Moving Average Schleife

Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe innerhalb einer for-Schleife berechnen. Ich muss den gleitenden Durchschnitt über N9 Tage bekommen. Das Array Im-Berechnen ist 4 Reihe von 365 Werten (M), die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes von Daten sind. Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einem Diagramm darstellen. Ich googeln ein wenig über gleitende Durchschnitte und den conv Befehl und fand etwas, das ich versuchte, in meinem Code umzusetzen: So grundsätzlich berechne ich meinen Durchschnitt und plot ihn mit einem (falschen) gleitenden Durchschnitt. Ich wählte die wts Wert direkt an der Mathworks-Website, so dass ist falsch. (Quelle: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, was dieses wts ist. Könnte jemand erklären, wenn es etwas mit den Gewichten der Werte zu tun hat: das ist in diesem Fall ungültig. Alle Werte werden gleich gewichtet. Und wenn ich das völlig falsch mache, könnte ich etwas Hilfe dabei haben Mein aufrichtigster Dank. Die Verwendung von conv ist eine hervorragende Möglichkeit, einen gleitenden Durchschnitt zu implementieren. In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen (wie Sie ahnen). Die Summe dieses Vektors sollte immer gleich Eins sein. Wenn Sie jeden Wert gleichmäßig gewichten und eine Größe N bewegten Filter dann tun möchten, würden Sie tun möchten Mit dem gültigen Argument in conv wird mit weniger Werten in Ms, als Sie in M ​​haben. Verwenden Sie diese, wenn Sie dont die Auswirkungen von Nullpolsterung. Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox haben, können Sie cconv verwenden, wenn Sie einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt ausprobieren möchten. Etwas wie Sie sollten die conv und cconv Dokumentation für weitere Informationen lesen, wenn Sie havent 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-Vektors unter Verwendung 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 dem Spaltenvektor Y unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters. Die Ergebnisse werden im Spaltenvektor yy zurückgegeben. Die Standardspanne für den gleitenden Durchschnitt ist 5.Calculating Moving Average Dieses VI berechnet und zeigt den gleitenden Durchschnitt mit einer vorgewählten Zahl an. Zunächst initialisiert das VI zwei Schieberegister. Das obere Schieberegister wird mit einem Element initialisiert und fügt dann kontinuierlich den vorherigen Wert mit dem neuen Wert hinzu. Dieses Schieberegister hält die Summe der letzten x Messungen. Nach dem Teilen der Ergebnisse der Add-Funktion mit dem vorgewählten Wert berechnet das VI den gleitenden Mittelwert. Das untere Schieberegister enthält ein Array mit der Dimension Average. Dieses Schieberegister hält alle Werte der Messung. Die Ersatzfunktion ersetzt nach jeder Schleife den neuen Wert. Dieses VI ist sehr effizient und schnell, weil es die replace-Element-Funktion innerhalb der while-Schleife verwendet, und es initialisiert das Array, bevor es die Schleife eintritt. Dieses VI wurde in LabVIEW 6.1 erstellt. Bookmark amp ShareR Vermeidung für Schleife für gleitenden Durchschnitt Ich muss einen gleitenden Durchschnitt und einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt über einen ziemlich großen Datensatz (500K Zeilen) berechnen. Dies in einer for-Schleife funktioniert gut, aber langsam. Ewma lt - data36col1 N lt - dim (Daten) 1 für (i in 2: N) data36ewma lt - alpha data36ewmai-1 (1-alpha) data36valuei Da sich die gleitenden durchschnittlichen Quotenquoten beim Durchlaufen der Daten verhalten, sind I39m