चलती - औसत - कलन विधि - सी

मुझे पता है कि यह बढ़ावा देने के साथ प्राप्त करने योग्य है। लेकिन मैं वास्तव में बढ़ावा देने का उपयोग करना चाहूंगा, जो मुझे पसंद है और मुझे कोई उचित या पठनीय उदाहरण नहीं मिल रहा है। मूल रूप से मैं फ़्लोटिंग बिंदु संख्याओं की एक धारा की चलती औसत पर चलना चाहता हूं डेटा नमूने के रूप में सबसे हाल ही में 1000 नंबरों का उपयोग करते हुए। इसे प्राप्त करने का सबसे आसान तरीका क्या है। मैंने एक परिपत्र सरणी, घातीय चलती औसत और एक अधिक सरल चलती औसत का उपयोग करने के साथ प्रयोग किया और पाया कि परिपत्र सरणी के परिणाम मेरी आवश्यकताओं को सबसे अधिक उपयुक्त मानते हैं.कुछ 12 जून को 4 38. यदि आपकी ज़रूरतें सरल हैं, तो आप शायद एक घातीय चलती औसत का उपयोग करने की कोशिश कर सकते हैं। बस, आप एक संचायक चर बनाते हैं, और जैसा आपका कोड प्रत्येक नमूना पर दिखता है, कोड संचयकर्ता को अद्यतन करता है नया मान आप 0 और 1 के बीच के बीच एक निरंतर अल्फा चुनते हैं, और इसकी गणना करें। आपको अल्फा के मूल्य को खोजने की ज़रूरत है जहां दिए गए नमूनों का प्रभाव केवल 1000 नमूनों के लिए रहता है। एचएम, मैं वास्तव में यह नहीं जानता कि यह वास्तव में है आपके लिए उपयुक्त, अब टी टोपी मैंने इसे रख दिया है समस्या यह है कि 1000 एक घातीय चलती औसत के लिए एक सुंदर खिड़की है मुझे यकीन नहीं है कि एक अल्फा है जो पिछले 1000 अंकों के औसत पर फैलेगा, बिना अस्थायी बिंदु गणना में, लेकिन अगर आप एक छोटा औसत, 30 नंबर या इतने की तरह, यह करना बहुत आसान और तेज़ तरीका है। उत्तर 12 जून को 4 4 44. 1 अपने पोस्ट पर, घातीय चलती औसत अल्फा को वैरिएबल होने की अनुमति दे सकता है इसलिए ये इसकी अनुमति देता है समय आधार औसत की गणना करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है बाइट्स प्रति सेकेंड। अगर अंतिम संचयक अद्यतन के समय 1 सेकंड से अधिक है, तो आप अल्फा 1 0 दे सकते हैं, अन्यथा, आप अल्फ़ा को अंतिम अद्यतन 1000000 jxh जून 12 12 6 6.मैं अस्थायी बिंदु संख्याओं की धारा की चलती औसत को ट्रैक करने के लिए सबसे हाल की 1000 संख्याओं का एक डेटा नमूने के रूप में उपयोग करना चाहता हूं। नोट करें कि नीचे कुल जोड़ के रूप में जोड़े गए तत्वों के रूप में अद्यतन करता है, जिस पर गणना करने के लिए ट्रैवर्सल पर महंगा हो राशि - वें के लिए आवश्यक ई औसत - मांग पर, टी से अलग-अलग पैरामीटर बना दिया जाता है जैसे कि लंबे समय तक का उपयोग करते हुए 1000 लम्बाई, चर के लिए एक इंट्री, या कुल फ्लोट के लिए एक डबल। यह उस नमूने में थोड़ा सा दोषपूर्ण है पिछले INTMAX पर जाएं - यदि आप देखभाल करते हैं तो आप एक अहस्ताक्षरित लंबे समय तक इस्तेमाल कर सकते हैं या अतिरिक्त बूल डेटा सदस्य का उपयोग रिकॉर्ड करने के लिए कर सकते हैं जब कंटेनर पहले भर दिया जाता है, जबकि सबसे अच्छा सरणी के आसपास साइक्सिंग नंबर्स के नाम से कुछ अयोग्यता का नाम बदल गया है। जून 12 12 5 5 । एक यह मानता है कि शून्य ऑपरेटर टी नमूना वास्तव में शून्य ऑपरेटर टी नमूना है, 8 जून, 14 14 जून 11 52. ओपलेस अहाह अच्छी तरह से अच्छी तरह से देखा गया है कि मैं इसके लिए शून्य ऑपरेटर टी नमूना होने का मतलब था लेकिन निश्चित रूप से आप जो भी नोटेशन पसंद करते हैं, धन्यवाद टोनी डी 8 जून 14 14 27. क्या नमूने की एक खिड़की की आवश्यकता के बिना सी में एक चलती औसत को लागू करना संभव है। मैंने पाया है कि मैं एक बिट का अनुकूलन कर सकता हूँ, एक विंडो का आकार चुनकर दो की शक्ति विभाजन के बजाय बिट-स्थानांतरण की अनुमति दें, लेकिन एक बफ़ की ज़रूरत नहीं है fer अच्छा होगा क्या एक नए चलती औसत परिणाम को केवल पुराने परिणाम और नए नमूने के एक समारोह के रूप में व्यक्त करने का एक तरीका है। उदाहरण के लिए, 4 नमूनों की एक खिड़की में औसत स्थानांतरित करने के लिए एक उदाहरण को परिभाषित करें। पुनरावर्ती कार्यान्वित किया जा सकता है, लेकिन चलती औसत की सटीक गणना के लिए आपको योग में सबसे पुराना इनपुट नमूना याद रखना होगा जो आपके उदाहरण में है। एक लम्बाई एन चलती औसत के लिए आप गणना करते हैं। जहां y, आउटपुट संकेत है और xn इनपुट है संकेत Eq 1 के रूप में recursively लिखा जा सकता है। इसलिए आप को गणना करने के लिए हमेशा नमूना एक्स एनएन याद रखना आवश्यक है 2. कॉनराड टर्नर द्वारा इंगित किया जाता है, आप इसके बजाय एक असीम रूप से लंबी घातीय विंडो का उपयोग कर सकते हैं, जो आपको