Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe berechnen, innerhalb einer for-Schleife muss ich den gleitenden Durchschnitt über N 9 Tage bekommen. Das Array I m, das in 1 ist, ist 4 Serie von 365 Werten M, die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes sind Daten Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einer Handlung zu zeichnen. Ich googeln ein bisschen über bewegte Durchschnitte und die Konv-Befehl und fand etwas, was ich versucht, Umsetzung in meinem Code. So im Grunde, ich berechnen meine Mittel und Handlung Es mit einem falschen gleitenden Durchschnitt Ich wählte den WTS-Wert direkt von der Mathworks-Website, so dass ist falsche Quelle Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, was diese wts ist Könnte jemand erklären Wenn es etwas mit den Gewichten der zu tun hat Werte, die in diesem Fall ungültig sind Alle Werte werden gleich gewichtet. Und wenn ich das ganz falsch mache, könnte ich etwas Hilfe mit ihm bekommen. Mein aufrichtiger Dank. Schicht Sep 23 14 um 19 05.Using conv ist ein ausgezeichneter Weg zu Implementieren Sie einen gleitenden Durchschnitt In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen, wie Sie vermutet, die Summe von diesem Vektor sollte immer gleich Eins Wenn Sie möchten, um jeden Wert gleichmäßig Gewicht zu machen und eine Größe N beweglichen Filter dann tun Würden Sie wollen, um zu tun. Um das gültige Argument in conv wird dazu führen, dass mit weniger Werten in Ms als Sie haben in M Verwenden Sie das gleiche, wenn Sie don t mind die Auswirkungen der Null-Padding Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox können Sie cconv verwenden, wenn Sie Ich möchte einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt versuchen Etwas wie. Sie sollten die conv und cconv Dokumentation für weitere Informationen lesen, wenn Sie bereits t bereits. Sie können Filter verwenden, um einen laufenden Durchschnitt zu finden, ohne eine for-Schleife zu verwenden Dieses Beispiel findet den laufenden Durchschnitt eines 16 - Element-Vektor, mit einer Fenstergröße von 5,2 glatt als Teil der Curve Fitting Toolbox, die in den meisten Fällen verfügbar ist. yy glatt y glättet die Daten in der Spalte Vektor y mit einem gleitenden Durchschnitt Filter Ergebnisse werden in der Spalte Vektor yy zurückgegeben Standard-Span für den gleitenden Durchschnitt ist 5.I m in den Prozess der Schaffung eines Forex Trading-Algorithmus und wollte meinen Schuss bei der Berechnung von EMA Exponential Moving Averages versuchen Meine Ergebnisse scheinen korrekt zu sein im Vergleich zu den Berechnungen, die ich von Hand gemacht habe, so glaube ich die Folgende Methode funktioniert, aber wollte nur einen zusätzlichen Satz von Augen bekommen, um sicherzustellen, dass ich nicht irgendwas fehlt. Hinweis, dass dies nur die EMA für den letzten Preis zurückgibt, es doesn t wieder ein Array von EMA s wie das isn t was ich brauche Für meine Anwendung. Recursion ist ein gutes Werkzeug für den richtigen Job, aber hier ist es verwendet, um einfache Schleife zu erreichen Als solche ist der Code. is schwieriger zu lesen und zu begründen. So langsamer, weil viel von dem Code in Ema muss nur laufen Einmal wird es mit groß genug Wert des Fensters wegen überlaufenden Python s call stack. Please dokumentieren mindestens die Parameter jeder Funktion, zB das Fenster ist die Länge des Fensters, und diese Position zählt rückwärts aus dem Ende der Daten In der Tat Sachen würden klarer sein, wenn Position ein normaler