nicht sicher Bestfastest Weise, dies zu tun. Hat jemand irgendwelche Vorschläge, wie man eine Schleife, die dies zu vermeiden - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, 90095 Suche Diskussionen R. Michael Weylandt Haben Sie sah bei SMAEMA aus dem TTR-Paket That39s ein ziemlich schnell Implementierung. Runmean von caTools ist für die SMA noch besser, aber ich glaube nicht, dass es eine einfache Möglichkeit gibt, das zu einer EWMA zu machen. Hope this helps, Michael Weylandt am Sep 2, 2011 at 4:47 pm Haben Sie sah bei SMAEMA aus dem TTR-Paket That39s eine ziemlich schnelle Umsetzung. Runmean von caTools ist für die SMA noch besser, aber ich glaube nicht, dass es eine einfache Möglichkeit gibt, das zu einer EWMA zu machen. Noah Silverman hat geschrieben: Ich muss einen gleitenden Durchschnitt und einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt über einen relativ großen Datensatz (500K Zeilen) zu berechnen. Ich hoffe, das hilft, On Fri, Sep 2, 2011 bei 12:43 PM, Dies in einer for-Schleife funktioniert gut, aber langsam. Ewma lt - data36col1 N lt - dim (Daten) 1 für (i in 2: N) data36ewma lt - alpha data36ewmai-1 (1-alpha) data36valuei Da sich die gleitenden durchschnittlichen Quotenquoten beim Durchlaufen der Daten verhalten, sind I39m nicht sicher Bestfastest Weise, dies zu tun. Hat jemand irgendwelche Vorschläge, wie man eine Schleife, die dies zu vermeiden - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, 90095 alternative HTML-Version gelöscht r-helpr-project. org Mailing-Liste stat. ethz. chmailmanlistinfor - Hilfe BITTE lesen Sie die Entsendungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Joshua Ulrich SMA nennt noch Fortran-Code, so dass39s, warum es langsamer als caTools :: runmean ist. I39ve bewegt den EMA-Code zu C, so ist es etwa so schnell wie es sein kann. Noah, verwenden Sie EMA39s ratio Argument, um Ihre for-Schleife zu replizieren. Am besten, - Joshua Ulrich FOSS Trading: fosstrading Auf Fri, 2. September 2011 um 11:47 Uhr, R. Michael Weylandt schrieb: Haben Sie bei SMAEMA aus dem TTR-Paket gesehen Das ist eine ziemlich schnelle Umsetzung. Runmean von caTools ist für die SMA noch besser, aber ich glaube nicht, dass es eine einfache Möglichkeit gibt, das zu einer EWMA zu machen. SMA nennt noch Fortran-Code, so dass39s, warum es langsamer als caTools :: runmean ist. I39ve bewegt den EMA-Code zu C, so ist es etwa so schnell wie es sein kann. Noah, verwenden Sie EMA39s ratio Argument, um Ihre for-Schleife zu replizieren. Ich hoffe, dies hilft, - Joshua Ulrich FOSS Trading: fosstrading Auf Fri, 2. Sep 2011 um 12:43 Uhr, Noah Silverman schrieb: Ich muss einen gleitenden Durchschnitt und einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt über einen ziemlich großen Datensatz (500K Reihen). Dies in einer for-Schleife funktioniert gut, aber langsam. Ewma lt - data36col1 N lt-dim (Daten) 1 für (i in 2: N). Data36ewma lt - alpha data36ewmai-1 (1-alpha) data36valuei Da der gleitende Durchschnitt quotaccumulatesquot, während wir durch die Daten bewegen, I39m nicht sicher, auf der bestfastest Weise, dies zu tun. Hat jemand irgendwelche Vorschläge, wie man eine Schleife, die dies zu vermeiden - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, CA 90095. Alternative HTML-Version gelöscht R-help bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Alternative HTML-Version gelöscht R-help bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Noah Silverman Joshua, Vielen Dank für den Tipp. Ich muss meinen eigenenquot-Code auf diesem zuschreiben. Aber vielleicht kann ich