지수 이동 평균 matlab 코드

MATLAB을 사용하여 행렬의 특정 열의 3 일 이동 평균을 찾고 행렬에 이동 평균을 추가하려면 어떻게해야합니까? 행렬의 아래에서 위로 3 일 이동 평균을 계산하려고합니다. 다음 행렬 a와 mask가 주어진다. conv 명령을 구현하려고 시도했지만 오류가 발생한다. 행렬의 두 번째 열에서 사용하려고 시도한 conv 명령이있다. 원하는 결과가 제안 사항이 있으면 고맙겠습니다. 행렬 a의 2 열에 대해 다음과 같이 3 일 이동 평균을 계산하고 행렬 4 열에 결과를 배치합니다. 행렬을 다음과 같이 이름을 바꿉니다. desired for 단지 삽화 17, 14, 11의 3 일 평균은 14 일, 11 일, 8 일의 3 일간 평균 11, 8, 5의 3 일 평균은 8 일, 3 일 평균은 8, 5, 2는 5입니다. 3 일 이동 평균에 대한 계산이 시작되기 때문에 4 열의 하단 2 행에는 값이 없습니다. 하단 적어도 17, 14, 11까지 유효 출력은 표시되지 않습니다. Aaron Jun 12 13 at 1 28. 일반적으로 오류를 표시하면 도움이 될 것입니다. 이 경우에는 두 가지를 잘못합니다. 첫 번째 회선을 3 또는 이동 평균의 길이로 나눌 필요가 있습니다. 두 번째, c의 크기를 알 수 있습니다. C에 맞을 수는 없습니다. 이동 평균을 얻는 일반적인 방법은 같은 것을 사용하는 것입니다. 하지만 그 방법은 없습니다. 당신이 원하는 것처럼 보입니다. 대신에 당신은 두 줄을 사용해야합니다. 나는 본질적으로 이와 같은 값의 배열을 가지고 있습니다. 위의 배열은 너무 간단합니다. 저는 실제 코드에서 밀리 세컨드 당 1 개의 값을 수집하고 있습니다. 알고리즘의 출력 내가 시간 전에 포인트를 찾기 전에 가장 가까운 피크를 찾기 위해 썼다 위의 예에서 0 36이 실제 피크이기 때문에 내 로직이 실패하지만 알고리즘이 뒤로보고 가장 마지막 숫자 0을 피크로보고, 그 전에 0 24로 감소했습니다. 목표는 이러한 가치와 사과를 취하는 것입니다. y 알고리즘을 사용하여 조금 더 부드럽게 처리하여 선형 값을 갖도록합니다. 예를 들어 jaggedy가 아닌 curvy가되도록 내 결과를 좋아합니다. 내 값에 지수 이동 평균 필터를 적용해야합니다. 어떻게해야합니까? 이 수학적 방정식을 읽는 것은 정말 어렵습니다. 코드를 훨씬 잘 처리합니다. 배열에서 값을 처리하고 지수 이동 평균 계산을 적용하여 어떻게 처리합니까? 2 월 8 일 12시에서 20시 27 분까지 계산합니다. 지수 이동 평균 당신은 어떤 상태를 유지해야하고 튜닝 매개 변수가 필요합니다. Java 5 이상을 사용한다고 가정 할 때 약간의 클래스가 필요합니다. 원하는 감쇠 매개 변수로 초기화하려면 튜닝을 0에서 1 사이로 설정 한 다음 어떤 수학적 재발에 대한 페이지를 읽을 때, 코드로 변환 할 때 알아야 할 것은 수학자가 배열에 색인을 쓰고 아래 첨자로 시퀀스를 쓰는 것을 좋아한다는 것입니다. 다른 몇 가지 표기법도 있습니다. 도움이되지 않습니다. 그러나, t EMA는 복잡한 상태 어레이가 필요하지 않은 하나의 오래된 값만 기억하면되므로 매우 간단합니다. 2 월 8 일 12시 20 분 42 초. TKKocheran 일이 순조 롭다면 멋지지 않습니다. 새로운 시퀀스로 시작한다면 averager 평균 시퀀스의 처음 몇 개항은 경계 효과로 인해 조금씩 뛰어 오르지 만, 다른 이동 평균을 가진 것들도 얻을 수 있습니다. 그러나 좋은 평균은 이동 평균 논리를 평균과 래핑 할 수 있다는 것입니다. 남은 프로그램을 너무 많이 방해 함 Donal Fellows 2 월 9 일 12시 0 분 06. 나는 당신의 질문을 이해하는 데 어려움을 겪고 있지만 어쨌든 대답하려고 노력할 것입니다 .1 귀하의 알고리즘이 0 36 대신 0 25를 찾았다면 틀리면 항상 올라가거나 항상 내려가는 단조로운 증가 또는 감소를 가정하기 때문에 잘못입니다. 모든 데이터를 평균화하지 않으면 데이터 포인트 --- 제시 할 때 --- 비선형입니다. 두 점 사이의 최대 값 그런 다음 tmin에서 tmax로 배열을 슬라이스하고 그 부분 배열의 최대 값을 찾습니다 .2 이제 이동 평균의 개념은 매우 간단합니다. 다음 목록이 있다고 가정하십시오. 