Vorwärtsindex in data. Raise eine Ausnahme ist, wenn Sie einen Parameter finden, der einen ungültigen Wert hat. Rückkehr Keiner wird nur eine verwirrende Ausnahme später verursachen In der Tat, wenn ich versuche 600 ich erhalten unendliche Rekursion, weil sma Kehrt keine zurück, die ema rufen sma immer und immer wieder. Der vorherige Punkt zeigt auch, dass, wenn len Datenfenster 2 ist nicht die richtige Gültigkeitsprüfung. Die 1 in Daten-Fenster 2 1-Fenster 1 don t scheinen mir richtig, ich vermute, Sie Wünscht Daten-Fenster 2-Window. Die Aussage Rückmeldung ist in einem ungeraden Ort, weil an diesem Punkt haben Sie eine neue currentema berechnet Dies ist der Grundfall der Rekursion, und es ist üblich, um die Basis Fall zuerst behandeln. Mein Vorschlag für Ema. answered Nov 26 14 at 18 56.Pretty shallow review. You don t müssen eine Klasse für das, was Sie tun, und ich schlage vor, Sie haben einen Blick auf dieses Video Ihre Klasse nicht verkapseln alle Daten und Sie verwenden es einfach zu schreiben Haben Sie Ihre Funktionen in der gleichen Entität Ich denke, die Dinge wäre einfacher zu verstehen, wenn Sie zu definieren Klassenmethode, um es offensichtlich, dass Sie gewonnen t wirklich verlassen sich auf jede Instanz, aber auch eine noch bessere Option wäre nur definieren Funktionen in einem Indikator Module. answered Nov 24 14 am 18 04. Danke für die Anregungen, die ich eigentlich auch als Klassenzuordnung gemacht habe, und diskutierte hin und her zwischen auch unter Verwendung einer Klasse oder einfach nur definieren Funktionen in einem Indikator-Modul, die ich jetzt tun werde ChrisC Nov 25 14 an 19 12.Just beobachtete das Video zu, tolles Zeug ChrisC Nov 25 14 bei 19 43.Ihr Antwort.2017 Stack Exchange, Inc. Time Serie Methoden. Time-Serie Methoden sind statistische Techniken, die Nutzung von historischen Daten über einen Zeitraum von Zeit zu akkumulieren Zeitreihenmethoden gehen davon aus, dass das, was in der Vergangenheit aufgetreten ist, auch weiterhin in der Zukunft auftritt. Wie die Namen Zeitreihen vorschlagen, beziehen sich diese Methoden auf die Prognose auf nur einen Faktor - Zeit Sie beinhalten den gleitenden Durchschnitt, die exponentielle Glättung und die lineare Trendlinie Und sie gehören zu den beliebtesten Methoden für die kurzfristige Prognose zwischen Service - und Fertigungsunternehmen. Diese Methoden gehen davon aus, dass sich identifizierbare historische Muster oder Trends für die Nachfrage im Laufe der Zeit wiederholen werden. Moving Average. A Zeitreihenvorhersage kann so einfach sein wie die Nachfrage in Die aktuelle Periode, um die Nachfrage in der nächsten Periode vorherzusagen Dies wird manchmal auch als naive oder intuitive Prognose bezeichnet 4 Zum Beispiel, wenn die Nachfrage 100 Einheiten in dieser Woche ist, beträgt die Prognose für die nächste Woche s 100 Einheiten, wenn die Nachfrage zu 90 Einheiten stattfindet , Dann ist die folgende Woche s Nachfrage 90 Einheiten, und so weiter Diese Art von Prognose-Methode berücksichtigt nicht historische Nachfrage Verhalten es beruht nur auf Nachfrage in der aktuellen Periode Es reagiert direkt auf die normale, zufällige Bewegungen in der Nachfrage. Die einfache Gleitende durchschnittliche Methode nutzt mehrere Nachfrage-Werte während der jüngsten Vergangenheit, um eine Prognose zu entwickeln Dies neigt dazu, zu dämpfen oder glätten, die zufällige Erhöhungen und Abnahmen einer Prognose, die nur eine Periode verwendet Der einfache gleitende Durchschnitt