Moving average and centered moving average

David, Ya, MapReduce dimaksudkan untuk beroperasi pada sejumlah besar data. Dan idenya adalah bahwa secara umum, peta dan mengurangi fungsi seharusnya tidak peduli berapa banyak pemotong atau berapa banyak reduksi yang ada, itu hanya optimasi. Jika Anda berpikir dengan hati-hati tentang algoritma yang saya poskan, Anda dapat melihat bahwa tidak masalah pemeta mana yang mendapatkan bagian data apa. Setiap catatan masukan akan tersedia untuk setiap pengurangan operasi yang membutuhkannya. Ndash Joe K 12 Sep jam 12:30 jam 22:30 Menurut pemahaman saya, rata-rata pergerakan tidak baik memetakan paradigma MapReduce karena penghitungannya pada dasarnya adalah jendela geser karena data yang diurutkan, sementara MR memproses rentang data diurutkan tidak berpotongan. Solusi yang saya lihat adalah sebagai berikut: a) Untuk mengimplementasikan custom partitioner agar bisa membuat dua partisi berbeda dalam dua run. Pada masing-masing run reducer Anda akan mendapatkan rentang data yang berbeda dan menghitung moving average dimana saya akan mencoba untuk menggambarkan: Pada data run pertama untuk reducer seharusnya: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Di sini Anda akan cacluate bergerak rata-rata untuk beberapa Qs. Dalam menjalankan selanjutnya reducer Anda harus mendapatkan data seperti: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Dan caclulate sisa moving averages. Maka Anda perlu mengumpulkan hasilnya. Ide dari partisi kustom bahwa ia akan memiliki dua mode operasi - setiap kali terbagi menjadi rentang yang sama namun dengan beberapa pergeseran. Dalam sebuah pseudocode akan terlihat seperti ini. Partisi (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) dimana: SHIFT akan diambil dari konfigurasi. MAXKEY nilai maksimal tombol. Saya berasumsi untuk kesederhanaan yang mereka mulai dengan nol. RecordReader, IMHO bukanlah solusi karena terbatas pada split tertentu dan tidak bisa meluncur di atas batas batas. Solusi lain adalah dengan menerapkan logika kustom untuk memisahkan data masukan (ini adalah bagian dari InputFormat). Hal itu bisa dilakukan untuk melakukan 2 slide berbeda, mirip dengan partisi. Menjawab 17 Sep 12 di 8: 59Ketika menghitung rata-rata bergerak yang berjalan, rata-rata menempatkan pada periode paruh waktu masuk akal Pada contoh sebelumnya, kami menghitung rata-rata periode 3 periode pertama dan menempatkannya di samping periode 3. Kami dapat menempatkannya Rata-rata di tengah selang waktu tiga periode, yaitu, di samping periode 2. Ini berjalan dengan baik dengan periode waktu yang aneh, tapi tidak begitu bagus bahkan untuk periode waktu tertentu. Jadi, di mana kita akan menempatkan moving average pertama ketika M4 secara teknis, Moving Average akan turun pada t 2,5, 3,5. Untuk menghindari masalah ini, kita menghaluskan MA dengan menggunakan M 2. Dengan demikian, kita menghaluskan nilai yang merapikan Jika kita menghitung rata-rata jumlah istilah, kita perlu menghaluskan nilai yang merapikan Tabel berikut menunjukkan hasil menggunakan M 4.What adalah perbedaan antara bergerak Rata-rata dan rata-rata bergerak terpusat Rata-rata bergerak kemungkinan merupakan studi teknis pertama yang digunakan oleh pedagang dan investor untuk menentukan tren pasar. Rata-rata bergerak mempercepat fluktuasi harga dengan rata-rata jumlah harga yang dipilih. Ini menghilangkan apa yang para insinyur sebut sebagai noisequot frekuensi tinggi dari data, dan dari sudut pandang pedagang, perataan membuat sebuah studi yang dapat digunakan sebagai definisi untuk tren tersebut. Harga rata-rata diplot pada grafik harga dan harga bar. Ada berbagai cara untuk menghitung harga rata-rata, termasuk perhitungan sederhana, eksponensial, tertimbang, dan merapikan. CQG membawa dua studi, moving average dan moving average cross, yang keduanya dapat diformat dengan minat trader dan menjadi bagian dari kondisi, studi adat, alert, dan sistem perdagangan. Simple Moving Average (SMA) Rumus untuk SMA lima hari adalah: (Close () Close () - 1 Close () - 2 Close () - 3 Close () - 4) 5 Lima tutup dimulai dengan arus dan kerja Untuk penutupan empat hari yang lalu dijumlahkan dan dibagi lima. Dalam hal ini, setiap harga penutupan tertimbang sama (15). Karena itu, tutup hari ini memiliki dampak yang sama dalam perhitungannya seperti penutupan empat hari lalu. Jika todays ditutup secara dramatis berbeda dari penutupan empat hari yang lalu, mungkin dari pelarian dari kisaran perdagangan, SMA akan lag tindakan harga karena bobot yang sama atau sama pentingnya harga penutupan individu selama lima hari terakhir. Semakin lama periode lookback digunakan, semakin penting peran yang dibutuhkan. Exponentially Smoothed Moving Average (ESMA) Rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial hanya menggunakan harga penutupan saat ini, nilai ESMA sebelumnya, dan konstanta pemulusan (SC) untuk perhitungan: ESMA () SCClose () ((1- SC) ESMA () - 1) Todays ESMA adalah jumlah harga penutupan hari ini yang dikalikan dengan konstanta penghalusan dan ESMA kemarin dikalikan dengan 1 dikurangi konstanta pemulusan. Konstanta pemulusan dapat berupa angka desimal antara nol dan 1. Pedagang menggunakan rumus untuk konstanta pemulusan untuk mendekati rata-rata bergerak sederhana, 2 (n 1) di mana n adalah periode peninjauan kembali yang digunakan di SMA. Jika kita menetapkan n 5, maka 2 (n 1) 26 0.3333. Formula untuk ESMA lima hari: ESMA () 0.3333Close () (1-0.3333) ESMA () - 1 Untuk melihat dengan mudah bagaimana rumus untuk konstanta pemulusan mendekati rata-rata bergerak sederhana, pertimbangkan bahwa SMA satu hari adalah Hanya harga penutupan dan jika kita menggunakan n 1 di ESMA, konstanta pemulusan adalah 2 (11) 22 1. ESMA maka adalah: Sebagai tambahan, perhatikan bahwa ESMA adalah jumlah dari harga penutupan saat ini yang disesuaikan dan yang disesuaikan sebelumnya ESMA. Hal ini menyebabkan perubahan arah segera oleh ESMA jika harga penutupan di atas atau di bawah ESMA untuk pertama kalinya. Dengan kata lain, hari pertama tutup berada di atas ESMA yang jatuh akan menyebabkan ESMA muncul pada hari itu. ESMA tidak lag perubahan dalam arah di pasar cara SMA bisa. Sering kali, SMA akan terus tren ke arah yang sama, tergantung pada harga penutupan pada periode turnback meskipun harga penutupan saat ini berubah arah. Rata-rata terpusat dihitung sama dengan rata-rata pergerakan sederhana, kecuali titik pertama dari rata-rata terpusat diplot di bar tengah periode waktu yang ditentukan. Sebagai contoh, titik pertama untuk rata-rata terpusat lima bar akan diplot di bar ketiga kembali. Dalam kasus rata-rata terpusat dengan angka genap untuk periode lihat balik, titik pertama akan diplot di bar segera di sebelah kanan bar tengah.