Laskettaessa A Keskitetty Liikkuvan Keskiarvon

David, Kyllä, MapReduce on tarkoitettu toimimaan suurella määrällä tietoa. Ja ajatus on, että yleensä kartta ja vähentää toimintoja ei pitäisi hoitaa, kuinka moni karttaajat tai kuinka monta vähennysventtiilillä on, se on vain optimointia. Jos ajattelet tarkasti algoritmista, jonka lähetin, näet, että se ei ole väliä, mihin kartoitukseen pääsee mitä tietoja. Jokainen tallennustiedosto on käytettävissä jokaiselle sen tarvitsemiin vähennysoperaatioihin. parhaiten ymmärrykseni liikkuva keskiarvo ei ole hienosti karttoja MapReducen paradigmalle, koska sen laskenta on olennaisesti liukuva ikkuna lajitelluista tiedoista, kun taas MR käsittelee lajittelemattomien tietojen ei-intersektoituja alueita. Ratkaisu, jonka näen, on seuraavanlainen: a) Sovita mukautettu osiointi, jotta kaksi eri osioa voidaan tehdä kahdessa käynnissä. Jokaisella aikavälillä vähennysventtiilisi saavat erilaiset datasarjat ja laskee liikkuvan keskiarvon, jos tarkoituksellisesti yritän havainnollistaa: Ensimmäisen aikavälin tiedot vähennysventtiilien osalta tulisi olla: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . tässä voit cacluate liikkuvan keskiarvon joidenkin Qs. Seuraavana ajankohtana vähennyslaskijasi pitäisi saada tietoja, kuten: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Ja sekoittele loput liikkuvista keskiarvoista. Sitten sinun täytyy kerätä tuloksia. Idea custom partitioner, että se on kaksi toimintatilaa - joka kerta jakaminen tasavertaisesti, mutta joidenkin muutos. Pseudokoodissa se näyttää tältä. osio (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) jossa SHIFT otetaan konfiguraatiosta. MAXKEY avaimen suurin arvo. Oletan yksinkertaisuuden vuoksi, että ne alkavat nollalla. RecordReader, IMHO ei ole ratkaisu, koska se on rajoitettu spesifiseen jakautumiseen eikä se voi liukua rajojen yli. Toinen ratkaisu olisi toteuttaa haluttujen syöttötietojen mukautettu logiikka (se on osa InputFormattia). Sitä voidaan tehdä 2 erilaista dianmuotoa, jotka ovat samanlaisia ​​kuin osiointi. Siirtyvät keskiarvot: Mitä heistä on suosituimmista teknisistä indikaattoreista, käytetään liukuvien keskiarvojen avulla nykyisen suuntauksen suuntaan. Jokainen liikkuvan keskiarvon tyyppi (joka on yleisesti kirjoitettu tässä opetusohjelmassa MA: ksi) on matemaattinen tulos, joka lasketaan keskimäärin useista aiemmista datapisteistä. Kun määritetty, tuloksena oleva keskiarvo piirretään kaaviolle, jotta toimijat voivat tarkastella tasoitettuja tietoja pikemminkin kuin keskittyä päivittäisiin hintavaihteluihin, jotka ovat ominaisia ​​kaikilla rahoitusmarkkinoilla. Liikkuvan keskiarvon yksinkertaisin muoto, joka tunnetaan tavallisesti yksinkertaisena liukuva keskiarvona (SMA), lasketaan ottamalla tietyn arvoryhmän aritmeettinen keskiarvo. Esimerkiksi 10 päivän liukuvan keskiarvon laskemiseksi laskettaisiin viimeisten 10 päivän päätöskurssi ja jaetaan tulos 10: lla. Kuviossa 1 viimeisten 10 päivän (110) hintojen summa on jaettuna päivien (10) määrällä 10 päivän keskiarvon saavuttamiseksi. Jos elinkeinonharjoittaja haluaa nähdä sijaan 50 päivän keskiarvon, samaa laskentatyyppiä tehtäisiin, mutta se sisältäisi hinnat viimeisten 50 päivän aikana. Tuloksena saatu keskiarvo alle (11) ottaa huomioon viimeiset 10 datapistettä, jotta toimijat saisivat käsityksen siitä, miten omaisuus on hinnoiteltu viimeisten 10 päivän aikana. Ehkä olet ihmettelevät, miksi tekniset toimijat kutsuvat tätä työkalua liikkumattomaksi keskiarvoksi eikä vain säännölliseksi keskiarvoksi. Vastauksena on, että kun uudet arvot tulevat saataville, vanhimmat datapisteet on pudonnut sarjasta ja uudet datapisteet tulevat korvaamaan ne. Siten