Bewegungsdurchschnittlich Und Zentriert Gleitender Durchschnitt

David, Ja, MapReduce ist beabsichtigt, auf einer großen Menge an Daten zu operieren Und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und die reduzierten Funktionen nicht darauf achten sollten, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierstücke es gibt, das ist nur Optimierung Wenn Sie sorgfältig darüber nachdenken Der Algorithmus, den ich gepostet habe, können Sie sehen, dass es nicht wichtig ist, welcher Mapper bekommt, welche Teile der Daten jeder Eingabedatensatz für jeden reduzierenden Betrieb verfügbar sein wird, der es benötigt Joe K Sep 18 12 bei 22 30. Im besten meiner Verständnis gleitenden Durchschnitt Ist nicht schön Karten zum MapReduce-Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten ist, während MR die Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten ist. Solution, die ich sehe, ist wie folgt a Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um zwei verschiedene Partitionen erstellen zu können In zwei Läufen In jedem Lauf erhalten Sie Ihre Reduzierstücke unterschiedliche Datenbereiche und berechnen gleitenden Durchschnitt, wo angemessen ich versuche zu veranschaulichen Im ersten Lauf Daten für Reduzierer sollten R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.hier Sie cacluate gleitenden Durchschnitt für einige Qs. In nächsten laufen Ihre Reduzierer sollten Daten wie R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.And caclulate den Rest der sich bewegenden Durchschnitte Dann müssen Sie aggregieren results. Idea von Benutzerdefinierte Partitionierer, dass es zwei Modi der Operation haben wird - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung In einem Pseudocode wird es aussehen wie diese Partitionstaste SHIFT MAXKEY numOfPartitions wo SHIFT wird aus der Konfiguration MAXKEY Maximalwert der Taste, die ich nehme genommen werden Aus Gründen der Einfachheit, dass sie mit Null beginnen. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf bestimmte Split begrenzt ist und kann nicht über Split s Grenze gleiten. Eine andere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung von Eingabedaten zu implementieren ist es Teil der InputFormat It Kann getan werden, um 2 verschiedene Folien zu tun, ähnlich wie Partitionierung. Wenn die Berechnung eines laufenden gleitenden Durchschnitt, Platzierung der Durchschnitt in der mittleren Zeit ist sinnvoll. Im vorherigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der Tanne berechnet St 3 Zeiträume und platziert es neben Periode 3 Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platzieren können, das heißt, neben Periode 2 Das funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichzeitige Zeit Perioden So wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4.Technisch, würde der Moving Average bei t 2 5, 3 fallen 5. Um dieses Problem zu vermeiden, glatt wir die MA s mit M 2 So weglassen wir die geglätteten Werte. Wenn wir Durchschnittlich eine gerade Anzahl von Begriffen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Moving Averages Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte werden verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen Jede Art von gleitenden Durchschnitt, die üblicherweise in diesem Tutorial als MA geschrieben wird, ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald sie bestimmt sind, wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, geglättete Daten zu betrachten Als fokus Ng an den alltäglichen Preisschwankungen, die allen Finanzmärkten innewohnen. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, die in geeigneter Weise als einfacher gleitender Durchschnitts-SMA bekannt ist, wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten annimmt , Um einen grundlegenden 10-tägigen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis durch 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage 110 durch die Anzahl der geteilt Tage 10, um den 10-tägigen Durchschnitt zu erreichen Wenn ein Händler einen 50-tägigen Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es würde die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter 11 nimmt in Konto die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert relativ zu den letzten 10 Tagen vergeben wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler dieses Werkzeug einen gleitenden Durchschnitt nennen und nicht nur ein normales Mittel. Die Antwort ist das als Neue Werte werden verfügbar, die ältesten Datenpunkte müssen aus dem Set gelöscht werden und neue Datenpunkte müssen eingehen, um sie zu ersetzen. So wird der Datensatz ständig auf neue Daten umgestellt, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden Abbildung 2, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich der rote Kasten, der die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung gelöscht Da der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert ersetzt Von 15, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatz-Abnahme zu sehen, was es tut, in diesem Fall von 11 bis 10.Was Do Moving Averages aussehen Wie Sobald die Werte der MA berechnet wurden, sind sie auf ein Diagramm gezeichnet Und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch mehr auf diesem später variieren Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als eine Bewegung hinzuzufügen Durchschnittlich t O irgendein Diagramm durch Anpassen der Anzahl der Zeiträume, die bei der Berechnung verwendet werden Diese geschwungenen Linien können zunächst ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber du wirst an sie gewöhnen, wie die Zeit vergeht Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, Während die blaue Linie ist der durchschnittliche Preis über die letzten 100 Tage. Jetzt, dass Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, werden wir eine andere Art von gleitenden Durchschnitt vorstellen und untersuchen, wie es unterscheidet sich von der zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt Der einfache gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern sehr beliebt, aber wie alle technischen Indikatoren hat es seine Kritiker. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe gleich ist, unabhängig davon, wo es auftritt In der Sequenz Kritiker argumentieren, dass die jüngsten Daten wichtiger sind als die älteren Daten und sollte einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler Geben mehr Gewicht auf die jüngsten Daten, die seither zur Erfindung der verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt hat, die beliebteste davon ist die exponentielle gleitenden Durchschnitt EMA Für weitere Lesung, siehe Grundlagen der gewichteten Moving Averages und was ist der Unterschied zwischen einem SMA Und ein EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, die mehr Gewicht auf die jüngsten Preise in einem Versuch, um es mehr auf neue Informationen zu reagieren Lernen die etwas komplizierte Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein , Da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen Aber für Sie Mathe Geeks da draußen, hier ist die EMA Gleichung. Wenn mit der Formel, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert zur Verfügung zu verwenden Wie die vorherige EMA Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und weiter mit der obigen Formel von dort aus wir haben Sie w Mit einer Beispielkalkulationstabelle, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis dafür haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, S schauen Sie, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Wenn Sie die Berechnung der EMA betrachten, werden Sie feststellen, dass mehr Aufmerksamkeit auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichtetem Durchschnitt ist. In Abbildung 5 ist die Anzahl der Zeiträume, die in verwendet werden Jeder Durchschnitt ist identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler Bevorzuge die EMA über die SMA. Was sind die verschiedenen Tage Mean Moving Mittelwerte sind ein völlig anpassbarer Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen kann, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Erstellung der durchschnittlichen Th Die meisten gängigen Zeiträume, die bei bewegten Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es zu Preisänderungen Je länger die Zeitspanne, desto weniger Empfindlich oder mehr geglättet, der Durchschnitt wird es sein Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung Ihrer bewegenden Mittelwerte zu verwenden Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie ist, ist mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen zu experimentieren, bis Sie finden Einer, der zu Ihrer Strategie passt.