Moving average function in c

Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Mungkinkah menerapkan rata-rata bergerak di C tanpa memerlukan jendela sampel, saya telah menemukan bahwa saya dapat mengoptimalkan sedikit, dengan memilih ukuran jendela thats Kekuatan dua untuk memungkinkan sedikit menggeser alih-alih membagi, tapi tidak membutuhkan penyangga akan menyenangkan. Apakah ada cara untuk mengungkapkan hasil rata-rata bergerak baru hanya sebagai fungsi dari hasil lama dan sampel baru Tentukan contoh rata-rata bergerak, di atas jendela 4 sampel menjadi: Tambahkan sampel baru e: Rata-rata bergerak dapat diimplementasikan secara rekursif. , Tapi untuk kalkulasi rata-rata bergerak yang tepat, Anda harus mengingat sampel masukan tertua dalam jumlah (misalnya huruf a pada contoh Anda). Untuk panjang N rata-rata bergerak yang Anda hitung: di mana yn adalah sinyal output dan xn adalah sinyal input. Pers. (1) dapat ditulis secara rekursif. Jadi Anda harus selalu mengingat sampel xn-N untuk menghitung (2). Seperti yang ditunjukkan oleh Conrad Turner, Anda dapat menggunakan jendela eksponensial (jauh lebih panjang), yang memungkinkan Anda menghitung keluaran hanya dari keluaran lalu dan masukan saat ini: namun ini bukan standar pergerakan rata-rata (tanpa bobot) namun secara eksponensial Rata bergerak tertimbang, di mana sampel lebih jauh di masa lalu mendapatkan bobot yang lebih kecil, tapi (setidaknya secara teori) Anda tidak akan pernah melupakan apapun (bobotnya semakin kecil dan kecil untuk sampel jauh di masa lalu). Saya menerapkan rata-rata bergerak tanpa memori item individual untuk program pelacakan GPS yang saya tulis. Saya mulai dengan 1 sampel dan bagi 1 untuk mendapatkan nilai rata-rata saat ini. Saya kemudian menambahkan sampel anothe dan membagi dengan 2 ke avg saat ini. Ini berlanjut sampai saya mencapai panjang rata-rata. Setiap saat setelah itu, saya menambahkan sampel baru, mendapatkan rata-rata dan menghapus rata-rata dari total. Saya bukan seorang matematikawan tapi ini sepertinya cara yang bagus untuk melakukannya. Kupikir itu akan mengubah perut orang matematika sejati tapi, ternyata itu adalah salah satu cara yang bisa diterima untuk melakukannya. Dan hasilnya bagus. Ingatlah bahwa semakin tinggi panjangnya semakin lambat maka mengikuti apa yang ingin Anda ikuti. Itu mungkin tidak masalah sebagian besar waktu tapi ketika mengikuti satelit, jika Anda lamban, jejaknya bisa jauh dari posisi sebenarnya dan akan terlihat buruk. Anda bisa memiliki jarak antara tempat duduk dan titik-titik trailing. Saya memilih panjang 15 update 6 kali per menit untuk mendapatkan smoothing yang memadai dan tidak terlalu jauh dari posisi duduk sebenarnya dengan titik jepret yang merapikan. Jawab 16 16 16 di 23:03 menginisialisasi total 0, count0 (setiap kali melihat nilai baru Kemudian satu masukan (scanf), satu menambahkan totalnewValue, satu kenaikan (hitungan), satu rata-rata pembagian (jumlah total) Ini akan menjadi rata-rata bergerak di atas Semua input Untuk menghitung rata-rata hanya di atas 4 masukan terakhir, akan memerlukan 4 variabel input, mungkin menyalin setiap masukan ke inputvariable yang lebih tua, kemudian menghitung rata-rata pergerakan baru. Sebagai jumlah dari 4 variabel input, dibagi dengan 4 (pergeseran kanan 2 akan menjadi Baik jika semua input positif membuat perhitungan rata-rata dijawab 3 Feb 15 at 4:06 Itu benar-benar akan menghitung rata-rata total dan TIDAK rata-rata bergerak. Seiring bertambahnya dampak, setiap sampel masukan baru menjadi sangat kecil ndash Hilmar Feb 3 15 at 13:53 Jawaban Anda 2017 Stack Exchange, IncMoving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut selama 15 hari: Minggu 1 (5 hari) 20, 22, 24 , 25, 23 Minggu 2 (5 hari ) 26, 28, 26, 29, 27 Minggu 3 (5 hari) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 hari akan rata-rata menghasilkan harga penutupan untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama. Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti disebutkan sebelumnya, MAs lag tindakan harga saat ini karena mereka didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena mengandung harga selama 200 hari terakhir. Panjang MA yang digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan MA jangka panjang lebih sesuai untuk investor jangka panjang. MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting tersendiri, atau bila dua rata-rata melintas. MA yang sedang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam tren naik. Sementara MA yang menurun menunjukkan bahwa tren turun. Begitu pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish. Yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi saat MA jangka pendek melintasi di bawah MA jangka panjang.