Średnia bez buforu

MetaTrader 5 - Wskaźniki Klasa do rysowania Moving Average używająca wskaźnika bufora pierścienia dla MetaTrader 5 Klasa CMAOnRingBuffer jest przeznaczona do obliczania średnich ruchów (Moving Average) przy użyciu algorytmu buforu pierścieniowego. Plik klasy CMAOnRingBuffer. mqh powinien być umieszczony w folderze IncOnRingBuffer, który musi zostać ustanowiony w MQL5Include. Do tego opisu dołączone są dwa pliki z przykładami używanymi przez klasę z tego folderu. Plik z klasą buforu pierścieni musi również znajdować się w tym folderze. Aby uzyskać obliczone dane wskaźnika z bufora pierścienia, możliwe jest ze zwykłej tablicy. Na przykład: Pamiętaj, że indeksowanie w buforze pierścieniowym jest takie samo jak w serii czasowej. Wskaźnik oblicza plik TestMAOnArrayRB. mq5 na podstawie serii cenowej. Wyświetlana jest metoda MainOnArray () Plik TestMAOnValueRB. mq5 demonstuje użycie metody MainOnValue (). Początkowo wskaźnik MA jest obliczany i rysowany. Następnie na podstawie buforu pierścieniowego tego wskaźnika oblicza się kolejny wskaźnik. Wynik pracy TestMAOnArrayRB. mq5 z rozmiarem buforu pierścieniowego z 256 elementów Wynik pracy TestMAOnValueRB. mq5 z rozmiarem buforu pierścieniowego z 256 elementówJestem próbowałem zakończyć projekt przydziału matlabu z następująca kwestia: Napisz funkcję zwaną rucharką, która ma skalarny zwany x jako argument wejściowy i zwraca skalar. Funkcja wykorzystuje bufor do przechowywania poprzednich wejść, a bufor może przechowywać maksymalnie 25 wejść. W szczególności funkcja musi zapisać ostatnie 25 wejść wektora (bufor). Za każdym razem, gdy wywołana jest funkcja, kopiuje argument wejściowy do elementu bufora. Jeśli w buforze jest już 25 wejść, to odrzuca najstarszy element i zapisuje bieżący w buforze. Po zapisaniu danych wejściowych w buforze zwraca średnią wszystkich elementów w buforze. Rozwiązanie, które podaję, jest następujące: Zgodnie z autopoziomarką moja funkcja działa prawidłowo, gdy wartości 1-50 przechodzą kolejno, ale kończą się niepowodzeniem, gdy kolejne hałasy sine przebiegają kolejno (co zostało poinformowane, że może to być spowodowane niektórymi rodzaj błędu okrągły). Byłbym wdzięczny, jeśli którykolwiek z was mógłby podać kilka wskazówek dotyczących ewentualnych kroków błędu w moim kodzie (dołączony powyżej). Z góry dziękuję, że możliwe jest wdrożenie średniej ruchomej w C bez potrzeby tworzenia okien próbek, które udało mi się zoptymalizować, wybierając rozmiar okna, który jest dwukrotnie większy niż dla dzielenia, ale nie potrzebuje buforu byłoby miło. Czy jest jakiś sposób na wyrażenie nowego wyniku średniej ruchomej tylko w zależności od starego wyniku i nowej próbki Zdefiniuj przykładową średnią ruchu, w oknie 4 próbek: Dodać nową próbkę e: Średnia ruchoma może być realizowana rekurencyjnie , ale dokładne obliczanie średniej ruchomej należy pamiętać o najstarszej próbce wejściowej w sumie (tj. w przykładzie). Dla średniej długości ruchu N, którą obliczysz: gdzie yn jest sygnałem wyjściowym, a xn jest sygnałem wejściowym. Równanie (1) można zapisywać rekurencyjnie tak, więc zawsze trzeba pamiętać o próbce xn-N w celu obliczenia (2). Jak wskazał Conrad Turner, zamiast tego można użyć okna wykładniczego (nieskończenie długi), co pozwala na obliczenie wyjścia tylko z poprzedniego wyjścia i bieżącego wejścia: ale to nie jest standardowa (nieważona) średnia ruchoma, ale wykładnicza średniej ważonej średniej ruchomej, gdzie próbki w przeszłości otrzymują mniejszą masę, ale (co najmniej teoretycznie) nigdy się nie zapomni (ciężary po prostu maleją i mniejsze w przypadku próbek w przeszłości). Zaimplementowałem średnią ruchomą bez pojedynczej pamięci pozycji dla programu śledzenia GPS, który napisałem. Zacznij od 1 próbki i podzielić przez 1, aby uzyskać aktualną średnią. Następnie dodaj anody i podziel się przez 2 na obecną średnią. To trwa, aż dojdę do średniej. Za każdym razem dodaję nową próbkę do średniej i usuń tę średnią ze wszystkich. Nie jestem matematykiem, ale wydawało mi się to dobrym sposobem na to. Pomyślałem, że zamieniłby żołądek prawdziwego faceta matematyki, ale okazuje się, że jest to jeden ze sposobów na to. I to działa dobrze. Pamiętaj, że im większa długość, tym wolniej idzie za tym, co chcesz podążać. To może nie mieć znaczenia przez większość czasu, ale jeśli śledzisz satelity, jeśli jesteś wolny, szlak może być