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 두 숫자의 평균을 취하여 부드럽게 할 수 있습니다. 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 첫 번째 숫자는 1 5 및 1 4 초의 평균이고 첫 번째 숫자는 두 번째 새 목록이 1 4 및 1 5 3 번째 및 2 번째 낡은 세 번째 새 목록은 1 5 및 1 4 4 번째 및 3 번째 숚 서를 나타냅니다. 따라서 3 ~ 4 번째 기간을 만들 수 있습니다. 또는 n 데이터가 훨씬 더 매끄 럽습니다. 이동 평균을 직장에서 볼 수있는 방법은 Google Finance로 이동하고 Tesla Motors는 매우 불안정한 TSLA를 선택하고 차트 하단의 기술을 클릭합니다. 특정 기간에 이동 평균을 선택하고 Exponential moving average를 선택하여 차이를 비교합니다. 지수 이동 평균은 이것에 대한 또 다른 노력이지만 이전 데이터를 새 데이터보다 가중치가 적습니다. 뒤쪽으로 스무딩을 편향시키는 방법 Wikipedia 항목을 읽으십시오. 대답은 대답보다 더 많은 코멘트이지만 작은 주석 상자는 작은 행운입니다. 행운을 빌어 요. 수학에 문제가 있으면 갈 수 있습니다. exponential 대신 간단한 이동 평균을 사용합니다. 따라서 최종 x 항을 x로 나눈 값이됩니다. 검증되지 않은 의사 코드. 마지막 5 항의 평균을 구할 수 있으므로 데이터의 시작과 끝 부분을 처리해야합니다. 당신이 2 번째 데이터 포인트에있을 때 또한이 이동 평균 합계를 계산하는 더 효율적인 방법이 있습니다 - 가장 오래된 가장 새로운 것이지만 이것은 무슨 일이 일어나고 있는지의 개념을 얻는 것입니다. 대답 2 월 8 일 12시 20 분 41. 지수 이동 평균 - EMA. BREAKING DOWN 지수 이동 평균 - EMA. 12 일 및 26 일 EMA가 가장 인기있는 단기 평균이며 이동 평균 수렴 확산 MACD 및 가격 변동 오실레이터 PPO와 같은 지표를 생성하는 데 사용됩니다. 일반적으로 , 50 및 20 0 일 EMA는 장기 추세의 신호로 사용됩니다. 기술적 분석을 사용하는 요원은 올바르게 적용될 때 이동 평균이 매우 유용하고 통찰력이 있지만 부적절하게 사용되거나 잘못 해석 될 때 혼란을 야기합니다. 기술적 분석에서 일반적으로 사용되는 모든 이동 평균은 그들의 본성, 뒤떨어지기 지표 결과적으로, 특정 시장 차트에 이동 평균을 적용하여 도출 된 결론은 시장 이동을 확인하거나 그 힘을 나타 내기위한 것이어야합니다. 이동 평균 지표 라인이 시장에서의 중요한 움직임, 시장 진입의 최적 지점은 이미 지나갔습니다. EMA는 이러한 딜레마를 어느 정도 완화하기 위해 노력합니다. EMA 계산은 최신 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 때문에 가격 조치를 조금 더 엄격하게 받아 들여 반응합니다 빠릅니다. 이것은 EMA가 거래 진입 신호를 유도하는 데 사용될 때 바람직합니다. EMA를 해석하십시오. 모든 이동 평균 지표와 마찬가지로, 훨씬 더 좋습니다 유망한 시장에 적합 함 시장이 강력하고 지속적인 상승 추세에있을 때 EMA 지표는 상승 추세를 나타낼 것이며 반대로 하락 추세를 보일 것입니다 경계하는 상인은 EMA 선의 방향에주의를 기울일뿐만 아니라 하나의 술집에서 다음 술어로의 변화율의 예를 들어, 강한 상승 추세의 가격 행동이 평평 해지고 반전되기 시작함에 따라 EMA의 한 술집에서 다음 술어로의 변화율은 지표가 변화의 속도는 0이다. 후행 효과 때문에, 이 시점에서, 또는 심지어 몇 바 이전에, 가격 행동은 이미 반전되어 있어야한다. 따라서 EMA의 변화율이 지속적으로 감소하는 것을 관찰하면 이동 평균의 후행 효과로 인한 딜레마에 대응할 수있는 지표로 사용될 수 있습니다. EMA의 용도. EMA는 다른 지표와 함께 일반적으로 중요한 시장 움직임을 확인하는 데 사용됩니다. 자신의 타당성을 측정 할 수 있습니다. 일중 및 빠르게 이동하는 시장을 거래하는 거래자의 경우 EMA가 더 적합합니다. 자주 거래자가 EMA를 사용하여 거래 바이어스를 결정합니다. 예를 들어 일일 차트의 EMA가 강한 상승 추세를 보이는 경우, 하루 종일 차트에서 긴 쪽에서 만 거래 할 수 있습니다.