datajoukko siirtyy jatkuvasti uusien tietojen huomioon otta - miseksi, kun se tulee saataville. Tällä laskentamenetelmällä varmistetaan, että vain nykyiset tiedot otetaan huomioon. Kuviossa 2, kun 5: n uusi arvo lisätään joukkoon, punainen laatikko (edustaa 10 viimeistä datapistettä) siirtyy oikealle ja 15 viimeinen arvo lasketaan laskemasta. Koska 5: n suhteellisen pieni arvo korvaa korkean 15: n arvon, oletan, että tietojoukon keskiarvo pienenee, mikä tässä tapauksessa on 11-10. Mitä liikkuvat keskiarvot näyttävät? MA on laskettu, ne on piirretty kaaviolle ja liitetty sitten liukuvan keskiarvon muodostamiseksi. Nämä kaarevat linjat ovat yleisiä teknisten kauppiaiden kaavioissa, mutta niiden käyttö voi vaihdella voimakkaasti (lisätietoja tästä myöhemmin). Kuten kuvassa 3 on nähtävissä, on mahdollista lisätä useampia liikkuvia keskiarvoja mihin tahansa kaavioon säätämällä laskennassa käytettävien aikajaksojen lukumäärää. Nämä kaarevat linjat saattavat tuntua häiritsevältä tai hämmentäviltä aluksi, mutta sinun tulee tottua heihin ajan myötä. Punainen rivi on yksinkertaisesti keskimääräinen hinta viimeisten 50 päivän aikana, kun taas sininen viiva on keskimääräinen hinta viimeisten 100 päivän aikana. Nyt kun ymmärrät, mikä liikkuva keskiarvo on ja miltä se näyttää, ottakaamme käyttöön toisenlaisen liikkuvan keskiarvon ja selvitämme, miten se eroaa edellä mainitusta yksinkertaisesta liikkuvasta keskiarvosta. Yksinkertainen liukuva keskiarvo on erittäin suosittu kauppiaiden keskuudessa, mutta kuten kaikki tekniset indikaattorit, sillä on myös kriitikot. Monet ihmiset väittävät, että SMA: n hyödyllisyys on rajoitettu, koska tietosarjan jokaisen pisteen painotus on sama riippumatta siitä, missä se tapahtuu sekvenssissä. Kriitikot väittävät, että viimeisimmät tiedot ovat merkittävämpiä kuin vanhemmat tiedot, ja niillä pitäisi olla suurempi vaikutus lopputulokseen. Vastauksena tähän kritiikkiin kauppiaat alkoivat painottaa viimeaikaisia ​​tietoja, jotka ovat johtaneet siihen, että keksittiin erilaisia ​​uudenlaisia ​​keskiarvoja, joista suosituin eksponentiaalinen liukuva keskiarvo (EMA). (Lue lisää painotettujen keskiarvojen perusasiakirjoista ja mitkä ero SMA: n ja EMA: n välillä) Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on liikkuvan keskiarvon tyyppi, joka antaa viimeaikaisille hinnoille enemmän painoarvoa, uuteen tietoon. EMA: n laskemisen hieman monimutkaisen yhtälön oppiminen saattaa olla tarpeetonta monille kauppiaille, koska lähes kaikki kartoituspaketit tekevät laskelmat sinulle. Mutta matemaattiset geeksit siellä ovat EMA-yhtälö: Kun käytät kaavaa EMA: n ensimmäisen pisteen laskemiseen, saatat huomata, että edellisen EMA: n käyttöä ei ole käytettävissä. Tämä pieni ongelma voidaan ratkaista laskemalla laskenta yksinkertaisella liikkuva keskiarvolla ja jatkamalla yllä olevaa kaavaa. Olemme toimittaneet sinulle esimerkin laskentataulukon, joka sisältää todellisia esimerkkejä siitä, kuinka laskea sekä yksinkertainen liukuva keskiarvo että eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. EMA: n ja SMA: n välinen ero Nyt kun olet ymmärtänyt paremmin SMA: n ja EMA: n laskemisen, voit tarkastella, miten nämä keskiarvot eroavat toisistaan. Tarkastellessasi EMA: n laskemista huomaat, että viimeaikaisissa tietopisteissä korostetaan enemmän painotettua keskiarvoa. Kuviossa 5 kullakin keskiarvolla käytetyt aikajaksot ovat identtisiä (15), mutta EMA reagoi nopeammin muuttuviin hintoihin. Huomaa, miten EMA: lla on suurempi arvo, kun hinta nousee ja laskee nopeammin kuin SMA, kun hinta laskee. Tämä reagointikyky on tärkein syy, miksi monet toimijat haluavat käyttää EMAa SMA: n kautta. Mitä eri päivät keskimäärin