Simple Moving Average C Code

Eu sei que isso é possível com o impulso como por: Mas eu realmente gostaria de evitar usar o impulso. Eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legível. Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números de 1000 mais recentes como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso que eu experimentei com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequado às minhas necessidades. Se suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 amostras. Hmm, Im realmente não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que Ive colocá-lo aqui. O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Não tenho certeza se há um alfa que iria espalhar a média nos últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo de ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 em 4:44 1 em seu borne. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Portanto, isto permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última actualização do acumulador for superior a 1 segundo, deixe alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alfa ser (usecs desde a última atualização1000000). Ndash jxh 12 de junho de 12 às 6:21 Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Observe que o abaixo atualiza o total como elementos como addedreplaced, evitando costal O (N) traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para suporte, e. Usando um longo longo quando totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um dobro ao total float s. Este é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned longa. Ou usar um membro de dados bool extra para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez enquanto ciclismo numsamples ao redor da matriz (melhor então renomeado algo inócuo como pos). Respondida em 12 de junho de 12 às 5:19, assume-se que o operador de quotvoid (amostra T) é realmente operador quotvoid (T amostra) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer para ser vazio operador () (T amostra), mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava. Will fix, obrigado. Ndash Tony D Jun 8 14 em 14: 27É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Ive descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela thats um poder de dois para permitir bit - shifting em vez de dividir, mas não precisando de um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado da média móvel apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra Definir um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada recursivamente , Mas para um cálculo exato da média móvel você deve se lembrar da amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, o a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito recursivamente como Então você sempre precisa lembrar a amostra xn-N para calcular (2). Como indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa), que permite calcular a saída somente da saída anterior e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas uma média exponencial Ponderada média móvel, onde as amostras mais no passado obter um menor peso, mas (pelo menos em teoria) você nunca se esqueça nada (os pesos apenas ficar menor e menor para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento GPS que eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e dividir por 1 para obter o avg atual. Eu adiciono então uma outra amostra e divido por 2 à corrente avg. Isso continua até que eu chegar ao comprimento da média. Cada vez depois, eu adiciono na nova amostra, obter a média e remover essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de fazê-lo. Eu imaginei que iria transformar o estômago de um cara de matemática real, mas, verifica-se que é uma das formas aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que quanto maior o seu comprimento, mais lento é seguir o que você deseja seguir. Isso pode não importar a maior parte do tempo, mas quando os satélites seguintes, se você é lento, a trilha poderia estar longe da posição real e vai ficar mal. Você poderia ter uma lacuna entre o sat e os pontos de arrasto. Eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter alisamento adequado e não ficar muito longe da posição real sentado com os pontos de trilha suavizada. Respondida Nov 16 16 at 23:03 initialize total 0, count0 (cada vez vendo um novo valor Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (count), uma divide average (totalcount) Todas as entradas Para calcular a média apenas nas últimas 4 entradas, seria necessário 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova média móvel como a soma das 4 variáveis ​​de entrada, dividida por 4 Bom se todos os insumos foram positivos para fazer o cálculo médio respondido Feb 3 15 at 4:06 Isso vai realmente calcular a média total e não a média móvel. Como a contagem fica maior o impacto de qualquer nova amostra de entrada torna-se ndash nitidamente pequeno Hilmar fevereiro 3 15 at 13:53 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncEu quero desenvolver cálculo para a média móvel de preço das ações. Mas muito complexos cálculos foram planejados mais tarde. Meu primeiro passo para saber como calcular a média móvel eficientemente. Eu preciso t O saber como tomar a entrada e retorno de saída de forma eficiente. Considerado data e preço de entrada. Data, Preço e Média Móvel. Se eu tiver 500 registros e eu quero calcular Moving média por 5 dias o que é o effient maneira em vez de ir para trás e para frente na matriz de Data e Preço novamente sugerir o que é a melhor maneira de receber entrada (ArrayList, Table, array Etc) e retorno de