mir einen Code aus dem Paket ausleihen, das du erwähnt hast. Ist das Paket nur Durchführung der Schleife, aber in einer schnelleren Sprache - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, 90095 Danke für den Tipp. Ich muss meinen eigenenquot-Code auf dieser Seite. Aber vielleicht kann ich mir einen Code aus dem Paket ausleihen, das du erwähnt hast. Ist das Paket nur die Durchführung der Schleife, aber in einer schnelleren Sprache - Noah Silverman UCLA Department of Statistics 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles 90095 Am 2. September 2011, um 9:58 Uhr, schrieb Joshua Ulrich: On Fri, 2. September 2011, um 11:47 Uhr, R. Michael Weylandt schrieb: Haben Sie sah bei SMAEMA aus dem TTR-Paket That39s eine ziemlich schnelle Umsetzung. Runmean von caTools ist für die SMA noch besser, aber ich glaube nicht, dass es eine einfache Möglichkeit gibt, das zu einer EWMA zu machen. SMA nennt noch Fortran-Code, so dass39s, warum es langsamer als caTools :: runmean ist. I39ve bewegt den EMA-Code zu C, so ist es etwa so schnell wie es sein kann. Noah, verwenden Sie EMA39s ratio Argument, um Ihre for-Schleife zu replizieren. Ich hoffe, das hilft, am besten, - Joshua Ulrich FOSS Trading: fosstrading Fri, Sep 2, 2011 at 12:43 PM, Noah Silverman schrieb: Ich muss einen gleitenden Durchschnitt und einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt über einen ziemlich großen Datensatz zu berechnen (500 K Zeilen). Dies in einer for-Schleife funktioniert gut, aber langsam. Ewma lt - data36col1 N lt - dim (Daten) 1 für (i in 2: N) data36ewma lt - alpha data36ewmai-1 (1-alpha) data36valuei Da sich die gleitenden durchschnittlichen Quotenquoten beim Durchlaufen der Daten verhalten, sind I39m nicht sicher Bestfastest Weise, dies zu tun. Hat jemand irgendwelche Vorschläge, wie man eine Schleife, die dies zu vermeiden - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, 90095 alternative HTML-Version gelöscht r-helpr-project. org Mailing-Liste stat. ethz. chmailmanlistinfor - Hilfe BITTE lesen Sie die Entsendungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Alternative HTML-Version gelöscht r-helpr-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Auf Fri, 2. Sep 2011 um 12:06 Uhr, Noah Silverman schrieb: Joshua, Vielen Dank für den Tipp. Ich muss meinen eigenenquot-Code auf dieser Seite. Aber vielleicht kann ich mir einen Code aus dem Paket ausleihen, das du erwähnt hast. Ist das Paket nur die Durchführung der Schleife, aber in einer schnelleren Sprache Wie ich schon sagte, ist die Funktion in C. Sie könnten auch das Compiler-Paket, um Ihre reine R-Funktion für eine 3-4x Beschleunigung zu kompilieren. - Joshua Ulrich FOSS Handel: fosstrading - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, CA 90095 Am 2. September 2011, um 9:58 Uhr, schrieb Joshua Ulrich: On Fri, Sep 2, 2011 at 11:47 AM, R. Michael Weylandt schrieb: Haben Sie bei SMAEMA aus dem TTR-Paket gesehen Das ist eine ziemlich schnelle Implementierung. Runmean von caTools ist für die SMA noch besser, aber ich glaube nicht, dass es eine einfache Möglichkeit gibt, das zu einer EWMA zu machen. SMA nennt noch Fortran-Code, so dass39s, warum es langsamer als caTools :: runmean ist. I39ve bewegt den EMA-Code zu C, so ist es etwa so schnell wie es sein kann. Noah, verwenden Sie EMA39s ratio Argument, um Ihre for-Schleife zu replizieren. Ich hoffe, das hilft, am besten, - Joshua Ulrich FOSS Trading: fosstrading Fri, Sep 2, 2011 at 12:43 PM, Noah Silverman schrieb: Ich muss einen gleitenden Durchschnitt und einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt