Wenn Leistung dieses Codes kritisch ist, dann könnte es sinnvoll sein, Heapzuweisungen für Kerzen zu vermeiden. Ich denke, die vernünftigste Art, dies zu tun, wäre, Candle zu einer Struktur zu machen. Obwohl veränderliche Werttypen sind böse. So würde ich auch Refactor Kerze unveränderlich sein. Dies bedeutet auch, dass sich die Implementierung von newestCandle ändern müsste, wahrscheinlich in ein Paar von Doppelfeldern (oder alternativ eine separate veränderliche und rücksetzbare Klasse). Ich sehe keine andere potenzielle Leistungsproblem in Ihrem Code. Aber wenn es um die Leistung geht, sollten Sie sich immer auf Profiling, nicht Ihre (oder jemand elses) Intuition verlassen. Auch ich mag nicht einige Namen Ihrer Methoden. Speziell: ValueUpdated. Methodennamen sollten in der Regel in der Form etwas tun, nicht etwas passiert. Also ich denke, ein besserer Name wäre UpdateValue. Hinzufügen. Ändern. Dies sind die beiden grundlegenden Operationen Ihres MovingAverage und ich denke, dass diese Namen nicht ausdrücken die Bedeutung gut. Ich würde sie so etwas wie MoveAndSetCurrent und SetCurrent nennen. beziehungsweise. Obwohl diese Benennung bedeutet, dass die grundlegenden Operationen eher Move und SetCurrent sein sollten. In den Statistiken ist ein einfacher gleitender Durchschnitt ein Algorithmus, der das ungewichtete Mittel der letzten n Abtastwerte berechnet. Der Parameter n wird oft als Fenstergröße bezeichnet, da der Algorithmus als Fenster betrachtet werden kann, das über die Datenpunkte gleitet. Unter Verwendung einer rekursiven Formulierung des Algorithmus wird die Anzahl der Operationen, die pro Probe erforderlich sind, auf eine Addition, eine Subtraktion und eine Division reduziert. Da die Formulierung unabhängig von der Fenstergröße n ist. Die Laufzeitkomplexität ist O (1). D. h. Die rekursive Formel des ungewichteten gleitenden Mittelwertes ist, wobei avg der rollende Mittelwert und x ein Datenpunkt ist. Wenn also das Fenster nach rechts verschoben wird, fällt ein Datenpunkt, der Schwanz, aus und ein Datenpunkt, der Kopf, bewegt sich hinein. Implementierung Eine Implementierung des einfachen gleitenden Durchschnitts muss folgendes berücksichtigen Algorithmusinitialisierung Solange Das Fenster nicht vollständig mit Werten belegt wird, schlägt die rekursive Formel fehl. Lagerung Der Zugriff auf das Heizelement ist erforderlich, was je nach Implementierung eine Speicherung von n Elementen erfordert. Meine Implementierung verwendet die vorgestellte Formel, wenn das Fenster vollständig mit Werten gefüllt wird, und wechselt andererseits auf die Formel, die den Mittelwert aktualisiert, indem die Summe der vorherigen Elemente neu berechnet wird. Beachten Sie, dass dies aufgrund der Gleitpunktarithmetik zu numerischen Instabilitäten führen kann. Was den Speicherverbrauch angeht, verwendet die Implementierung Iteratoren zum Verfolgen von Kopf - und Schwanz-Elementen. Dies führt zu einer Implementierung mit konstantem Speicherbedarf unabhängig von der Fenstergröße. Hier ist die Aktualisierungsprozedur, die das Fenster nach rechts verschiebt. In den meisten Sammlungen werden ihre Enumeratoren ungültig, wenn die zugrundeliegende Sammlung geändert wird. Die Implementierung setzt jedoch auf gültige Enumeratoren. Insbesondere bei streamingbasierten Anwendungen muss die zugrundeliegende Sammlung geändert werden, wenn ein neues Element eintrifft. Eine Möglichkeit, dies zu bewältigen, besteht darin, eine einfache kreisförmige Sammlung von fester Größe der Größe n1 zu erstellen, die ihre Iteratoren niemals ungültig macht und alternativ ein Element hinzufügt und die Verschiebung aufruft. Ich wünschte, ich könnte herausfinden, wie man tatsächlich implementieren, da die Test-Funktion ist sehr verwirrend, me8230 Muss ich Daten