daleko od rzeczywistej pozycji i będzie wyglądał źle. Możesz mieć przerwę między siadami a końcowymi kropkami. Wybrałem długość 15 aktualizowanych 6 razy na minutę, aby uzyskać odpowiednie wygładzenie i nie za bardzo oddalać od rzeczywistej pozycji siedzącej z wygładzonymi punktami trasy. odpowiedź 16 listopada 16 w 23:03 zainicjalizować 0, count0 (za każdym razem widać nową wartość) Następnie jedno wejście (scanf), jeden add totalnewValue, jeden przyrost (licznik), jedna średnia przecina (całkowita) To byłaby średnia ruchoma wszystkie wejścia Aby obliczyć średnią z ostatnich ostatnich 4 wejść, trzeba było wprowadzić 4 zmienne wejściowe, kopiowanie każdego wejścia do starszej zmiennej wejściowej, a następnie obliczenie nowej średniej ruchomej jako suma 4 zmiennych wejściowych, podzielonych przez 4 (przesunięcie w prawo2 dobry, jeśli wszystkie dane wejściowe były pozytywne, aby obliczyć średnią obliczoną 15 lutego 15 w 4:06 To rzeczywiście obliczy całkowitą średnią, a nie średnia ruchoma. Jak liczyć się większy wpływ każdej nowej próbki wejściowej staje się znikomy mały ndash Hilmar Feb 3 15 at 13:53 Twoja odpowiedź 2017 Stack Exchange, Inc Czy możliwe jest wdrożenie średniej ruchomej w C bez potrzeby okienka próbek Ive stwierdził, że mogę zoptymalizować nieco, wybierając rozmiar okna thats mocy dwóch do pozwalają na bit przesunięcie zamiast dzielenia, ale nie potrzebujące buforu byłoby miło. Czy jest jakiś sposób na wyrażenie nowego wyniku średniej ruchomej tylko w zależności od starego wyniku i nowej próbki Zdefiniuj przykładową średnią ruchu, w oknie 4 próbek: Dodać nową próbkę e: Średnia ruchoma może być realizowana rekurencyjnie , ale dokładne obliczanie średniej ruchomej należy pamiętać o najstarszej próbce wejściowej w sumie (tj. w przykładzie). Dla średniej długości ruchu N, którą obliczysz: gdzie yn jest sygnałem wyjściowym, a xn jest sygnałem wejściowym. Równanie (1) można zapisywać rekurencyjnie tak, więc zawsze trzeba pamiętać o próbce xn-N w celu obliczenia (2). Jak wskazał Conrad Turner, zamiast tego można użyć okna wykładniczego (nieskończenie długi), co pozwala na obliczenie wyjścia tylko z poprzedniego wyjścia i bieżącego wejścia: ale to nie jest standardowa (nieważona) średnia ruchoma, ale wykładnicza średniej ważonej średniej ruchomej, gdzie próbki w przeszłości otrzymują mniejszą masę, ale (co najmniej teoretycznie) nigdy się nie zapomni (ciężary po prostu maleją i mniejsze w przypadku próbek w przeszłości). Zaimplementowałem średnią ruchomą bez pojedynczej pamięci pozycji dla programu śledzenia GPS, który napisałem. Zacznij od 1 próbki i podzielić przez 1, aby uzyskać aktualną średnią. Następnie dodaj anody i podziel się przez 2 na obecną średnią. To trwa, aż dojdę do średniej. Za każdym razem dodaję nową próbkę do średniej i usuń tę średnią ze wszystkich. Nie jestem matematykiem, ale wydawało mi się to dobrym sposobem na to. Pomyślałem, że zamieniłby żołądek prawdziwego faceta matematyki, ale okazuje się, że jest to jeden ze sposobów na to. I to działa dobrze. Pamiętaj, że im większa długość, tym wolniej idzie za tym, co chcesz podążać. To może nie mieć znaczenia przez większość czasu, ale jeśli śledzisz satelity, jeśli jesteś wolny, szlak może być daleko od rzeczywistej pozycji i będzie wyglądał źle. Możesz mieć przerwę między siadami a końcowymi kropkami. Wybrałem długość 15 aktualizowanych 6 razy na minutę, aby uzyskać odpowiednie wygładzenie i nie za bardzo oddalać od rzeczywistej pozycji siedzącej z wygładzonymi punktami trasy. odpowiedź 16 listopada 16 w 23:03 zainicjalizować 0, count0 (za każdym razem widać nową wartość) Następnie jedno wejście (scanf), jeden add totalnewValue, jeden przyrost (licznik), jedna średnia przecina (całkowita) To byłaby średnia ruchoma wszystkie wejścia Aby obliczyć średnią z ostatnich ostatnich 4 wejść, trzeba było wprowadzić 4 zmienne wejściowe, kopiowanie każdego wejścia do starszej zmiennej wejściowej, a następnie obliczenie nowej średniej ruchomej jako suma 4 zmiennych wejściowych, podzielonych przez 4 (przesunięcie w prawo2 dobry, jeśli wszystkie dane wejściowe były pozytywne, aby obliczyć średnią obliczoną 15 lutego 15 w 4:06 To rzeczywiście obliczy całkowitą średnią, a nie średnia ruchoma. Jak liczyć się większy wpływ każdej nowej próbki wejściowej staje się znikomy mały ndash Hilmar Feb 3 15 at 13:53 Twoja odpowiedź 2017 Stack Exchange, Inc