การย้าย ค่าเฉลี่ย Recursive

ข้อบกพร่องหลักในโปรแกรมของคุณคือการคำนวณ recursive ไม่ถูกต้องเมื่อต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยคุณต้องได้รับผลรวมของค่าปัจจุบันและค่าที่เหลือจากนั้นหารจำนวนเงินตามจำนวนค่าจำนวนของค่าเป็น num ค่าปัจจุบันคือจำนวนที่คำนวณได้ผลตอบแทนที่ได้รับคือ num-1 คูณด้วยค่าเฉลี่ยที่เหลืออยู่ค่าเฉลี่ยของค่าที่เหลือจะคำนวณโดยการเรียก recursive ไปเป็นค่าเฉลี่ยดังนั้นเราจึงเขียนข้อมูลต่อไปนี้ โปรแกรมที่สมบูรณ์โดยใช้ฟังก์ชันดังกล่าวอาจมีลักษณะดังนี้หมายเหตุว่านี่เป็นวิธีที่ดีมากในการคำนวณค่าเฉลี่ยเนื่องจากคุณสูญเสียความแม่นยำทุกครั้งที่คุณแบ่งผลรวมปัจจุบันโดย num เมื่อค่าเฉลี่ยนี้ได้รับคูณอีกครั้งเป็นผลตอบแทนจากการเรียกซ้ำตัวเอง ตัวเลขที่คุณสูญเสียไปในส่วนที่ไม่ได้รับการบูรณะคุณกำลังทำลายข้อมูลโดยการหารและคูณผลรวมสำหรับความแม่นยำมากขึ้นคุณจะต้องการติดตามผลรวมที่คุณไปถึง องค์ประกอบแล้วหารที่จุดสิ้นสุดอีกจุดหนึ่งที่ต้องพิจารณาคือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสิ่งที่เราได้ดำเนินการข้างต้นไม่ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ค่าคงที่โดยเฉลี่ยเป็นค่าเฉลี่ยของหน้าต่างคงที่ขององค์ประกอบถ้าคุณย้ายหน้าต่าง โดยตำแหน่งหนึ่งคุณต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมดและคำนวณผลรวมอีกครั้งวิธีที่เหมาะสมในการใช้หน้าต่างเคลื่อนที่คือการติดตามองค์ประกอบทั้งหมดในหน้าต่างเมื่อคุณเลื่อนหน้าต่างไปทางขวาหนึ่งตำแหน่งคุณจะเอาส่วนที่เหลือออกไป จากหน้าต่างและลบค่าจากผลรวมแล้วเพิ่มองค์ประกอบด้านขวาสุดใหม่ไปยังหน้าต่างและเพิ่มมูลค่าให้กับผลรวมนั่นคือสิ่งที่ทำให้เป็นจำนวนเงินที่เคลื่อนที่ได้ผลหารยอดรวมเคลื่อนที่โดยจำนวนองค์ประกอบทำให้คุณมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีธรรมชาติในการดำเนินการย้ายหน้าต่างอยู่กับคิวเพราะคุณสามารถเพิ่มองค์ประกอบใหม่ในหัวและองค์ประกอบเก่า pop จากหางตอบ 22 พ. ย. ที่ 17 44.Chasing แนวโน้ม recursive ย้ายกฎการซื้อขายเฉลี่ยและหุ้นอินเทอร์เน็ต Wai Mun Fong. Lawre nce HM Yong ภาควิชาการเงินและการบัญชีมหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ 1 Link ธุรกิจเคนท์ริดจ์สิงคโปร์ 117592 สิงคโปร์ยอมรับเมื่อวันที่ 24 กรกฎาคม 2546 มีวางจำหน่ายวันที่ 24 มีนาคม 2547 การเพิ่มขึ้นและการล่มสลายของราคาหุ้นอินเทอร์เน็ตในปัจจุบันทำให้เกิดความนิยม การแสดงผลของการเก็งกำไรฟองในภาคอินเทอร์เน็ตเราจะตรวจสอบว่านักลงทุนอาจใช้ประโยชน์จากโมเมนตัมในหุ้นอินเทอร์เน็ตโดยใช้กฎการซื้อขาย MA ที่มีค่าเฉลี่ยแบบเรียลไทม์เราจำลองการซื้อขายทางเทคนิคแบบเรียลไทม์โดยใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบรีแอคทีฟที่ใช้กับกฎเกณฑ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักมากกว่า 800 ค่าสถิติการอนุมานทางสถิติ ความไม่สมดุลของบัญชีเงื่อนไขและการพึ่งพาร่วมกันไม่มีหลักฐานกำไรการค้าที่สำคัญพบส่วนใหญ่หุ้น Internet พฤติกรรมเช่นเดินสุ่มนี้รวมกับความผันผวนสูงอาจเป็นสาเหตุของการกลุ้มใจของกฎเฉลี่ยเคลื่อนที่หุ้น Internet. Moving เฉลี่ยกฎ ยุทธศาสตร์การจัดหมวดหมู่ JEL ตารางที่ 6 รูปที่ 2 รูปที่ 3 รูปที่ 4. ผู้เขียนที่สอดคล้องกัน Tel 65- 6874-6693 fax 65-6779-2083.Copyright 2004 Elsevier BV สงวนลิขสิทธิ์การอ้างถึงบทความเนื้อหาในบทความที่แนะนำเนื้อหาหนังสือที่เกี่ยวข้องลิขสิทธิ์ฉบับย่อ 