केवल आउटपुट की गणना करने की अनुमति देता है पिछले आउटपुट और वर्तमान इनपुट से। लेकिन यह एक मानक बिना भारित चलती औसत लेकिन एक तेजी से भारित चलती औसत नहीं है, जहां अतीत में नमूनों का छोटा वजन मिलता है, लेकिन कम से कम सिद्धांत में आप वज़न जूस अतीत में नमूनों के लिए छोटा और छोटा नहीं मिलता है। मैंने एक जीपीएस ट्रैकिंग प्रोग्राम के लिए एक व्यक्तिगत आइटम स्मृति के बिना एक चलती औसत को लागू किया है। मैंने 1 नमूना के साथ शुरुआत की और वर्तमान औसत प्राप्त करने के लिए 1 से विभाजित किया। फिर मैं एक नमूना जोड़ें और वर्तमान औसत से 2 तक विभाजित। यह तब तक जारी रहता है जब तक मैं औसत की लंबाई तक नहीं पहुँचता। हर बार बाद में, मैं नए नमूने में जोड़ता हूं, औसतन औसतन और कुल से औसत निकाल देता हूं। मैं गणितज्ञ नहीं हूं लेकिन यह ऐसा करने के लिए एक अच्छा तरीका लग रहा था मुझे लगा कि यह एक असली गणित के पेट के शरीर को बदल देगा, लेकिन यह पता चला है कि यह करने के स्वीकृत तरीके हैं और यह अच्छी तरह से काम करता है बस याद रखें कि आपकी लंबाई जितनी अधिक धीमी है जो आप का पालन करना चाहते हैं वह शायद अधिकांश समय की बात न हो, लेकिन जब उपग्रहों का अनुसरण करते हैं, यदि आप धीमे होते हैं, तो निशान वास्तविक स्थिति से बहुत दूर हो सकता है और यह बुरा दिखेगा आप बैठे और अनुगामी बिंदुओं के बीच अंतर हो सकता है मैंने एडीई प्राप्त करने के लिए 15 बार प्रति मिनट 6 अपडेट किए चतुर्थ चौरसाई हो और धुरी निशान के डॉट्स के साथ वास्तविक बैठने की स्थिति से बहुत दूर न हो। उत्तर 16 16 को 23 03 पर प्रारंभ करें। कुल 0 में प्रवेश करें, हर बार एक नया मान देखते समय। फिर एक इनपुट scanf, एक नया कुल जोड़, एक वेतन वृद्धि की गिनती, एक औसत औसत गिनती। यह सभी निविष्टियों पर एक औसत औसत होगा। केवल पिछले 4 निविष्टियों के औसत की गणना करने के लिए, 4 इन्टरव्यूवियल्स की आवश्यकता होगी, संभवत: प्रत्येक इनपुट को पुराने इनपुटवियरेबल में कॉपी करना चाहिए, फिर नए चल औसत 4 इनपुटवारेबल के योग के रूप में, 4 राइट बदलाव 2 से विभाजित किया जाना अच्छा होगा अगर सभी इनपुट औसत गणना करने के लिए सकारात्मक थे। 3 फरवरी को 4 4 बजे उत्तर दिया। यह वास्तव में औसत औसत की गणना करेगा और चलती औसत नहीं किसी भी नए इनपुट नमूने के प्रभाव को बड़ा हो जाता है, 3 फरवरी 15 को 53 53। आपका उत्तर। 31। स्टैक एक्सचेंज, इंक। मैविंग औसत - एमए। नीचे मूविंग औसत - एमए। एसएमए उदाहरण के रूप में, एक सुरक्षा के साथ विचार करें निम्नलिखित सी 15 दिनों से अधिक की कीमतें कम करें। सप्ताह में 1 5 दिन 20, 22, 24, 25, 23। वीक 2 5 दिन 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 दिन 28, 30, 27, 29, 28. ए 10 - दिन एमए पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों का औसत होगा अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत को छोड़ देगा, 11 दिन की कीमत बढ़ाएं और औसत ले लें, और इसी तरह नीचे दिखाया गया है। जैसा कि पहले बताया गया है एमएएस की वर्तमान कीमत कार्रवाई क्योंकि वह पिछली कीमतों पर आधारित हैं, एमए के लिए समय की अवधि अधिक है, अधिकतर अंतराल इस प्रकार 200-दिवसीय एमए में 20-दिन एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें कीमतें शामिल हैं पिछले 200 दिनों से एमए का उपयोग व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करता है, अल्पकालिक व्यापार और लंबी अवधि के निवेशकों के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले कम एमए के साथ लंबी अवधि के निवेशकों के लिए अनुकूल है 200-दिन एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों, इस चलती औसत से ऊपर और उससे नीचे टूटने वाले महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों के रूप में माना जाता है। एमए अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत भी देते हैं, या जब दो औसत एक बढ़ते एमए से ऊपर की ओर बढ़ रहा है इंगित करता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है, जबकि गिरावट एमए इंगित करता है कि यह एक डाउनथ्रेंड में है इसी तरह, ऊपर की गति को एक तेजी से क्रॉसओवर के साथ की पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए लंबी अवधि के एमए डाउनवर्ड गति को एक मंदी क्रॉसओवर से पुष्ट किया गया है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए लंबे समय तक एमए के नीचे पार करता है।