ist nützlich für die Prognose der Nachfrage, die stabil ist und Zeigt kein ausgeprägtes Nachfrageverhalten an, wie zB ein Trend oder ein saisonales Muster. Die Durchführungsdurchschnitte werden für bestimmte Zeiträume, wie z. B. drei Monate oder fünf Monate, berechnet, je nachdem, wie viel der Prognostiker die Bedarfsdaten verlangsamen will. Je länger der gleitende durchschnittliche Zeitraum ist , Die glatter wird es sein Die Formel für die Berechnung der einfachen gleitenden Durchschnitt ist die Eingabe einer einfachen Moving Average. The Instant Paper Clip Office Supply Company verkauft und liefert Büromaterial an Unternehmen, Schulen und Agenturen innerhalb eines 50-Meile Radius seines Lagers Das Büro Versorgung Geschäft ist wettbewerbsfähig, und die Fähigkeit, Aufträge umgehend zu liefern ist ein Faktor in immer neue Kunden und halten alte Büros in der Regel bestellen nicht, wenn sie niedrig auf Lieferungen laufen, aber wenn sie vollständig auslaufen Als Ergebnis benötigen sie ihre Bestellungen sofort Die Manager der Firma will sicher genug sein, dass Fahrer und Fahrzeuge zur Verfügung stehen, um Aufträge umgehend zu liefern und sie haben ausreichende Inventur auf Lager. Daher möchte der Manager die Anzahl der Aufträge prognostizieren, die im nächsten Monat auftreten werden, dh die Prognose der Nachfrage nach Lieferungen. Von den Aufzeichnungen der Lieferaufträge hat das Management die folgenden Daten für die letzten 10 Monate angesammelt, von denen es will, um 3- und 5-Monats-Umzugsdurchschnitte zu berechnen. Lassen Sie uns davon ausgehen, dass es Ende Oktober ist Die Prognose resultiert Von entweder dem 3- oder dem 5-monatigen gleitenden Durchschnitt ist typischerweise für den nächsten Monat in der Sequenz, die in diesem Fall November ist. Der gleitende Durchschnitt wird aus der Nachfrage nach Aufträgen für die vorherigen 3 Monate in der folgenden Reihenfolge berechnet Formula. Der 5-Monats-Gleitender Durchschnitt wird aus den vorangegangenen 5 Monaten der Nachfrage Daten wie folgt berechnet. Die 3- und 5-Monats-Gleit-Durchschnitt-Prognosen für alle Monate der Nachfrage Daten sind in der folgenden Tabelle gezeigt Ist nur die Prognose für November auf der Grundlage der jüngsten monatlichen Nachfrage würde von der Manager verwendet werden Allerdings können die früheren Prognosen für die Vormonate erlauben uns, die Prognose mit der tatsächlichen Nachfrage zu vergleichen, um zu sehen, wie genau die Prognose-Methode ist - das ist, wie gut es does. Three - und Fünf-Monats-Durchschnittswerte. Die gleitenden Durchschnittsprognosen in der obigen Tabelle neigen dazu, die Variabilität der tatsächlichen Daten zu glätten. Dieser Glättungseffekt kann in der folgenden Abbildung beobachtet werden, in der die 3-Monats - und 5-Monatsdurchschnitte überlagert wurden Auf einem Graphen der ursprünglichen Daten. Der 5-Monats-Gleitender Durchschnitt in der vorherigen Abbildung glättet Schwankungen in einem größeren Ausmaß als die 3-Monats-gleitenden Durchschnitt Allerdings entspricht der 3-Monats-Durchschnitt mehr aktuell die neuesten Daten für das Büro zur Verfügung Versorgungsmanager Im Allgemeinen sind die Prognosen, die den längerfristigen gleitenden Durchschnitt verwenden, langsamer, um auf die jüngsten Veränderungen der Nachfrage zu reagieren, als die, die mit kürzer bewegten Durchschnitten gemacht wurden. Die zusätzlichen Datenperioden dämpfen die Geschwindigkeit, mit der die Prognose reagiert Perioden, die in einer gleitenden