in Array konvertieren, dann SMA SMA SMA (20, Array) für eine 20-Periode SMA laufen Wie behandle ich Shift () - Funktion Ist es notwendig, Konstruktoren zu implementieren. (Entschuldigen Sie das Durcheinander). Nein Sie don8217t müssen Ihre Daten in ein Array zu konvertieren, solange Ihre Daten implementiert IEnumerable1 und die Aufzählung Typ ist doppelt. Soweit Ihr privates Messaging betroffen ist, müssen Sie das DataRow zu etwas umwandeln, das von den doppelten Werten aufzählbar ist. Ihr Ansatz funktioniert. Shift, verschiebt das Fenster um eine Position nach links. Für einen Datensatz von etwa 40 Werten und eine 20-stündige SMA haben Sie 21 Positionen das Fenster passt in (40 8211 20 1). Jedes Mal, wenn Sie Shift () aufrufen, wird das Fenster um eine Position nach links verschoben, und Average () gibt die SMA für die aktuelle Fensterposition zurück. Das heißt, der ungewichtete Durchschnitt aller Werte innerhalb des Fensters. Darüber hinaus ermöglicht meine Implementierung, die SMA zu berechnen, auch wenn das Fenster nicht vollständig am Anfang gefüllt ist. Also im Wesentlichen Hope dies hilft. Alle weiteren Fragen COPYRIGHT NOTICE Christoph Heindl und cheind. wordpress, 2009-2012. Unerlaubte Verwendung und / oder Vervielfältigung dieses Materials ohne ausdrückliche und schriftliche Genehmigung von diesem Blog-Autor und / oder Inhaber ist streng verboten. Auszüge und Links können verwendet werden, sofern Christoph Heindl und cheind. wordpress mit entsprechender und konkreter Orientierung zum Originalinhalt volle und klare Gutschrift erteilt werden. Aktuelle Beiträge ArchiveDer Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden für digitale Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Ein enormer Vorteil des gleitenden Mittelfilters besteht darin, dass er mit einem sehr schnellen Algorithmus implementiert werden kann. Um diesen Algorithmus zu verstehen, stellen Sie sich vor, ein Eingangssignal, x, durch ein siebenpunktiges gleitendes Durchschnittsfilter zu führen, um ein Ausgangssignal y zu bilden. Nun wird untersucht, wie zwei benachbarte Ausgangspunkte y 50 und y 51 berechnet werden: Es sind fast dieselben Berechnungspunkte x 48 bis x 53 für y 50 und für y 51 zu addieren. Wenn y 50 bereits berechnet wurde Ist der effizienteste Weg zum Berechnen von y 51: Nachdem y 51 unter Verwendung von y 50 gefunden worden ist, kann y 52 aus der Probe y 51 und so weiter berechnet werden. Nachdem der erste Punkt in y berechnet ist, können alle anderen Punkte mit nur einer Addition und Subtraktion pro Punkt gefunden werden. Dies kann in der Gleichung ausgedrückt werden: Beachten Sie, dass diese Gleichung zwei Datenquellen verwendet, um jeden Punkt in der Ausgabe zu berechnen: Punkte von der Eingabe und vorher berechnete Punkte von der Ausgabe. Dies wird als rekursive Gleichung bezeichnet, dh das Ergebnis einer Berechnung wird in zukünftigen Berechnungen verwendet. (Der Begriff rekursive hat auch andere Bedeutungen, vor allem in der Informatik). Kapitel 19 behandelt eine Vielzahl von rekursiven Filtern genauer. Beachten Sie, dass sich das gleitende, durchschnittliche rekursive Filter sehr von den typischen rekursiven Filtern unterscheidet. Insbesondere haben die meisten rekursiven Filter eine unendlich lange Impulsantwort (IIR), bestehend aus Sinusoiden und Exponentialen. Die Impulsantwort des gleitenden Mittelwertes ist ein Rechteckimpuls (endliche Impulsantwort oder FIR). Dieser Algorithmus ist aus mehreren Gründen schneller als andere digitale Filter. Erstens gibt es nur zwei Berechnungen pro Punkt, unabhängig von der Länge des Filterkerns. Zweitens sind Addition und Subtraktion die einzigen mathematischen Operationen, während die meisten digitalen Filter eine zeitaufwändige Multiplikation erfordern. Drittens