saída. Nota: MA de hoje de 5 dias será média dos últimos 5 dias, incluindo preço de hoje. Ontem MA será média dos últimos 5 dias de ontem. Eu quero manter os dias para ser flexível em vez de 5 ele poderia ser 9, 14, 20 etc Se você precisa de cálculo simples sem o seu esforço do que você pode usar TA-Lib. Mas se você quiser que seu cálculo seja mais eficiente do que o TA-Lib, então você pode criar seu próprio indicador técnico. TA-Lib é grande, mas o problema é que esta biblioteca tem apenas métodos estáticos. Isso significa que quando você precisa calcular os valores da matriz SMA com base em 500 barras de preço, então você enviará toda a matriz de barras e ele retornará matriz de valores SMA. Mas se você receber novo valor 501-st, então você deve enviar novamente toda a matriz e TA-Lib novamente calculará e retornará SMA matriz de valores. Agora imagine que você precisa desse indicador no feed de preços reais, e para cada mudança de preço você precisa de um novo valor indicador. Se você tem um indicador não é um grande problema, mas se você tiver centenas de indicadores de trabalho, que poderia ser um problema de desempenho. Eu estava em tal situação e começar a desenvolver indicadores em tempo real que são eficientes e fazer cálculos adicionais para a nova barra de preço ou para a barra de preço alterado apenas. Unfortunatelly Eu nunca precisei SMA indicador para os meus sistemas de negociação, mas eu tenho tal para EMA, WMA, AD, e outros. Um desses indicadores AD é publicado no meu blog e você pode ver a partir daí o que é a estrutura básica da minha classe indicador em tempo real. Espero que você vai precisar de pequenas mudanças para implementar SMA indicador, porque é um dos mais simples. A lógica é simples. Para calcular SMA tudo que você precisa é n últimos preços. Assim instância de classe terá coleta de preços, que irá armazenar manter apenas último n número de preços como SMA é definido (no seu caso 5). Então, quando você tem um novo bar, você removerá o mais antigo e adicionará um novo e criará um cálculo. Quinta-feira, 10 de abril de 2008 16:04 Todas as respostas Há uma biblioteca chamada TA-Lib que faz tudo isso para você e é de código aberto. Ele tem cerca de 50 indicadores penso. Weve usou-o no ambiente da produção e é muito eficiente e realible. Você pode usá-lo em C, Java, C, etc Se você precisa de um cálculo simples sem o seu esforço do que você pode usar TA-Lib. Mas se você quiser que seu cálculo seja mais eficiente do que o TA-Lib, então você pode criar seu próprio indicador técnico. TA-Lib é grande, mas o problema é que esta biblioteca tem apenas métodos estáticos. Isso significa que quando você precisa calcular os valores da matriz SMA com base em 500 barras de preço, então você enviará toda a matriz de barras e ele retornará matriz de valores SMA. Mas se você receber novo valor 501-st, então você deve enviar novamente toda a matriz e TA-Lib novamente calculará e retornará SMA matriz de valores. Agora imagine que você precisa desse indicador no feed de preços reais, e para cada mudança de preço você precisa de um novo valor indicador. Se você tem um indicador não é um grande problema, mas se você tiver centenas de indicadores de trabalho, que poderia ser um problema de desempenho. Eu estava em tal situação e começar a desenvolver indicadores em tempo real que são eficientes e fazer cálculos adicionais para a nova barra de preço ou para a barra de preço alterado apenas. Unfortunatelly Eu nunca precisei SMA indicador para os meus sistemas de negociação, mas eu tenho tal para EMA, WMA, AD, e outros. Um desses indicadores AD é publicado no meu blog e você pode ver a partir daí o que é a estrutura básica da minha classe indicador em tempo real. Espero que você vai precisar de pequenas mudanças para implementar SMA indicador, porque é um dos mais simples. A lógica é simples. Para calcular SMA tudo que você precisa é n últimos preços. Assim instância de classe terá coleta de preços, que irá armazenar manter apenas último n número de preços como SMA é definido (no seu caso 5). Então, quando você tem um novo bar, você removerá o mais antigo e adicionará um novo e criará um cálculo. Quinta-feira, 10 de abril de 2008 16:04 Eu calcularia a média móvel no banco de dados por meio de um procedimento armazenado ou em um cubo. Você já olhou no Analysis Services, ele tem a capacidade de calcular médias móveis. Quinta-feira, 10 de abril de 2008 16:05 Sim. TA-LIB é bom, mas pode não ser adequado para mim. Quando eu adicionar novo valor ou valor atualizado para o histórico de registros vou fazer o cálculo em uma função separada apenas para essa nova cotação e armazená-lo no banco de dados. Estou planejando atualizar a cotação a cada hora. Eu preciso fazer cerca de 25 a 30 indicadores técnicos para 2200 ações. Quinta-feira, 10 de abril de 2008 17:51 Tempo de execução de uma chamada TA-Lib em uma matriz de 10000 elementos leva cerca de 15 milissegundos (em um Intel Core Duo 2.13 Ghz). Esta é a média de todas as funções. Entre os mais rápidos, SMA leva menos de 2,5 milissegundos. O mais lento, HTTRENDMODE, leva 450 milissegundos. Com menos elementos, é mais rápido. SMA leva cerca de 0,22 milissegundos para 1000 elementos de entrada. O ganho de velocidade é quase linear (a sobrecarga de realização da chamada de função é desprezível). No contexto de sua aplicação, TA-Lib é muito improvável que seja seu gargalo para desempenho de velocidade. Também eu geralmente não recomendo essa solução nquot quotlast. Leia abaixo para mais detalhes. Primeiro, uma correção para Boban. s declaração Todas as funções em TA-Lib