Med Bevegelig Gjennomsnitt Derivat

Det aktuelle papiret er tilgjengelig på Den aktuelle delen er avsnitt 3 hvor det er oppgitt Ved hjelp av kalkulator blir de ni og to måneders SMA trendlinjene omgjort til en matematisk modell, etterfulgt av beskrivelser av bruk i seksjoner 3 1 og 3 2 babelproofreader Jul 17 11 til 17 27. Et glidende gjennomsnitt er per definisjon gjennomsnittet av noen antall tidligere datapunkter. Ved kontinuerlig funksjon f mathbb til mathbb kan vi definere det enkle glidende gjennomsnittlige SMA med vindustørrelse mathbb ni w 0 til være funksjonen. I tilfelle av en diskret funksjon g matematikk til matte som sannsynlig i tilfelle av finansielle applikasjoner, er SMA med vinduestørrelse w i mathbb ganske enkelt. Nå, for kontinuerlig sak, ved grunnleggende teorem av kalkulator, derivat av SMA er ganske enkelt. og for det diskrete tilfellet, ved hjelp av forskjellen kvotienten har vi det. Notat at formelen for derivatet av SMA er den samme i det diskrete og kontinuerlige tilfellet. Nå kan jeg ikke forklare setningen Bruke kalkulator s aper du koblet til er også noe mangler i detaljer for meg å dechifisere det som forfatterne hadde i tankene. En mulighet er imidlertid at de bare mente ovenstående observasjon, selv om de økonomiske dataene er gitt diskret og ikke kontinuerlig i tide, vi ha det ved ovennevnte observasjon følgende fulle faktum. La matematik til matte være en funksjon som bare er definert på heltids-trinn. Og la f mathbb til matte være en hvilken som helst fast vilkårlig kontinuerlig forlengelse av g som er, f er en kontinuerlig funksjon med Egenskapen som fngn for et heltall n Definer SMA som ovenfor og beregne derivatene deres, så nødvendigvis frac bar wn D-bar wn for et heltall n. Som sier at det ikke er viktig at kalkulasjonen ikke kan brukes til funksjoner definert på et diskret domene Når du arbeider med SMAer, gir de diskrete og kontinuerlige bildene de samme svarene når du vurderer dem på den integrerte tidestilen. Simpel bevegelig gjennomsnittlig - SMA. BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA. A enkel bevegelse gjennomsnittet er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten i et antall tidsperioder og deretter dele denne summen med antall tidsperioder, noe som gir gjennomsnittsprisen på sikkerheten over tidsperioden Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten og gjør det enklere å se prisutviklingen av en sikkerhet Hvis det enkle glidende gjennomsnittet peker opp, betyr det at sikkerhetsprisen øker Hvis det peker ned, betyr det at sikkerhetsprisen faller Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo jevnere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytisk betydning. Gjennomsnittlig gjennomsnitt er en viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen for å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitt i analyse bruker det til å quic Kly identifisere om en sikkerhet er i en opptrinn eller nedtrinn Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning av forskjellige tidsrammer Hvis et kortere, rent, glidende gjennomsnitt er over en lengre sikt gjennomsnittlig, en opptrend forventes På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. Populære handelsmønstre. To populære handelsmønstre som bruker enkle glidende gjennomsnitt inkluderer dødskorset og en gylden kryss Et dødskors oppstår når 50-dagers enkle glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikken. Det gylne krysset oppstår når et kortsiktig glidende gjennombrudd går over en langvarig gjennombrudd. langsiktig glidende gjennomsnitt Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken. Dette er Modifikasjon 2 i en større serie om å skrive en solid PID-algoritme. Problemet. Denne modifikasjonen skal finjustere derivatperioden litt. Målet er å eliminere et fenomen kjent som Derivative Kick. Bildet ovenfor illustrerer problemet Siden feil Setpunkt - Input, vil enhver endring i Setpunkt forårsake en øyeblikkelig endring i feil. Derivatet av denne endringen er uendelig i praksis, siden dt ern t 0 det bare virker som et virkelig stort tall. Dette tallet blir matet inn i pid-ligningen, noe som resulterer i en Uønsket spike i utgangen Heldigvis er det en enkel måte å kvitte seg med. Løsningen. Det viser seg at derivatet av feilen er lik negativt derivat av inngang, unntatt når setpunktet endrer seg. Dette blir en perfekt løsning I stedet for å legge til Kd-derivat av Feil, trekker vi Kd-derivat av Input. Dette er kjent som bruk av derivat på måling. Modifikasjonene her er ganske enkle. Vi erstatter dError med - Dinput I stedet for å huske Vi har nå den siste feilen, og nå husker vi den sisteInput. Here er hva disse endringene får oss. Legg merke til at inngangen fortsatt ser omtrent det samme. Vi får samme ytelse, men vi sender ikke ut en stor Output-spike hver gang setpunktet endres. Dette Det kan eller ikke være en stor avtale Alt avhenger av hvor følsomt søknaden din er å levere pigger. Måten jeg ser det skjønt, tar det ikke noe mer å gjøre det uten å sparke, så hvorfor ikke gjøre ting riktig. Next. This oppføringen var postet fredag ​​15. april 2011 kl 03 02 og er arkivert under kodende PID Du kan følge eventuelle svar på denne oppføringen via RSS 2 0-feed Du kan legge igjen et svar eller trackback fra ditt eget nettsted. 9 Responses to Improve Beginner s PID Derivative Kick.