Siirtyvät keskiarvot ovat täysin muokattavissa oleva indikaattori, mikä tarkoittaa, että käyttäjä voi vapaasti valita haluamansa aikataulun keskiarvoa luotaessa. Yleisimmät liukuva keskiarvot ovat 15, 20, 30, 50, 100 ja 200 päivää. Mitä lyhyempi ajanjakso, jota käytetään keskimäärän luomiseen, sitä herkempi on hintamuutokset. Mitä pitempi on aika, vähemmän herkkä tai tasaisempi, keskimääräinen on. Ei ole oikeaa aikataulua, jota voit käyttää liikkuvien keskiarvojen määrittämisessä. Paras tapa selvittää, mikä toimii parhaiten sinulle on kokeilla useita eri aikavälejä, kunnes löydät sellaisen, joka sopii strategiaasi. Kun lasketaan käynnissä oleva liukuva keskiarvo, keskimääräinen keskimääräinen ajankäyttö on järkevää. edellisessä esimerkissä laskimme ensimmäisten kolmen aikajakson keskiarvon ja asetimme sen jakson 3 viereen. Voisimme asettaa keskimääräisen keskiarvon keskelle kolmen jakson aikaväliä, eli jakson 2 vieressä. Tämä toimii hyvin parittomana mutta ei niin hyviä parillisille aikajaksoille. Joten mihin sijoittaisimme ensimmäisen liikkuvan keskiarvon, kun M 4 teknisesti Moving Average laski t 2,5, 3,5. Tämän ongelman välttämiseksi tasoitamme MA: t käyttäen M: ta. Siten tasoitetaan tasoitetut arvot Jos meillä on keskimäärin parillinen määrä termejä, meidän on tasoitettava tasoitetut arvot Seuraavassa taulukossa esitetään tulokset käyttämällä M 4.Moving Average: Mitä se on ja miten laskea sen Katso video tai lue seuraava artikkeli: Liikkuva keskiarvo on tekniikka, jolla saadaan yleinen käsitys tietojoukon trendeistä. Se on keskimääräinen numeroiden osajoukko. Liikkuva keskiarvo on äärimmäisen hyödyllinen pitkän aikavälin kehityksen ennustamiseen. Voit laskea sen ajanjaksoksi. Jos esimerkiksi sinulla on kaksikymmentä vuotta kestäviä myyntiä koskevia tietoja, voit laskea viiden vuoden liukuvan keskiarvon, neljän vuoden liukuvan keskiarvon, kolmivuotisen liukuvan keskiarvon ja niin edelleen. Osakemarkkinoiden analyytikot käyttävät usein 50 tai 200 päivän liukuvaa keskiarvoa auttaakseen heitä näkemään pörssin suuntauksia ja (toivottavasti) ennakoimaan, missä varastot ovat. Keskimäärin on joukko numeroiden 8220 arvoa 8221. Liikkuva keskiarvo on täsmälleen sama, mutta keskiarvo lasketaan useita kertoja useille datan osille. Jos haluat esimerkiksi kaksivuotisen liukuvan keskiarvon vuosien 2000, 2001, 2002 ja 2003 datasarjoista, löydät keskiarvot 20002001, 20012002 ja 20022003 alaryhmille. Liikkuvat keskiarvot on yleensä piirretty ja niitä voidaan parhaiten visualisoida. Viiden vuoden liikkuvan keskiarvon laskeminen Esimerkkiongelma: Laske viiden vuoden liukuva keskiarvo seuraavasta datajoukosta: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6.4M Viiden vuoden toisen osajoukon keskimääräinen myynti (2004 8211 2008). keskimäärin 2006, on 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6,6M Kolmannen viiden vuoden osajoukon keskimääräinen myynti (2005 8211 2009). keskimäärin 2007, on 6,6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Jatka viiden vuoden keskiarvon laskemista, kunnes saavutat sarjan lopun (2009-2013). Tämä antaa sinulle useita pisteitä (keskiarvoja), joita voit käyttää kuvaamaan liikkuvia keskiarvoja. Seuraava Excel-taulukko näyttää liukuvat keskiarvot, jotka on laskettu vuosille 2003-2012 sekä tietojen hajontakuva: Katso video tai lue seuraavat vaiheet: Excelissä on tehokas lisäosa, Data Analysis Toolpak (tietojen lataaminen Analyysi Toolpak), joka antaa sinulle monia lisävaihtoehtoja, mukaan lukien automatisoitu liukuva keskimääräinen toiminto. Toiminto ei laske vain liikkuvaa keskiarvoa, vaan se myös kuvaa alkuperäisiä tietoja samanaikaisesti. säästää melko paljon näppäinpainalluksia. Excel 