também pode calcular um único último valor usando um mínimo de quotlast nquot elementos. Você pode ter uma matriz de tamanho 10000, ter dados inicializar apenas para os primeiros 500 elementos, adicionar um elemento e chamar TA-Lib para calcular o SMA somente para o novo elemento. TA-Lib vai olhar para trás não mais do que o necessário (se SMA de 5, em seguida, TA-Lib irá calcular um único SMA usando os últimos 5 valores). Isso é possível com o parâmetro startIdx e endIdx. Você pode especificar um intervalo a ser calculado ou um único valor. Neste cenário, você faria startIdx endIdx 500 para calcular o elemento 501st. Por que essa solução quotlast nquot é potencialmente perigosa para alguns Independentemente da escolha da solução Boban. s ou TA-Lib consideram que usar um pequeno número finito de dados passados ​​não funcionará bem com a maioria das funções TA. Com o SMA, é óbvio que você precisa apenas de elemento n para calcular uma média sobre o elemento n. Não é tão simples com EMA (e muitas outras funções TA). O algo geralmente depende do valor anterior para calcular o novo valor. A função é recursiva. Isso significa que todos os valores passados ​​influenciam os valores futuros. Se você decidir limpar seu algo para usar apenas uma pequena quantidade de valor n passado, você não obterá o mesmo resultado que alguém que calcula sobre um grande número de valores passados. A solução é um compromisso entre velocidade e precisão. Muitas vezes discuti isso no contexto de TA-Lib (chamo-lhe o período quotunstable na documentação e fórum). Para mantê-lo simples, minha recomendação geral é se você não pode fazer a diferença entre um algo com uma resposta de impulso finito (FIR) de um algo com uma resposta de impulso infinita (IIR), você será mais seguro para calcular todos os dados que você tem acessível. TA-Lib especifica no código qual das suas funções tem um período instável (IIR). É apenas um programa simples de C para compilar seu código de C a um executável de Debian. Só funciona com um kernel executando bash. Recentemente eu olhei para as estatísticas de download e alguém das Filipinas baixou isso para uma máquina Windows, então aparentemente eu preciso esclarecer isso: Se você can39t dizer já, este programa é para DEBIAN LINUX DISTRIBUTIONS SOMENTE EU REPETIR: Este programa é para DEBIAN LINUX DISTRIBUTIONS ONLY Nota: Esta foi. Este é um código python para calcular o gpa eo cgpa por abhijeet vaidya Ajuda a escrever um código C para inspecionar o conteúdo do núcleo do kernel e fazê-lo de maneira mais rápida que o gdb. Um compilador C que pode compilar o código ANSI C para o bytecode da máquina virtual java. É legal Shoelacer gera código C para comprimir seqüências de caracteres curtas com base em dados fornecidos amostra. As rotinas resultantes usam modelos pequenos com baixa sobrecarga de memória. JSegue: Ferramentas para fazer ligações Java para código nativo: tlb2java gera código Java e JNI para chamar servidores COM Ole Automation, h-gen gera código C para acessar Java e implementar métodos nativos. Ligações parciais: Windows PlatformSDK, GDI, ADO. Biblioteca Java que simplifica a migração do código CC para o Java emulando funções ANSI C padrão. Atualmente, esse é apenas um subprojeto do ode4j. org. O HtmlToGui é um projeto de código aberto que permite que os programadores iniciantes do c construam aplicações c gui simples, permitindo que eles façam um layout html para sua aplicação, que é analisado pela biblioteca para mudá-lo para o aplicativo suportado pelo openGL. Código para FlowChart é projetado para converter código fonte para fluxograma. Ele ajuda os usuários a entender a estrutura do programa complexo por diagramas visuais. Código para FlowChart é composto de duas partes, Editor de código e janela FlowChart. A janela FlowChart é. Este software é desenvolvido para converter um programa de c para java Gerar Pascal andor código C a partir de um arquivo simples HTML-like. Insira então a saída em seu programa e com uma simples chamada para uma função você verá na tela o HTML vinculado No futuro o formato será HTMLXML. Ele executa a simulação de séries temporais com modelos de média móvel fraccionada (ARFIMA) autoregressiva e fraccionada que generalizam os modelos de média móvel autorregressiva ARIMA (média móvel integrada autorregressiva) e ARMA. ARFIMA. Uma convenção de codificação para C Code é um script compatível com várias plataformas que facilita a leitura do código uns dos outros, aqui estão algumas diretrizes a serem seguidas ao escrever código C. Código para FlowChart é projetado para converter código fonte para fluxograma. Ele ajuda os usuários a entender a estrutura do programa complexo por diagramas visuais. O código para FlowChart é composto de 3 partes, árvore de código, editor de código e janela FlowChart. O FlowChart. Implementação do filtro Moving Average. O filtro de média móvel opera fazendo a média de um número de pontos a partir do sinal de entrada para produzir cada ponto no sinal de saída. Na forma de equação, isso é escrito: C Code Completer melhorar o código de escrita C com auto popupping palavras, ele também mostra a lista de parâmetros, o arquivo de cabeçalho que eles são definidos, eo que eles fazem. Isso também pode ser usado para compilar se Borland Turbo C está presente no mesmo diretório. Baseado em Ele calcula a média móvel Tillson. O usuário é capaz de alterar os parâmetros, como as varreduras de suavização eo fator de volume. Código para Widget Plugin usa arquivos PHP de um diretório especificado e (se o arquivo tem as tags de modelo apropriadas) adiciona um Widget.