चलती - औसत - बनाम - घुमाव

29 सितंबर, 2013. convolution द्वारा औसत औसत। क्या औसत चल रहा है और इसके लिए क्या अच्छा है। कैसे कैवल्यूशन का उपयोग करके औसतन चल रहा है। औसत औसत एक साधारण ऑपरेशन है जिसका उपयोग हम प्रत्येक के मान सेट करते हैं एक सूत्र के अनुसार अपने पड़ोस में मूल्यों के औसत पर इंगित करें। यहां एक्स इनपुट है और y आउटपुट सिग्नल है, जबकि विंडो का आकार डब्ल्यू है, अजीब होना चाहिए ऊपर दिए गए फार्मूले एक सममित ऑपरेशन के नमूने लेते हैं वास्तविक बिंदु के दोनों ओर से। नीचे एक वास्तविक जीवन उदाहरण है, जिस बिंदु पर खिड़की रखी गई है वह वास्तव में लाल है। एक्स के बाहर मान शून्य होते हैं। चारों ओर खेलने के लिए और चलती औसत के प्रभावों को देखने के लिए, इस पर एक नजर डालें इंटरैक्टिव प्रदर्शन। इसे कैंवोल्यूशन से कैसे करें। जैसा कि आपने पहचाना है, सरल चलती औसत की गणना दोनों स्थितियों में रूपांतरण के समान है, सिग्नल पर एक खिड़की गिरावट है और खिड़की के तत्व संक्षेप में हैं, तो यह कोशिश करें ऐसा करने के लिए रूपांतरण का उपयोग करके एक ही चीज़ निम्नलिखित पैरामीटर का उपयोग करें.वर्तमान आउटपुट है.पहले दृष्टिकोण के रूप में, हम निम्नलिखित कश्मीर के कर्नेल द्वारा एक्स सिग्नल को समेकित करके प्राप्त करने की कोशिश करते हैं.उत्पादन अपेक्षित से ठीक तीन गुना बड़ा है यह भी हो सकता है देखा जाता है कि आउटपुट मान विंडो में तीन तत्वों का सार है, क्योंकि यह संकल्प के दौरान खिड़की के साथ फिसल जाती है, इसमें सभी तत्वों को एक करके गुणा किया जाता है और फिर संक्षेपित किया जाता है। yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x। y के वांछित मूल्यों को प्राप्त करने के लिए आउटपुट को 3 से विभाजित किया जाएगा। विभाजन सहित एक फार्मूले के द्वारा। लेकिन संकलन के दौरान यह विभाजन करने के लिए इष्टतम नहीं होगा। समीकरण को फिर से संगठित करना। तो हम निम्नलिखित कश्मीर कर्नेल का उपयोग करेंगे। इस तरह हमें वांछित आउटपुट मिलेगा। सामान्य तौर पर यदि हम एक औसत आकार की खिड़की का आकार रखते हुए औसत स्थानांतरित करना चाहते हैं तो हम निम्न कर्नेल का उपयोग करेंगे। एक सरल चलती औसत से कार्य करना है। एक उदाहरण उपयोग है। वैज्ञानिक और इंजीनियर की डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग की मार्गदर्शिका स्टीवन डब्ल्यू स्मिथ, पीएच डी। के अनुसार, इसका मतलब है कि चलती औसत फिल्टर इनपुट संकेत से कई बिंदुओं की औसतता से संचालित होता है आउटपुट सिग्नल में प्रत्येक बिंदु का उत्पादन करने के लिए समीकरण रूप में, यह लिखा जाता है। इनपुट सिग्नल कहां है, आउटपुट सिग्नल है, और एम औसत में अंकों की संख्या है उदाहरण के लिए, 5 पॉइंट में औसत फिल्टर चलते हुए, बिंदु 80 आउटपुट संकेत में दिया जाता है। एक विकल्प के रूप में, समूह इनपुट सिग्नल से अंक आउटपुट बिंदु के आसपास सममित रूप से चुना जा सकता है। यह ईक 15-1 से सम्मिलन को जम्मू 0 से एम -1 तक, जे-एम -2 2 से एम -1 2 के लिए, उदाहरण के लिए, एक 10 अंक चलती औसत फिल्टर, सूचकांक, जम्मू 0 से 11 एक तरफ औसत से चल सकता है या -5 से 5 सममित एवरेजिंग सममित एवरेजिंग के लिए आवश्यक है कि एम एक अजीब संख्या हो, प्रोग्रामिंग केवल एक तरफ बिंदुओं के साथ थोड़ी आसान है, हालांकि इनपुट और आउटपुट संकेतों के बीच एक सापेक्ष बदलाव उत्पन्न करता है.तुम्हें यह अवश्य समझना चाहिए कि चलती औसत फिल्टर बहुत सरल फ़िल्टर कर्नेल का उपयोग कर एक कन्फोल्यूशन है उदाहरण के लिए, 5 बिंदु फ़िल्टर में फिल्टर कर्नेल 0, 0, 1 5, 1 5, 1 होता है 5, 1 5, 1 5, 0, 0 यह है कि चलती औसत फिल्टर एक आयताकार पल्स के साथ इनपुट सिग्नल का एक गुच्छा है, जिसमें एक तालिका 15-1 है, चलती औसत फिल्टर को लागू करने के लिए एक कार्यक्रम दिखाता है। वे क्या हैं। सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों के बीच, चलती औसत टी का गेज करने के लिए उपयोग किया जाता है वह वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा हर प्रकार की चलती औसत जो आमतौर पर इस ट्यूटोरियल में लिखी गई है, एमए एक गणितीय परिणाम है, जो गणना की गई है पिछले कई बिंदुओं के आंकड़ों की गणना करके, एक बार निर्धारित होने पर, परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट में प्लानरों को अनुमति देने के लिए तैयार किया जाता है। हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय खराब आंकड़ों को देखने के लिए। सरल चलती औसत एसएमए के रूप में जाना जाने वाला एक औसत चलती औसत का सबसे सरल रूप का गणित का मतलब मानों का एक निर्धारित सेट उदाहरण के लिए, मूल 10-दिवसीय चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें जोड़ सकते हैं और फिर 10 से परिणाम विभाजित करेंगे चित्रा 1 में, पिछले 10 दिनों के लिए कीमतों का योग 110 10 दिनों की औसत से 10 दिनों की संख्या से विभाजित किया जाता है यदि कोई व्यापारी 50-दिवसीय औसत को देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें पिछले 50 दिनों में कीमतें शामिल होंगी आर 11 साल से कम औसत वाले पिछले 10 आंकड़ों को ध्यान में रखते हुए व्यापारियों को पिछले 10 दिनों के मुकाबले किसी परिसंपत्ति की कीमत कैसे तय