24 घंटे चलती - औसत

मेरे पास प्रति घंटा डेटा है और मैं अधिकतम अधिकतम 8-घंटे का औसत खोजना चाहता हूं। असल में, दिन के प्रत्येक घंटे के लिए, मैं एक 8-घंटे औसत करना चाहता हूँ। तो औसत 0:00 से 8:00, फिर 1:00 से 9: 00, आदि लें), इसलिए मैं 24 8-घंटे औसत अवधि (कुछ दिन के दूसरे दिन चल रहे हैं) के साथ समाप्त होता है। फिर मुझे अधिकतम 24 8-घंटे की औसत लेने के लिए दैनिक अधिकतम प्राप्त करने की आवश्यकता है। फ़ाइल के स्वरूप के बारे में एक नोट: O3.mat फ़ाइल में O3Sorted नामक एक चर है जो एक सेल सरणी है। इसमें पहले से ही सॉर्ट किया गया सभी डेटा शामिल है लेकिन डेटा में एक से अधिक साइट की जानकारी है (यानी विभिन्न स्थानों से जानकारी है)। प्रत्येक साइट के लिए जानकारी एक साथ सॉर्ट की जाती है, लेकिन कोड में, जब मैं 8-घंटे की औसत का पता लगाने की कोशिश करता हूं, मुझे एक समय में एक साइट को निकालना होता है ताकि किसी दूसरे स्थान के लिए डेटा की शुरुआत नहीं हो । क्या चीज़ों की तरह दिखती है इसका एक नमूना है मैं एक साइट और एक और साइट के आधे दिन के लिए एक दिन शामिल था। वास्तविक फ़ाइल में इनमें से प्रत्येक साइट और अन्य साइटों के लिए डेटा का एक महीना भी है जैसा कि आप देख सकते हैं, कभी-कभी, डेटा गायब होता है। कॉलम 1 - साइट का नाम कॉलम 2 - तिथि कॉलम 3 - घंटा कॉलम 4 - डेटा यहां है जो मैंने अभी तक किया है: 8-घंटे की औसत प्राप्त करने के बाद, मैं प्रत्येक 24 औसत मूल के लिए मैक्स को अधिकतम प्राप्त करने के लिए कैसे पूछ सकता हूं, प्रति घंटा औसत का अधिकतम इसके अलावा, अब जिस पद्धति पर मैं कोशिश कर रहा हूं वह थोड़ा जोखिम भरा है क्योंकि डेटाएम का उपयोग नहीं कर रहा है और अगर डेटा दिन में गायब है तो मैं नहीं जानता। लेकिन मुझे यह नहीं पता है कि कोड लिखने पर यह कैसे विचार करना चाहिए। 6 दिसंबर 13 को 1 9:36 से पूछा क्या आप केवल प्रासंगिक डेटा के नमूने पोस्ट कर सकते हैं और तदनुसार अपने कोड को ट्रिम कर सकते हैं यह समझना मुश्किल है कि आपका 23808 x 24 सेल सरणी वास्तव में क्या प्रतिनिधित्व करते हैं। ndash kkuilla 6 दिसंबर 13 20:01 पर मैं पूरे कोड डाल दिया क्योंकि कुछ लोग इसे चलाने के लिए पसंद करते हैं। मैं प्रासंगिक अनुभाग के आसपास सितारों को डाल दिया असल में, वास्तविक डेटा मापन 17 स्तम्भ में है और उस साइट का नाम 6 से स्तंभ में है। महत्वपूर्ण हिस्सा लूप क्षेत्र के लिए है, खासकर चल रहे अर्थ की गणना करने के लिए एक लूप से शुरू करने से। मददगार ndash shizishan 6 दिसंबर 13 20: 13 मुझे आश्चर्य है कि इस सवाल से पहले पूछा गया है लगता है, लेकिन यदि ऐसा है, तो मेरी बहुत विस्तृत खोजों ने इसकी खोज नहीं की है। मेरे पास एक कॉलम में तापमान का साधारण अंगूठी बफर है, जिसमें से मैं औसत मूल्य की गणना करना चाहता हूं। एसक्यूएल तालिका इस तरह दिखती है (शीर्ष पंक्ति में दिखाया स्तंभ नाम) हर बार जब मैं एक नया तापमान प्राप्त करता हूँ, तो मैं टेम्प कॉलम को एक पंक्ति में स्लॉट 10 में लिखने से पहले एक पंक्ति में बदलाव करना चाहता हूं ताकि मैं कॉलम डेटा का औसत मूल्य प्राप्त कर सकूं। ऐसा करने का एक आसान तरीका होना चाहिए, कि मुझे अभी तक पता चल गया है। - (मदद के लिए धन्यवाद। टेम्पलेट्स प्रत्येक 10 मिनट 00: 00-24: 00 घंटों से चलते हैं और फिर एक नया दिन शुरू करने के लिए 00:00 पर चक्कर लगाते हैं, लेकिन 00:00 पर पूरे 39old39 दिन एक स्तंभ को दाएं (इतिहास स्तंभ) में स्थानांतरित किया जाता है और फिर नए दिन के तापमान के लिए तत्परता में (बाएं) 39new39 स्तंभ साफ़ किया जाता है। यह सिर्फ एक स्थिर चक्रीय सरणी में पिछले 10 रीडिंग को रखने के लिए आसान है। क्या यह आपके उद्धरण विधि को बदलता है ?39 विचार ndash user2385946 17 दिसंबर 18 18:01 पर सुझाए गए कोड की कोशिश की, लेकिन इसका कोई नहीं। मैंने इस चर्चा के लिए समस्या को सरल बनाया। वास्तव में पूर्ण तालिका में कई स्तंभ हैं। उपरोक्त विधि पहली पंक्ति (और इस प्रकार अन्य आवश्यक डेटा) को हटा देता है। मैं पंक्तियों को हटा या सम्मिलित नहीं कर सकता। मुझे सिर्फ 39Temp39 कॉलम डेटा को हेरफेर करना होगा। :-) ndash user2385946 Dec 17 14 18: 25 म्वॉविंग औसत पर: सबसे पॉपुल में वे क्या हैं एआर तकनीकी संकेतक, चलती औसत, मौजूदा