Bewegungsdurchschnitt Fixpunkt

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse ausgleichen Für die ersten 10 Tage als erster Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verbleiben MAs die derzeitige Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für kurzfristige Handels - und längerfristige MAs für langfristige Investoren besser geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs vermitteln auch eigene Handelssignale, oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen. Eine aufsteigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist. Während eine abnehmende MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ebenso wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unterhalb eines längerfristigen MA. Im implementiert, der einen 80-72-64-48 Multi-Pass-Gleit-Durchschnitt-Filter für ein eingebettetes System in C und in festem Punkt implementiert . Die Implementierung ist ein kreisförmiger Puffer, bei dem man eine laufende Summe beibehält und yn yn-1 xn-xn-M berechnet, wobei M die Länge eines Filters ist. Dies geschieht für jeden Teilfilter mit dem Ausgang von einem Serving als Eingang für einen anderen. Im Skalierung meiner Koeffizienten von 2, die mir Koeffizienten der Länge 2 oder 2 je nach Filterlänge gibt. Dann wird das Ergebnis wieder um 2 verkleinert, um die richtige Ausgabe zu erhalten. Nun, alles sieht gut aus auf kurze Zeit Skalen, aber über lange Zeit bekomme ich einen Drift. Der Grund für die rekursive Implementierung besteht darin, Berechnungen auf einem eingebetteten Prozessor zu speichern. Ich habe das Bild von einigen der Einbauten meines Filters aufgenommen, dies ist, wenn eine Schrittantwort angewendet wird, und wir können die Übertragungsfunktionen der Filter sehen, die Form, Quadrat, Dreieck nehmen und dann einen Gaußer annähern, so dass der Filter wie erwartet arbeitet. Gibt es irgendeine Möglichkeit, dies zu beheben, und wo ist die wahrscheinlichste Quelle dafür. Ist diese Drift durch ein bisschen verloren in der Verlagerung oder etwas anderes. Die Drift ist bei DC-Eingängen nicht vorhanden, aber bei AC-Signalen driftet es langsam. LÖSUNG: Das Problem war im Akkumulator, wie robert in den Kommentaren vorgeschlagen hat. Die Frage war, dass ein Element der Berechnung eine zusätzliche Auf - und Abwärtsbewegung im Vergleich zum Rest durchgemacht hatte, die einen runden Offset erzeugte, der sich angesammelt hatte. Fragte am 27. April um 21:12 ist dein Akkumulator yn gerundet oder quantisiert in irgendeiner Weise müssen Sie sicherstellen, dass die xn-M, die subtrahiert wird genau der gleiche Wert wie xn, die hinzugefügt wurde M Proben vor. Also willst du wirklich eine bewegliche Summe machen Anstatt einen gleitenden Durchschnitt und skalieren Sie die Ausgabe Ihrer bewegenden Summe (mit 1M), um Ihnen den Durchschnitt zu erhalten. Das ist ganz machbar und noch besser in Fixpunkt und nicht als Gleitkomma. Ndash robert bristow-johnson Apr 27 15 at 22:52 quotScaling die Koeffizienten quot Ich nehme an, dass Sie durch M nach jeder Stufe teilen und das ist der Koeffizient, den Sie skalieren Das ist wahrscheinlich die Ursache für den Offset. Besser dann, um von prod Mi am Ende aller Filter zu teilen. Sie müssen die internen Amplituden behalten, obwohl Sie die Akkumulatoren schließlich überlaufen werden. Dies ist jedoch leicht durch Modulo-Arithmetik (von denen zwei39s Komplement ist ein Sonderfall) gelöst. Ndash Oscar Apr 28 15 um 7:00 Oscar, das ist ein Fixpunktfilter. Das heißt, ich mache nur Integer-Arithmetik. Für einen gleitenden Durchschnitt der Länge gt 1 mit Verstärkung 1 werden die Filterkonstanten ein Bruchteil sein, der in ganzen Zahlen nicht darstellbar ist. So werden die Koeffizienten skaliert, um sie ganzzahlig zu machen, indem sie links x viele Bits verschieben. Aus diesem Grund muss die endgültige Ausgabe auch nach rechts um so viele Bits verschoben werden. Ich kann nicht eine laufende Summe durch alle 4 Filter halten, ohne den Ausgang dazwischen wiederherzustellen, das Eingangssignal ist 16 Bits und mit dem Koeffizienten Skalierung und Längen Ein einzelner filter benutzt meinen gesamten akkumulatorraum von 32 bit ndash user70614 Apr 28 15 um 8:20