über einen ziemlich großen Datensatz zu berechnen (500 K Zeilen). Dies in einer for-Schleife funktioniert gut, aber langsam. Ewma lt-data36col1 N lt-dim (Daten) 1 für (i in 2: N). Data36ewma lt - alpha data36ewmai-1 (1-alpha) data36valuei Da der gleitende Durchschnitt quotaccumulatesquot, während wir durch die Daten bewegen, I39m nicht sicher, auf der bestfastest Weise, dies zu tun. Hat jemand irgendwelche Vorschläge, wie man eine Schleife, die dies zu vermeiden - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, CA 90095. Alternative HTML-Version gelöscht R-help bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Alternative HTML-Version gelöscht R-help bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. . Alternative HTML-Version gelöscht R-help bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Noah Silverman Dank Joshua, Ich mag das Beispiel in der Blog-Post, dass Abhijit wies mich auf. Doing es in C mit dem Inline scheint wie ein einfacher Weg, um eine massive Verbesserung der Geschwindigkeit, ohne die Mühe des Schreibens eines Pakets. Ich arbeite jetzt an Codierung. - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, CA 90095 Ich mag das Beispiel in der Blog-Post gegeben, dass Abhijit wies mich an. Doing es in C mit dem Inline scheint wie ein einfacher Weg, um eine massive Verbesserung der Geschwindigkeit, ohne die Mühe des Schreibens eines Pakets. Ich arbeite jetzt an Codierung. - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles 90095 Am 2. September 2011, um 10:32 Uhr, schrieb Joshua Ulrich: On Fri, 2. Sep 2011, um 12:06 Uhr, schrieb Noah Silverman : Joshua, Vielen Dank für den Tipp. Ich muss meinen eigenenquot-Code auf dieser Seite. Aber vielleicht kann ich mir einen Code aus dem Paket ausleihen, das du erwähnt hast. Ist das Paket nur die Durchführung der Schleife, aber in einer schnelleren Sprache Wie ich schon sagte, ist die Funktion in C. Sie könnten auch das Compiler-Paket, um Ihre reine R-Funktion für eine 3-4x Beschleunigung zu kompilieren. Beste, - Joshua Ulrich FOSS Trading: fosstrading - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles 90095 Am 2. September 2011, um 9:58 Uhr, schrieb Joshua Ulrich: On Fri, Sep 2, 2011 at 11:47 AM, R. Michael Weylandt hat geschrieben: Haben Sie sah bei SMAEMA aus dem TTR-Paket That39s eine ziemlich schnelle Umsetzung. Runmean von caTools ist für die SMA noch besser, aber ich glaube nicht, dass es eine einfache Möglichkeit gibt, das zu einer EWMA zu machen. SMA nennt noch Fortran-Code, so dass39s, warum es langsamer als caTools :: runmean ist. I39ve bewegt den EMA-Code zu C, so ist es etwa so schnell wie es sein kann. Noah, verwenden Sie EMA39s ratio Argument, um Ihre for-Schleife zu replizieren. Ich hoffe, das hilft, am besten, - Joshua Ulrich FOSS Trading: fosstrading Fri, Sep 2, 2011 at 12:43 PM, Noah Silverman schrieb: Ich muss einen gleitenden Durchschnitt und einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt über einen ziemlich großen Datensatz zu berechnen (500 K Zeilen). Dies in einer for-Schleife funktioniert gut, aber langsam. Ewma lt - data36col1 N lt - dim (Daten) 1 für (i in 2: N) data36ewma lt - alpha data36ewmai-1 (1-alpha) data36valuei Da sich die gleitenden durchschnittlichen Quotenquoten beim Durchlaufen der Daten verhalten, sind I39m nicht sicher Bestfastest Weise, dies zu tun. Hat jemand irgendwelche Vorschläge, wie man eine Schleife, die dies zu vermeiden - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, 90095 alternative HTML-Version gelöscht r-helpr-project. org Mailing-Liste