रुझान की दिशा को मापने के लिए उपयोग किया जाता है प्रत्येक प्रकार की चलती औसत (आमतौर पर इस ट्यूटोरियल में एमए के रूप में लिखा गया है) एक गणितीय परिणाम है, जो पिछले डेटा बिंदुओं की संख्या के आधार पर गणना की जाती है। एक बार निर्धारित होने पर, परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है ताकि व्यापारियों को हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने की बजाय चिकनी डेटा देखने की इजाजत मिल सके। एक चलती औसत का सरलतम रूप, जिसे सरल चलती औसत (एसएमए) के रूप में जाना जाता है, की गणना मूल्यों के निर्धारित सेट के अंकगणित माध्य के आधार पर की जाती है। उदाहरण के लिए, मूल 10-दिन की चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें बढ़ा सकते हैं और फिर 10 के परिणाम विभाजित करेंगे। 1 चित्रा में, पिछले 10 दिनों (110) के लिए कीमतों का योग 10 दिनों की औसत पहुंचने के लिए दिनों की संख्या (10) से विभाजित। यदि कोई व्यापारी बजाय 50-दिवसीय औसत देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें पिछले 50 दिनों में कीमत शामिल होगी। पिछले 10 दिनों के सापेक्ष परिसंपत्ति की कीमत कैसे तय की गई है, इसके बारे में व्यापारियों को यह बताने के लिए पिछले 10 डेटा पॉइंट्स के बारे में नीचे दिए गए औसत औसत (11) का अनुमान लगाया गया है। शायद आप सोच रहे हैं कि क्यों तकनीकी व्यापारियों ने इस उपकरण को एक औसत चलती औसत कहते हैं और न सिर्फ एक नियमित मतलब। इसका जवाब यह है कि नए मानों के उपलब्ध होने के नाते, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और उन्हें बदलने के लिए नए डेटा बिंदु आने चाहिए। इस प्रकार, डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह उपलब्ध हो जाता है। गणना की यह विधि यह सुनिश्चित करती है कि केवल वर्तमान जानकारी का हिसाब किया जा रहा है। चित्रा 2 में, जब एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ा जाता है, तो लाल बॉक्स (पिछले 10 डेटा पॉइंट्स का प्रतिनिधित्व करता है) सही पर चलता है और 15 के अंतिम मान को गणना से हटा दिया गया है। चूंकि 5 का अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, आप इस स्थिति में 11 से 10 के बीच डेटा सेट कम की औसत देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चलते हुए औसत की तरह दिखते हैं एक बार जब मूल्य एमए गणना की गई है, उन्हें एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़ा हुआ है इन कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं, लेकिन इसका इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है (अधिक बाद में इस पर)। जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, गणना में उपयोग की जाने वाली समयावधियों की संख्या को समायोजित करके एक चार्ट से अधिक चलती औसत जोड़ना संभव है। ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन आप समय के साथ उनसे आदी हो जाएंगे। लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत मूल्य है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों से औसत कीमत है। अब जब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, तो एक अलग प्रकार की चलती औसत का परिचय दें और जांचें कि यह पहले उल्लेखित सरल चलती औसत से कैसे अलग है। सरल चलती औसत व्यापारियों में बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके आलोचक हैं कई व्यक्तियों का तर्क है कि एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु को वही भारित किया जाता है, चाहे वह अनुक्रम में क्यों न हो। आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों के मुकाबले अधिक महत्वपूर्ण है और अंतिम परिणाम पर अधिक प्रभाव होना चाहिए। इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हालिया आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत का आविष्कार हुआ, जो सबसे अधिक प्रचलित गति औसत (एएमए) है। (आगे पढ़ने के लिए, वेटेड मूविंग एवरेज की मूल बातें देखें और एसएमए और ईएमए के बीच का अंतर देखें) घातीय मूविंग एवल एक्सपेंलेनेबल मूविंग एवरल एक प्रकार का चलती औसत है जो हालिया कीमतों को और अधिक संवेदनशील बनाने के प्रयास में अधिक वजन देता है नई जानकारी के लिए ईएमए की