की गई है, यह विचार करने के लिए पिछले 10 डेटा पॉइंट्स को ध्यान में रखते हैं। शायद आप सोच रहे हैं कि तकनीकी व्यापारियों ने इस उपकरण को एक औसत चलती औसत कॉल क्यों नहीं बुलाया मतलब इसका मतलब यह है कि नए मान उपलब्ध होने के नाते, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और नए डेटा बिंदुओं को उन्हें बदलने के लिए आना चाहिए, इसलिए डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह उपलब्ध हो जाता है यह विधि गणना की यह सुनिश्चित करता है कि केवल वर्तमान सूचना का चित्रा 2 में लिया जा रहा है, जब एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ दिया जाता है, तो पिछले 10 डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करने वाला लाल बक्सा सही स्थानांतरित होता है और 15 के अंतिम मान को हटा दिया जाता है गणना क्योंकि 5 का अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, आप डेटा सेट में कमी की औसत, 11 से 10 के बीच इस मामले में देखने की उम्मीद करेंगे। एमए की पहचान की गणना की गई है, उन्हें एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़ा हुआ है ये कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं, लेकिन इसका उपयोग कैसे किया जाता है इस पर बाद में काफी अधिक भिन्न हो सकते हैं जैसा कि आप कर सकते हैं चित्रा 3 में देखें, गणना में उपयोग की गई समयावधि की संख्या को समायोजित करके एक से अधिक चलती औसत को किसी भी चार्ट में जोड़ना संभव है ये कर्लिंग लाइनें पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन जैसे-जैसे समय लगता है पर लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत कीमत है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों में औसत कीमत है। अब जब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, हम एक अलग प्रकार का परिचय देंगे औसत चलती है और यह पहले उल्लेख किया गया सरल चल औसत से भिन्न है कि कैसे यह जांचता है। सरल चल औसत औसत व्यापारियों के बीच बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके आलोचक कई व्यक्तियों का तर्क है कि वें एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा सीरीज़ में प्रत्येक बिंदु वही भारित होता है, चाहे अनुक्रम में ऐसा क्यों न हो हो समीक्षकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों के मुकाबले अधिक महत्वपूर्ण है और फाइनल पर अधिक प्रभाव होना चाहिए। परिणाम इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हाल के आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया है, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत के आविष्कार का कारण बन गया है, जिनमें से सबसे ज्यादा लोकप्रिय घातीय चलती औसत ईएमए आगे पढ़ने के लिए, बेसिक्स ऑफ वेटेड चलना औसत और एसएमए और एक ईएमए के बीच अंतर क्या है। एक्सपेन्नेएबल मूविंग औसत घातीय चलती औसत एक प्रकार की चलती औसत है जो हाल की कीमतों के लिए अधिक जानकारी देता है ताकि नई जानकारी के प्रति इसे अधिक संवेदनशील बनाया जा सके कुछ जटिल समीकरण को सीखना ईएमए की गणना के लिए कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं, हालांकि, आप गणित के लिए वहां से बाहर हैं, वह वहां फिर ईएमए समीकरण है। ईएमए के पहले बिंदु की गणना करने के लिए सूत्र का उपयोग करते समय, आप देख सकते हैं कि पिछले ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। यह छोटी सी समस्या सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करके हल की जा सकती है वहां से उपर्युक्त सूत्र के साथ आगे बढ़ रहा है हमने आपको एक नमूना स्प्रेडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण शामिल हैं, जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जा सकती है। एएमए और एसएमए के बीच अंतर अब जब आपके पास बेहतर है एसएमए और ईएमए की गणना कैसे की जाती है, यह समझने के लिए कि ये औसत कैसे भिन्न हैं, ईएमए की गणना को देखते हुए आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे यह भारित औसत चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या समान 15 है, लेकिन ईएमए बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर एएमए का उच्च मूल्य कितना होता है, और गिरता है एसएमए की तुलना में एस्टर जब मूल्य में कमी आ रही है यह जवाबमात्र मुख्य कारण है कि कई व्यापारियों ने एसएमए पर ईएमए का उपयोग करना पसंद किया है। क्या अलग-अलग दिनों का मतलब है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन सूचक है, जिसका मतलब है कि उपयोगकर्ता स्वतंत्र रूप से जो भी चुन सकता है औसत बनाने के लिए समय सीमा वे चाहते हैं औसत औसत चलने वाली औसत समय 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन है, औसत बनाने के लिए इस्तेमाल होने वाले समय का छोटा, अधिक संवेदनशील मूल्यों में परिवर्तन करना होगा अब समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई, औसत होगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं होगी यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा काम किसके लिए है अलग-अलग समय अवधि की संख्या जब तक आप अपनी रणनीति को फिट नहीं कर पाते