Ich habe stündliche Daten und ich möchte den täglichen maximalen 8-Stunden-Durchschnitt finden. Grundsätzlich möchte ich für jede Stunde des Tages einen 8-Stunden-Durchschnitt machen. Also nehmen Sie den Durchschnitt von 0:00 bis 8:00, dann 1:00 bis 9:00, etc.), so dass ich am Ende mit 24 8-Stunden durchschnittlichen Perioden (mit einigen läuft in den nächsten Tag natürlich). Dann muss ich das Maximum dieser 24 8-Stunden-Mittel nehmen, um die tägliche max. Eine Notiz über das Format der Datei: Die O3.mat-Datei hat eine Variable namens O3Sorted, die ein Zellenarray ist. Es enthält alle Daten, die bereits sortiert sind. Aber die Daten enthalten Informationen von mehr als einer Stelle (d. h. es gibt Informationen von verschiedenen Stellen). Die Informationen für jede Website ist zusammen sortiert, aber im Code, wenn ich versuche, die 8-Stunden-Mittelwerte zu finden, muss ich ziehen Sie eine Seite zu einem Zeitpunkt, so dass die Mittelwerte nicht in den Anfang der Daten für einen anderen Ort laufen . Heres eine Probe, wie die Dinge aussehen. Ich schloß einen Tag für einen Aufstellungsort und einen halben Tag eines anderen Aufstellungsortes ein. Die tatsächliche Datei hat einen Monat von Daten für jede dieser Websites und anderen Websites sowie. Wie Sie sehen können, fehlen manchmal die Daten. Spalte 1 - Seitenname Spalte 2 - Datum Spalte 3 - Stunde Spalte 4 - Daten Hier ist, was ich bisher habe: Nachdem ich die 8-Stunden-Mittelwerte bekommen habe, wie kann ich fragen, MATLAB zu finden, die max für jeden 24 Durchschnitte Grundsätzlich zu bekommen Die max der Stundenmittelwerte. Auch die Methode Im versuchen, jetzt zu tun ist ein bisschen riskant, weil Im nicht mit datenum und so, wenn Daten fehlt ein Tag, ich weiß nicht. Aber ich habe keine Ahnung, wie man bedenkt, dass beim Schreiben des Codes. Ich kann nur entschlüsseln, was Ihre 23808 x 24 Zellen-Array tatsächlich repräsentieren. Ndash kkuilla Dec 6 13 at 20:01 Ich habe den ganzen Code, weil einige Leute es ausführen. Ich legte die Sterne um den entsprechenden Abschnitt. Grundsätzlich sind die tatsächlichen Daten Messungen in Spalte 17 und der Name der Website kam es aus ist in Spalte 6. Der Teil, der wichtig ist, ist die für Schleife Bereich, vor allem ausgehend von quotDo eine Schleife, um die laufenden mean. quot berechnen Hoffe that39s Hilfreich ndash shizishan Ich bin erstaunt, diese Frage scheint nicht gefragt, bevor, aber wenn ja, meine ziemlich erschöpfende Recherchen nicht entdeckt haben. Ich habe einen einfachen Ringpuffer von Temperaturen in einer Spalte, aus der ich den Mittelwert berechnen möchte. Die SQL-Tabelle sieht so aus (Spaltennamen in der obersten Zeile). Jedes Mal, wenn ich eine neue Temperatur erhalte, möchte ich die Temp-Spalte um eine Zeile verschieben, bevor ich den neuesten Wert in Steckplatz 10 schreibe, damit ich den Mittelwert der Spaltendaten erhalten kann. Es muss ein einfacher Weg, dies zu tun, dass ich havent noch herausgefunden. - (Danke für die Hilfe. Die Temps werden alle 10 Minuten von 00: 00-24: 00 Stunden aufgezeichnet und dann wieder zurück zu 00:00 um einen neuen Tag zu starten, aber um 00:00 markieren die gesamte 39old39 Tag Wird eine Spalte nach rechts verschoben (History Spalte) und dann die (linke) 39new39 Spalte bereitwillig für die neuen day39s Temperaturen freigegeben. Die newold Tag temps werden dann zum Vergleich verglichen. So lange Geschichte kurz. Statt Chase Zahlen herum, dachte ich Es einfacher, nur halten Sie die letzten 10 Messwerte in einem stabilen zyklischen Array. This dies ändern Sie Ihre quotanother method39 Gedanken ndash user2385946 Dec 17 14 at 18:01 Versuchte die vorgeschlagene Code, aber es ist ein no-go. I vereinfachte das Problem für diese Diskussion. Es gibt tatsächlich viele Spalten in der vollständigen Tabelle. Die oben genannte Methode löscht die erste Zeile (und damit andere benötigte Daten ).Ich kann nicht löschen oder Zeilen einfügen. Ich muss nur die 39Temp39 Spalte Daten nur zu manipulieren: ndash user2385946 Dec 17 14 Um 18: 25Moving Averages: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Durchschnitte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald es bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert dann auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig, um neue Daten, wie er verfügbar wird, zu berücksichtigen. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie bei der Schaffung der durchschnittlichen wollen. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie ThemBest moving Average, um Trend zu zeigen. Es gibt immer das alte Problem der MAs, die sie sind entweder zu schnell oder zu langsam die meiste Zeit, Verstärker in 10 der Zeit, die sie passen. Dies liegt daran, dass der Preis selbst diktiert die Bewegung der MA amp nicht umgekehrt. Wenn Sie dieses Problem eines Tages lösen können, könnten Sie eine Lösung für eines der größten Probleme, die MA Händler haben. Ich begann die Suche nach einer Lösung für das Problem vor 3 Monaten. Nur versuchen, eine adaptive MA, in dem sie sich nicht nur in der Geschwindigkeit des Preises, sondern auch in der Stimmung des Preises. Zum Beispiel, wenn der Preis schnell ist, muss meine MA schnell sein, aber es wird immer noch lag, wenn der Preis langsam in seiner Bewegung ist, sollte meine MA langsam sein und so weiter. Über die Stimmung des Preises, versuche ich, einen Weg, in dem die Formel selbst der MA Discounts starke Trends, Staus, V-förmigen Umkehrungen Amp auf so finden. Ich dont wirklich brauchen, um jedes einzelne Muster in der Formel enthalten, weil ich weiß, es wäre unmöglich, dies zu tun, aber ich muss nur Umkehrungen, Staus amp Trend Stärke enthalten. Wünsche mir Glück, ich bin noch früh in meiner Forschung. ÜBER MAs. Für MA, um eine Wohnung zu finden, benötigen Sie mindestens 3 gleitende Durchschnitte. Für sie zu erkennen, Umkehrungen benötigen Sie mehrere gleitende Durchschnitte, um die Richtung vollständig zu ändern, indem sie sich nach oben oder unten hinter einer langfristigen MA. Zuerst ändert sich der Trend auf 1 Minute, dann 5 Minuten-Charts, dann 10, dann 15 Minuten-Charts und so weiter, bis sich der Haupttrend bei großen Charts ändert.
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