2017 Elsevier BV ยกเว้นเนื้อหาบางอย่างที่จัดเตรียมโดยบุคคลที่สาม ScienceDirect เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Elsevier B V. Cookies ไปที่หน้าคุกกี้ของเราลงชื่อเข้าใช้ผ่านสถาบันของคุณคู่มือนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรของการประมวลผลสัญญาณดิจิทัลโดย Steven W Smith ข้อดีของ Ph DA ในการกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือสามารถทำได้ จะต้องใช้อัลกอริธึมที่รวดเร็วมากในการทำความเข้าใจกับอัลกอริทึมนี้ลองจินตนาการผ่านสัญญาณอินพุท x ผ่านตัวกรองค่าเฉลี่ย 7 จุดเพื่อสร้างสัญญาณเอาท์พุท y ตอนนี้ดูว่าสองจุดส่งออกที่อยู่ติดกัน y 50 และ y 51 จะถูกคำนวณซึ่งเกือบจะเป็นจุดคำนวณเดียวกัน x 48 ถึง x 53 สำหรับ y 50 และอีกครั้งสำหรับ y 51 ถ้าคำนวณค่า y 50 แล้ววิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการคำนวณ y 51 คือเมื่อ y 51 ได้รับการ พบโดยใช้ y 50 จากนั้น y 52 สามารถคำนวณได้จากตัวอย่าง y 51 และอื่น ๆ หลังจากที่คำนวณจุดแรกใน y แล้วจุดอื่น ๆ ทั้งหมดสามารถพบได้โดยมีเพียงการบวกและการลบต่อจุดเท่านั้นซึ่งสามารถแสดงได้ใน สมการที่ว่าสมการนี้ใช้สองแหล่งข้อมูลในการคำนวณแต่ละจุดในจุดที่นำออกจากอินพุทและจุดที่คำนวณก่อนหน้านี้จากผลลัพธ์นี่เรียกว่าสมการเวียนเกิดซึ่งหมายความว่าผลการคำนวณหนึ่ง ๆ ถูกนำมาใช้ในการคำนวณในอนาคต recursive ระยะยาวยังมีความหมายอื่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวิทยาการคอมพิวเตอร์บทที่ 19 กล่าวถึงตัวกรอง recursive ที่หลากหลายในรายละเอียดโปรดทราบว่าตัวกรอง recursive เฉลี่ยแตกต่างจากตัวกรอง recursive ทั่วไปโดยเฉพาะตัวกรอง recursive ส่วนใหญ่มีการตอบสนองอิมพัล IIR ที่ไม่มีที่สิ้นสุด ประกอบด้วย sinusoids และ exponentials การตอบสนองของอิมพัลส์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการตอบสนองของ impuls pulse finchular rectangular หรือ FIR ขั้นตอนนี้คือ เร็วกว่าตัวกรองดิจิตอลอื่น ๆ ด้วยเหตุผลหลายประการแรกมีเพียงสองการคำนวณต่อจุดโดยไม่คำนึงถึงความยาวของเคอร์เนลตัวกรองที่สองการบวกและการลบเป็นเพียงการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นเท่านั้นในขณะที่ตัวกรองดิจิทัลส่วนใหญ่ต้องการการคูณที่ใช้เวลานาน index index ในแต่ละ Eq 15-3 สามารถหาได้โดยการเพิ่มหรือลบค่าคงที่จำนวนเต็มซึ่งสามารถคำนวณได้ก่อนที่การกรองจะเริ่มขึ้นและ q Forth ขั้นตอนทั้งหมดสามารถทำได้ด้วยการแทนค่าจำนวนเต็มทั้งนี้ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ที่ใช้จำนวนเต็ม สามารถมากกว่าลำดับของขนาดได้เร็วกว่าจุดลอยแปลกใจการแสดงจำนวนเต็มทำงานได้ดีกว่าจุดลอยตัวด้วยอัลกอริทึมนี้นอกเหนือจากการทำงานได้เร็วขึ้นข้อผิดพลาดในการปัดเศษทศนิยมจากเลขคณิตลอยตัวสามารถให้ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดได้หากคุณไม่ระวัง ตัวอย่างเช่นสมมติว่ามีการกรองตัวอย่างตัวอย่าง 10,000 ตัวด้วยวิธีนี้ตัวอย่างสุดท้ายในสัญญาณที่กรองจะมีข้อมูล AC ข้อผิดพลาดที่สะสมของการเพิ่ม 10,000 และ 10,000 subtractions ปรากฏในสัญญาณเอาต์พุตเป็นจำนวนเต็มออฟเซตแบบลอยตัวไม่มีปัญหานี้เนื่องจากไม่มีข้อผิดพลาดในการคำนวณถ้าคุณต้องใช้จุดลอยตัวกับอัลกอริทึมนี้โปรแกรมในตาราง 15 -2 แสดงให้เห็นว่าจะใช้เครื่องวัดความแม่นยำสองเท่าเพื่อลดการลอยตัวนี้ได้อย่างไร