Durchschnittsprognose verwendet werden, erfordert oft eine gewisse Versuchs - und Fehler-Experimentierung. Der Nachteil der gleitenden Durchschnittsmethode ist, dass sie nicht auf Variationen reagiert, die aus einem Grund auftreten, wie z. B. Zyklen und saisonale Effekte Änderungen werden in der Regel ignoriert Es ist grundsätzlich eine mechanische Methode, die historische Daten in einer konsistenten Weise widerspiegelt. Allerdings hat die gleitende durchschnittliche Methode den Vorteil, einfach zu bedienen, schnell und relativ preiswert zu sein. Im Allgemeinen kann diese Methode eine gute Prognose liefern Für den kurzen Lauf, aber es sollte nicht zu weit in die Zukunft geschoben werden. Weighted Moving Average. Die gleitende durchschnittliche Methode kann angepasst werden, um stärker reflektieren Schwankungen in den Daten In der gewichteten gleitenden durchschnittlichen Methode, Gewichte sind die jüngsten zugeordnet Daten nach den folgenden Formeln. Die in der Tabelle für Beispiel 10 3 gezeigten Bedarfsdaten für PM Computer Services folgen einem zunehmenden linearen Trend. Das Unternehmen möchte eine lineare Trendlinie berechnen, um zu sehen, ob es genauer ist als die exponentielle Glättung und Angepaßte exponentielle Glättungsprognosen, die in den Beispielen 10 & sub3; und 10 entwickelt wurden. Die Werte, die für die Berechnungen der kleinsten Quadrate erforderlich sind, sind wie folgt: Unter Verwendung dieser Werte werden die Parameter für die lineare Trendlinie wie folgt berechnet. Folglich ist die lineare Trendliniengleichung. Um eine Prognose für die Periode 13 zu berechnen, lass x 13 in der linearen Trendlinie liegen. Die folgende Grafik zeigt die lineare Trendlinie im Vergleich zu den tatsächlichen Daten Die Trendlinie scheint die tatsächlichen Daten genau zu reflektieren - das ist eine gute Passform - und wäre daher ein gutes Prognosemodell für dieses Problem Allerdings ist ein Nachteil der linearen Trendlinie, dass es sich nicht an eine Änderung des Trends anpasst, da die exponentiellen Glättungsvorhersagemethoden das heißt, wird davon ausgegangen, dass alle Zukünftige Prognosen folgen einer Geraden Dies begrenzt die Verwendung dieser Methode auf einen kürzeren Zeitrahmen, in dem Sie relativ sicher sein können, dass sich der Trend nicht ändern wird. Seasonal Adjustments. A saisonalen Muster ist eine sich wiederholende Erhöhung und Abnahme der Nachfrage Viele Nachfrage Elemente Zeigen saisonale Verhalten Kleidung Verkäufe folgen jährlichen saisonalen Mustern, mit der Nachfrage nach warmen Kleidung steigt im Herbst und Winter und sinkt im Frühjahr und Sommer als die Nachfrage nach kühler Kleidung erhöht Nachfrage für viele Einzelhandel, einschließlich Spielzeug, Sportgeräte, Kleidung, elektronisch Geräte, Schinken, Truthähne, Wein und Obst, erhöhen während der Ferienzeit Grußkarte Nachfrage steigt in Verbindung mit besonderen Tagen wie Valentinstag und Muttertag Saisonale Muster können auch auf einer monatlichen, wöchentlichen oder sogar täglichen Basis auftreten Einige Restaurants haben eine höhere Nachfrage am Abend als zum Mittagessen oder am Wochenende im Gegensatz zu Wochentagen Traffic - daher Umsatz - an Einkaufszentren nimmt am Freitag und Samstag. Es gibt mehrere Methoden für die Reflexion saisonalen Muster in einer Zeitreihe Prognose Wir werden beschreiben Eine der einfacheren Methoden mit einem saisonalen Faktor Ein saisonaler Faktor ist ein Zahlenwert, der mit der normalen Prognose multipliziert wird, um eine