गणना के लिए कुछ जटिल समीकरण सीखना कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं हालांकि, आप गणित के लिए बाहर गीके, यहाँ EMA समीकरण है: जब ईएमए के पहले बिंदु की गणना करने के लिए सूत्र का उपयोग करते हुए, आप देख सकते हैं कि पिछले ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। इस छोटी सी समस्या को सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करने और वहां से ऊपर के सूत्र के साथ जारी करके हल किया जा सकता है। हमने आपको एक नमूना स्प्रैडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण शामिल हैं, जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जाती है। एएमए और एसएमए के बीच का अंतर अब जब आपको एसएमए और एएमए की गणना की जाने वाली समझ है, तो यह देखें कि यह औसत कैसे अलग है। ईएमए की गणना को देखते हुए, आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे यह एक औसत भारित औसत बना सकता है। चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या एक समान (15) है, लेकिन ईएमएम बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से जवाब देती है। ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर ईएमए का क्या उच्च मूल्य है, और जब कीमत में गिरावट आ रही है तो एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है। इस जवाबदेही का मुख्य कारण यह है कि कई व्यापारिक एसएमए पर एएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं। अलग दिन क्या होता है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन योग्य सूचक है, जिसका अर्थ है कि औसत बनाने के दौरान उपयोगकर्ता जो भी समय सीमा चाहते हैं, उन्हें स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं चलने की औसत में सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन होती है। औसत बनाने के लिए कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील यह मूल्य परिवर्तनों के लिए होगा। अब समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई, औसत हो जाएगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं है यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा कौन काम करता है, वह कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग करना है जब तक कि आप अपनी रणनीति को फिट नहीं कर पाते। मूविंग एवरेज: प्रवृत्ति दिखाने के लिए उनकी सबसे बढ़ते औसत का उपयोग कैसे करें हमेशा एमए की पुरानी समस्या है, जो कि वे या तो बहुत तेज या बहुत धीमी हैं, एप में 10 से अधिक समय वे फिट होते हैं। इसका कारण यह तथ्य है कि कीमत एमए amp के आंदोलन को उल्टा नहीं करता है। यदि आप किसी दिन इस समस्या को हल कर सकते हैं, तो आपको एमए व्यापारियों के सामने आने वाली सबसे बड़ी समस्याओं में से एक का समाधान हो सकता है। मैंने 3 महीने पहले इस समस्या के समाधान के लिए खोज शुरू कर दी थी। बस एक अनुकूली एमए विकसित करने की कोशिश कर रहा है जिसमें वह केवल कीमत की गति में ही नहीं बल्कि कीमत के मूड में भी खुद को समायोजित कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कीमत तेज हो, तो मेरी एमए तेजी से होनी चाहिए, लेकिन कीमत अभी धीमी हो जाएगी, अगर कीमतें धीमी हो जाएंगी, तो मेरा एमए धीमा होना चाहिए। मूल्य के मूड के बारे में, मैं एक रास्ता खोजना चाहता हूं जिसमें एमए के फार्मूले को अपने आप में मजबूत प्रवृत्तियों, संकुचन, वी आकार के उत्क्रमण का एप होता है। मुझे वास्तव में सूत्र में हर एक पैटर्न को शामिल करने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि मुझे पता है कि यह करना असंभव होगा, लेकिन मुझे केवल रिवर्सल्स, कंजेशन एम्प की प्रवृत्ति ताकत को शामिल करने की आवश्यकता है। मुझे शुभकामनाएं, मैं अभी भी अपने शोध में हूँ एमएएस के बारे में एमए के लिए एक फ्लैट को हाजिर करने के लिए आपको कम से कम 3 चलती औसत की आवश्यकता होती है। इसे बदलने के लिए, आपको एक चलने वाली एमए के पीछे खुद को ऊपर या नीचे खींचकर पूरी तरह से दिशा बदलने के लिए कई चलती औसत की आवश्यकता होती है। सबसे पहले यह प्रवृत्ति 1 मिनट, फिर 5 मिनट के चार्ट, फिर 10, फिर 15 मिनट के चार्ट में बदल जाएगी और इतने पर बड़े पैमाने पर चार्ट परिवर्तनों पर प्रमुख प्रवृत्ति तक।