Tuesday, 17 October 2017

Média em movimento média e centrada móvel


David, sim, MapReduce destina-se a operar em uma grande quantidade de dados E a idéia é que, em geral, o mapa e funções de redução não deve se preocupar quantos mapeadores ou quantos redutores existem, isso é apenas otimização Se você pensar cuidadosamente sobre O algoritmo que eu postei, você pode ver que não importa qual mapeador recebe o que porções dos dados Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que precisa dele Joe K Sep 18 12 em 22 30.No melhor de minha compreensão média móvel Não é muito bem mapeia para MapReduce paradigma desde seu cálculo é essencialmente deslizando janela sobre dados classificados, enquanto MR é o processamento de intervalos não interceptados de dados classificados Solução eu vejo é como seguir a Para implementar particionador personalizado para ser capaz de fazer duas partições diferentes Em duas corridas Em cada corrida seus redutores obterá diferentes faixas de dados e calcular a média móvel onde apropriado vou tentar ilustrar Em dados de primeira corrida para redutores deve ser R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.here você vai cacluate média móvel para alguns Qs. In seguinte executar seus redutores devem obter dados como R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.E caclular o restante das médias móveis Então você vai precisar para agregar resultados. Idea de Personalizado particionador que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com alguma mudança Em um pseudocódigo ele vai se parecer com esta chave de partição SHIFT MAXKEY numOfPartitions onde SHIFT será retirado da configuração MAXKEY valor máximo da chave eu assumir Por simplicidade que eles começam com zero. RecordReader, IMHO não é uma solução, uma vez que é limitado a divisão específica e não pode deslizar sobre divisão s boundary. Another solução seria implementar lógica personalizada de dividir dados de entrada é parte do InputFormat It Pode ser feito para fazer 2 slides diferentes, semelhante ao partitioning. When computação uma média móvel em execução, colocando a média no período de tempo médio faz sentido. No exemplo anterior, calculamos a média do abeto St 3 períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3 Poderíamos ter colocado a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2 Isso funciona bem com períodos de tempo ímpar, mas não tão bom para o tempo mesmo Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4. Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2 5, 3 5.Para evitar esse problema, suavizamos as MAs usando M 2 Assim, suavizamos os valores suavizados. Se nós A média de um número par de termos, precisamos para suavizar os valores alisados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.Moving Médias O que são They. Among os mais populares indicadores técnicos, médias móveis são usados ​​para medir a direção da tendência atual Cada tipo de média móvel comumente escrito neste tutorial como MA é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinado, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados em vez Do que focar A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples SMA, é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, , Para calcular uma média móvel básica de 10 dias você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias 110 é dividida pelo número de Dias 10 para chegar à média de 10 dias Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias A média resultante abaixo de 11 leva em Conta os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um activo é fixado o preço em relação aos últimos 10 days. Perhaps você re querendo saber por que os comerciantes técnicos chamam esta ferramenta uma média móvel e não apenas um meio regular A resposta é que, Novos valores disponíveis, o mais antigo Os pontos de dados devem ser retirados do conjunto e os novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que este se torna disponível Este método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha representando os últimos 10 pontos de dados se move para a direita eo último valor de 15 é deixado cair do cálculo Porque o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto De 15, você esperaria ver a média da diminuição de conjunto de dados, o que faz, neste caso de 11 para 10. O que fazem as médias móveis olhar como Uma vez que os valores do MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico E depois conectado para criar uma linha de média móvel Estas linhas de curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados ​​podem variar drasticamente mais sobre isso mais tarde Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de um movimento Média t O qualquer gráfico, ajustando o número de períodos de tempo utilizados no cálculo Estas linhas de curvar pode parecer perturbador ou confuso no início, mas você vai se acostumar com eles como o tempo passa A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, Enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel eo que parece, vamos introduzir um tipo diferente de média móvel e analisar como ele difere da mencionada média móvel simples . A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ele tem seus críticos Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderada o mesmo, independentemente de onde ele ocorre Na sequência Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final Em resposta a esta crítica, os comerciantes começaram a Dar mais peso aos dados recentes, o que tem, desde então, levado à invenção de vários tipos de novas médias, o mais popular é a média móvel exponencial EMA Para ler mais, consulte Noções básicas de média móvel ponderada e Qual é a diferença entre um SMA E uma média móvel EMA. Exponential A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo a novas informações Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes , Uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui é a equação EMA. Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há nenhum valor disponível para usar Como o EMA anterior Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí Nós fornecemos w Com uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre o EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, Observando o cálculo da EMA, você notará que mais ênfase é colocada nos pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada na Figura 5, o número de períodos de tempo usados ​​em Cada média é idêntica 15, mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está diminuindo Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes Preferem usar o EMA sobre o SMA. O que os dias diferentes significam Médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo desejado ao criar a média Th Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto mais curto o intervalo de tempo utilizado para criar a média, mais sensível será à variação de preços Quanto maior for o intervalo de tempo, Sensível ou mais suavizada, a média será Não há frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com um número de diferentes períodos de tempo até encontrar Um que se encaixa a sua estratégia.

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