2013: Vaiheet Vaihe 1: Napsauta 8220Data8221-välilehteä ja napsauta sitten 8220Data Analysis.8221 Vaihe 2: Napsauta 8220Muuta keskiarvo8221 ja valitse sitten 8220OK.8221 Vaihe 3: Napsauta 8220Input Range 8221 - ruutua ja valitse sitten tietosi. Jos lisäät sarakeotsikot, varmista, että valitset Etiketit ensimmäisen rivi - ruudusta. Vaihe 4: Kirjoita väli ruutuun. Intervalli on kuinka monta aiempaa pistettä haluat Excelin käyttämään liukuvan keskiarvon laskemiseen. Esimerkiksi 822058221 käyttäisi edellisiä 5 datapistettä laskemaan jokaisen seuraavan pisteen keskiarvo. Mitä pienempi aikaväli, sitä lähemmäksi liikkuvaa keskiarvoasi on alkuperäinen tietojoukko. Vaihe 5: Napsauta 8220Output Range 8221 - ruutua ja valitse alue työarkista, johon haluat tuloksen näkyvän. Tai napsauta 8220New - työarkkia8221-valintanappi. Vaihe 6: Tarkista 8220Chart Output8221 - ruutu, jos haluat nähdä tietosarjan kartan (jos unohdat tehdä tämän, voit aina palata ja lisätä sen tai valita kaavion 8220Insert8221-välilehdeltä. 822 Vaihe 7: Paina 8220OK .8221 Excel palauttaa tulokset vaiheessa 6 määritellyllä alueella. Katso video tai lue seuraavat vaiheet: Näyteongelma: Laske kolmivuotinen liukuva keskiarvo Excelissä seuraavista myyntitiedoista: 2003 (33M), 2004 (45M), 2012 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 1: Kirjoita tiedot kahdeksi sarakkeeksi Excelissä. Ensimmäisessä sarakkeessa on oltava vuosi ja toinen sarake määrälliset tiedot (tässä esimerkissä ongelma, myyntiluvut.) Varmista, että solutietoihin ei ole tyhjiä rivejä. : Laske ensimmäisen kolmen vuoden keskiarvo (2003-2005), tämä näyteongelma, tyyppi 8220 (B2B3B4) 38221 soluun D3 Ensimmäisen keskiarvon laskeminen Vaihe 3: Vedä neliö oikeaan alakulmaan d oma siirtää kaavan kaikkiin soluihin sarakkeessa. Tämä laskee keskiarvot peräkkäisinä vuosina (esim. 2004-2006, 2005-2007). Vetämällä kaava. Vaihe 4: (Valinnainen) Luo kaavio. Valitse kaikki taulukon tiedot. Napsauta 8220Insert8221 - välilehteä ja napsauta sitten 8220Scatter, 8221 ja napsauta 8220Scatter-näppäintä, jossa on sileät viivat ja merkinnät.8221 Työkalurivi näyttää liikkuvaa keskiarvoa. Tutustu YouTube-kanavaanmme lisää tilastotietoja ja ohjeita Moving Average: Mitä se on ja miten laskea se on viimeksi muutettu: Andale 22 tammikuu 2016 ajatuksia ldquo: sta Moving Average: Mikä se on ja miten lasketaan se rdquo Tämä on täydellinen ja yksinkertainen assimiloitua. Kiitos työstä Tämä on erittäin selkeä ja informatiivinen. Kysymys: Kuinka lasketaan neljän vuoden liukuva keskiarvo Mikä vuosi 4-vuotinen liikkumavälin keskipiste keskittyy toisen vuoden loppuun (eli 31.12.). Voinko käyttää keskimääräistä tuloa ennustamaan tulevia tuloja joku tietää keskitetyn keskiarvon, kerro ystävällisesti, jos joku tietää. Tässä se8217s, kun otetaan huomioon, että meidän on harkittava 5 vuotta keskipitkän keskiarvon saamiseksi. Mitä sitten jäljellä olevista vuosista, jos haluamme saada keskiarvon 20118230, meillä ei ole vielä arvoja vuoden 2012 jälkeen, kuinka me laskemme sen Kuten sinä don8217t on enemmän tietoa olisi mahdotonta laskea 5 vuotta MA vuonna 2011. Voit saada kahden vuoden liukuva keskiarvo kuitenkin. Kiitos, kiitos videosta. Yksi asia on kuitenkin epäselvä. Kuinka tehdä ennuste tulevina kuukausina Videossa näkyy ennuste kuukausina, joina tietoja on jo saatavilla. Hei, Raw, I8217m pyrkii laajentamaan artikkelia myös ennakointiin. Prosessi on hieman monimutkaisempi kuin aikaisempien tietojen käyttö. Katso tämä Duke-yliopiston artikkeli, joka selittää sen perusteellisesti. Terveisin, Stephanie kiittää sinua selkeästä selityksestä. Hei Ei löydy linkkiä ehdotettuun Duke-yliopiston artikkeliin. Pyydä lähettämään linkki uudelleen