ist das Indexierungsschema sehr einfach. Jeder Index in Gl. 15-3 durch Addieren oder Subtrahieren von ganzzahligen Konstanten gefunden, die berechnet werden können, bevor die Filterung beginnt (d. h. p und q). Weiter kann der gesamte Algorithmus mit Ganzzahldarstellung durchgeführt werden. Abhängig von der verwendeten Hardware können ganze Zahlen mehr als eine Größenordnung schneller als der Gleitpunkt sein. Überraschenderweise arbeitet die Ganzzahldarstellung besser als der Gleitkommawert mit diesem Algorithmus, zusätzlich zu dem, was schneller ist. Der Rundungsfehler der Gleitpunktarithmetik kann zu unerwarteten Ergebnissen führen, wenn Sie nicht vorsichtig sind. Stellen Sie sich zum Beispiel ein 10.000 Probensignal vor, das mit diesem Verfahren gefiltert wird. Der letzte Abtastwert im gefilterten Signal enthält den akkumulierten Fehler von 10.000 Additionen und 10.000 Subtraktionen. Dies erscheint im Ausgangssignal als Driftversatz. Integers dont haben dieses Problem, weil es keine Round-off-Fehler in der Arithmetik. Wenn Sie mit diesem Algorithmus Fließkommazahlen verwenden müssen, zeigt das Programm in Tabelle 15-2, wie ein doppelter Präzisionsakkumulator verwendet wird, um diese Drift zu eliminieren. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit dem Nach den 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 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt ausrechnen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle 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 haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge des zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Der Abwärtsmomentum wird mit einem bärischen Übergang bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA-Kreuz unter einem längerfristigen MA. Im nicht sicher der richtigen Lösung aber, da Summierung der Durchschnitt jeder Probe würde eine angemessene Menge von Rundungsfehler einzuführen. Hmm Ich frage mich, wenn die Trennung der gebrochenen Teil aus dem ganzen Teil helfen würde. Teilen Sie den ganzen Teil jeder Zahl durch den Zähler. Halten Sie drei laufende Summen: 1) der Durchschnitt der ganzen Teile, 2) der Rest von jeder Division und 3) der Bruchteil einer jeden Zahl. Jedes Mal, wenn der ganze Teil einer Zahl geteilt wird, wird das gesamte Teilergebnis zu der durchschnittlichen laufenden Summe addiert, und der Rest wird zu der verbleibenden laufenden Summe addiert. Wenn die verbleibende laufende Summe einen Wert erhält, der größer oder gleich dem Zählwert ist, wird sein dividiert durch die Zählung mit dem gesamten Teilergebnis zu der durchschnittlichen laufenden Summe addiert, und der Rest wird zu der restlichen laufenden Summe addiert. Auch wird bei jeder Berechnung der Bruchteil zur Bruchlaufsumme addiert. Wenn die Mittelung beendet ist, wird die verbleibende laufende Summe durch die Zählung geteilt, und das Ergebnis wird der durchschnittlichen laufenden Summe als eine fließende Zahl hinzugefügt. Zum Beispiel: Nun, was mit der fraktionalen laufenden Summe zu tun. Die Gefahr des Überlaufs ist hier viel weniger wahrscheinlich, obwohl es immer noch möglich ist, so dass man damit umgehen würde, wäre es, die gebrochene laufende Summe durch den Zähler am Ende zu teilen und es zu unserem Ergebnis hinzuzufügen: Eine Alternative wäre, den fraktionalen Betrieb zu überprüfen Summe bei jeder Berechnung, um zu sehen, ob sie größer oder gleich count ist. Wenn das passiert, tun Sie einfach das Gleiche, was wir mit der restlichen Summe machen. Ausgezeichnet Jomit Vaghela 6-Mar-07 20:00 Ich mochte, was Sie sagten, dass kleine Jobs schnell zu großen Jobs werden. Denken an Optimierung während Codierung ist eine gute Praxis. Große Anstrengung und Erklärung,
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