stat. ethz. chmailmanlistinfor - Hilfe BITTE lesen Sie die Entsendungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Alternative HTML-Version gelöscht r-helpr-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Alternative HTML-Version gelöscht r-helpr-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Die Funktion 39filter39 sollte in der Lage sein, das zu tun, was Sie wollen. Auf 02092011 18:06, Noah Silverman schrieb: Joshua, Vielen Dank für den Tipp. Ich muss meinen eigenenquot-Code auf dieser Seite. Aber vielleicht kann ich mir einen Code aus dem Paket ausleihen, das du erwähnt hast. Ist das Paket nur die Durchführung der Schleife, aber in einer schnelleren Sprache - Noah Silverman UCLA Department of Statistics 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles 90095 Am 2. September 2011, um 9:58 Uhr, schrieb Joshua Ulrich: On Fri, 2. September 2011, um 11:47 Uhr, R. Michael Weylandt schrieb: Haben Sie sah bei SMAEMA aus dem TTR-Paket That39s eine ziemlich schnelle Umsetzung. Runmean von caTools ist für die SMA noch besser, aber ich glaube nicht, dass es eine einfache Möglichkeit gibt, das zu einer EWMA zu machen. SMA nennt noch Fortran-Code, so dass39s, warum es langsamer als caTools :: runmean ist. I39ve bewegt den EMA-Code zu C, so ist es etwa so schnell wie es sein kann. Noah, verwenden Sie EMA39s ratio Argument, um Ihre for-Schleife zu replizieren. Ich hoffe, das hilft, am besten, - Joshua Ulrich FOSS Trading: fosstrading Fri, Sep 2, 2011 at 12:43 PM, Noah Silvermanwrote: Ich muss einen gleitenden Durchschnitt und einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt über einen relativ großen Datensatz 500 K Zeilen). Dies in einer for-Schleife funktioniert gut, aber langsam. Ewmalt - data36col1 Nlt - dim (data) 1 für (i in 2: N) data36ewmalt - alpha data36ewmai-1 (1-alpha) data36valuei Da der gleitende Durchschnitt quotaccumulatesquot, während wir uns durch die Daten bewegen, ist I39m nicht am besten am besten mach das. Hat jemand irgendwelche Vorschläge, wie man eine Schleife, die dies zu vermeiden - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, CA 90095 alternative HTML-Version gelöscht R-Hilfe bei r-project. org Mailing-Liste stat. ethz. Chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Entsendungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Alternative HTML-Version gelöscht R-help bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Alternative HTML-Version gelöscht R-help bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Es gibt eine aktuelle Blog-Post von Dirk Eddelbeutel auf, wie man etwas ähnliches mit seinem Rcpp-Paket und C, mit massiven Zeitverbesserungen zu tun. Auf 922011 12:43 PM schrieb Noah Silverman: Hallo, ich muss einen gleitenden Durchschnitt und einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt über einen ziemlich großen Datensatz (500K Zeilen) berechnen. Dies in einer for-Schleife funktioniert gut, aber langsam. Ewmalt - data36col1 Nlt - dim (data) 1 für (i in 2: N) data36ewmalt - alpha data36ewmai-1 (1-alpha) data36valuei Da der gleitende Durchschnitt quotaccumulatesquot, während wir uns durch die Daten bewegen, ist I39m nicht am besten am besten mach das. Hat jemand irgendwelche Vorschläge, wie man eine Schleife, die dies zu vermeiden - Noah Silverman UCLA Abteilung für Statistik 8117 Math Sciences Building 8208 Los Angeles, 90095 alternative HTML-Version gelöscht r-helpr-project. org Mailing-Liste stat. ethz. chmailmanlistinfor - Hilfe BITTE lesen Sie die Entsendungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code.