saisonbereinigte Prognose zu erhalten. Eine Methode zur Entwicklung einer Nachfrage nach saisonalen Faktoren besteht darin, die Nachfrage für jede Saisonperiode insgesamt zu teilen Jährliche Nachfrage nach den folgenden Formeln. Die daraus resultierenden saisonalen Faktoren zwischen 0 und 1 0 sind in Wirklichkeit der Anteil der jährlichen jährlichen Nachfrage, die jeder Saison zugewiesen wird. Diese saisonalen Faktoren werden mit der jährlichen prognostizierten Nachfrage multipliziert, um die prognostizierten Prognosen für jede Saison zu liefern Eine Prognose mit saisonalen Anpassungen. Wishbone Farms wächst Truthähne zu einer Fleischverarbeitungsfirma während des ganzen Jahres zu verkaufen Allerdings ist seine Hauptsaison offensichtlich während des vierten Quartals des Jahres von Oktober bis Dezember Wishbone Farms hat die Nachfrage nach Truthühnern für die erlebt In den folgenden drei Jahren in der folgenden Tabelle gezeigt. Weil wir drei Jahre Nachfrage haben, können wir die saisonalen Faktoren berechnen, indem wir die gesamte vierteljährliche Nachfrage für die drei Jahre durch die Gesamtnachfrage über alle drei Jahre dividieren. Wir wollen die prognostizierte Nachfrage multiplizieren Für das nächste Jahr 2000, durch jeden der saisonalen Faktoren, um die prognostizierte Nachfrage für jedes Quartal zu erreichen Um dies zu erreichen, benötigen wir eine Nachfrageprognose für 2000 In diesem Fall, da die Nachfrage Daten in der Tabelle scheinen, einen allgemein zunehmenden Trend zu zeigen , Berechnen wir eine lineare Trendlinie für die drei Jahre der Daten in der Tabelle, um eine grobe Prognose Schätzung zu erhalten. Die Prognose für 2000 ist 58 17 oder 58.170 Truthähne. Unter dieser jährlichen Prognose der Nachfrage, die saisonbereinigten Prognosen, SF I, für 2000, die diese vierteljährlichen prognosen mit den tatsächlichen anforderungswerten in der tabelle abscheinen, scheinen sie relativ gute prognostizierte schätzungen zu sein, die sowohl die saisonalen schwankungen in den daten als auch den allgemeinen aufwärtsaufwärtstrend widerspiegeln.10-12 Wie ist die gleitende durchschnittliche Methode Ähnlich wie die exponentielle Glättung.10-13 Welche Auswirkungen auf das exponentielle Glättungsmodell wird die Glättungskonstante erhöhen.10-14 Wie stellt sich die exponentielle Glättung von der exponentiellen Glättung ab.10-15 Was bestimmt die Wahl der Glättungskonstante für den Trend in einem Angepasstes exponentielles Glättungsmodell.10-16 In den Kapitelbilmen für Zeitreihenmethoden wurde die Startvorhersage immer als die gleiche wie die tatsächliche Nachfrage in der ersten Periode angenommen. Schlagen Sie andere Wege vor, dass die Startvorhersage in der tatsächlichen Verwendung abgeleitet werden könnte.10- 17 Wie unterscheidet sich das lineare Trendlinien-Prognosemodell von einem linearen Regressionsmodell für die Prognose.10-18 Von den in diesem Kapitel vorgestellten Zeitreihenmodellen, einschließlich des gleitenden Durchschnitts und des gewichteten gleitenden Durchschnitts, der exponentiellen Glättung und der angepassten exponentiellen Glättung und des linearen Trends Line, welches denkst du das Beste Warum.10-19 Welche Vorteile hat die optimale Glättung über eine lineare Trendlinie für die prognostizierte Nachfrage, die einen Trend aufweist.4 KB Kahn und JT Mentzer, Prognose in Consumer und Industrial Markets, The Journal Der Business Forecasting 14, nein 2 Sommer 1995 21-28.
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