sarà aumentare la lisciatura have.10-14 costante Come funziona regolata livellamento esponenziale differiscono da smoothing.10-15 esponenziale Che cosa determina la scelta della costante livellamento per il trend in un rettificato model.10-16 livellamento esponenziale Negli esempi capitolo per i metodi delle serie temporali, la previsione di partenza è sempre stato ipotizzato essere la stessa come domanda effettiva nel primo periodo di suggerire altri modi che la previsione di partenza potrebbe essere dedotte use.10- reale 17 Come funziona il modello di previsione linea di tendenza lineare differiscono da un modello di regressione lineare per forecasting.10-18 tra i modelli di serie storiche presentate in questo capitolo, tra la media ponderata media mobile e mobile, livellamento esponenziale e regolato livellamento esponenziale, e tendenza lineare linea, che si fa a prendere in considerazione il miglior Why.10-19 quali sono i vantaggi regolata livellamento esponenziale hanno più di una linea di tendenza lineare per domanda prevista che esibisce un trend.4 KB Kahn e JT Mentzer, Previsione di consumo e industriale, The Journal of business Forecasting 14, n ° 2 Estate 1995 21-28.