Movendo Média Recursiva

O principal defeito no seu programa é que o cálculo recursivo é incorreto. Para calcular a média, você tem que obter a soma do valor atual e os valores restantes, em seguida, dividir essa soma pelo número de valores. O número de valores é num. O valor atual é o que calculatenumber retorna. A soma dos valores restantes é num-1 multiplicada pela média dos valores restantes. A média dos valores restantes é calculada fazendo uma chamada recursiva para average. Thus, escrevemos o seguinte. Um programa completo usando essa função pode ser parecido com isto. Note que esta não é uma maneira muito boa de calcular a média porque você perde precisão toda vez que você divide a soma atual por num Quando essa média for multiplicada novamente à medida que a chamada recursiva retorna, Dígitos que você perdeu na divisão não são restaurados Você está destruindo informações dividindo e, em seguida, multiplicando a soma Para maior precisão, você gostaria de manter o controle da soma como você passar Os elementos, em seguida, dividir no final. Outro ponto a considerar é o que se entende por uma média móvel O que nós temos implementado acima não é uma média móvel, mas uma média fixa É a média de uma janela fixa de elementos Se você mover a janela Por uma posição, você tem que começar tudo de novo e calcular a soma novamente. A maneira correta de implementar uma janela em movimento é manter o controle de todos os elementos na janela Quando você desloca a janela uma posição para a direita, Elemento da janela e subtrair o seu valor a partir da soma, em seguida, adicione o novo elemento mais à direita para a janela e adicione o seu valor à soma Isso é o que o torna uma soma móvel Dividir a soma móvel pelo número de elementos dá-lhe a média móvel. A maneira natural de implementar uma janela em movimento é com uma fila, porque você pode adicionar novos elementos para a cabeça e pop elementos antigos da cauda. contestada 22 de novembro de 14 em 17 44.Chasing tendências recursivas regras de negociação média móvel e internet stocks. Wai Mun Fong. Lawre Nce HM Yong. Department de Finanças e Contabilidade, Universidade Nacional de Cingapura, Kent Ridge, Cingapura 117592, Singapore. Accepted 24 de julho de 2003 Disponível on-line 24 de março de 2004. A recente subida e queda dos preços das ações da Internet levou à popular Impressões de uma bolha especulativa no setor de Internet Nós investigamos se os investidores poderiam ter explorado o impulso em ações da Internet usando simples média móvel negociação regras Nós simulamos o comércio técnico em tempo real usando uma estratégia de negociação recursiva aplicada a mais de 800 regras de média móvel Inferência estatística leva em Conta condicional heteroscedasticity e dependências conjuntas Nenhuma evidência de lucros comerciais significativos é encontrado A maioria dos estoques da Internet se comportam como passeios aleatórios isso, combinado com alta volatilidade, pode ser a razão para o desempenho sombrio da média móvel rules. Internet stocks. Moving rules. Recursive média Estratégia. JEL classificação. Tabela 6 Fig 2 Fig 3 Fig 4.Corresponding autor Tel 65- 6874-6693 fax 65-6779-2083.Copyright 2004 Elsevier BV Todos os direitos reservados. Artigos de citação. Artigos recomendados. Conteúdo de livros relacionados. Copyright 2017 Elsevier BV exceto determinado conteúdo fornecido por terceiros ScienceDirect é uma marca registrada da Elsevier B V. Cookies São usados ​​por este site Para recusar ou aprender mais, visite nossa página de Cookies. Insira-se através de sua instituição. O guia do cientista e do engenheiro para o processamento de sinal digital Por Steven W Smith, Ph DA vantagem tremenda do filtro de média móvel é que ele pode Ser implementado com um algoritmo que é muito rápido Para entender este. algorithm, imagine passando um sinal de entrada, x, através de um filtro de média móvel de sete pontos para formar um sinal de saída, y Agora olhe como dois pontos de saída adjacentes, y 50 e y 51. Estes são quase os mesmos pontos de cálculo x 48 a x 53 devem ser adicionados para y 50 e novamente para y 51 Se y 50 já foi calculado, a maneira mais eficiente de calcular y 51 é. Once y 51 foi Encontrado usando y 50, então y 52 pode ser calculado a partir da amostra y 51, e assim por diante Depois que o primeiro ponto é calculado em y, todos os outros pontos podem ser encontrados com apenas uma única adição e subtração por ponto Isso pode ser expresso em A equação. Observe que esta equação usa duas fontes de dados para calcular cada ponto nos pontos de saída a partir da entrada e pontos previamente calculados a partir da saída. Isso é chamado de equação recursiva, significando que o resultado de um cálculo é usado em cálculos futuros. O termo recursivo também tem outros significados, especialmente na ciência da computação O capítulo 19 discute uma variedade de filtros recursivos com mais detalhes Lembre-se de que o filtro recursivo médio móvel é muito diferente dos filtros recursivos típicos Em particular, a maioria dos filtros recursivos tem uma resposta impulsiva infinitamente longa IIR , Composta de sinusoides e exponenciais A resposta de impulso da média móvel é um impulso retangular de resposta de impulso finito, ou FIR. Este algoritmo é Mais rápido que outros filtros digitais por várias razões Primeiro, existem apenas dois cálculos por ponto, independentemente do comprimento do kernel do filtro Segundo, a adição e subtração são as únicas operações matemáticas necessárias, enquanto a maioria dos filtros digitais requerem multiplicação de tempo. Indexação é muito simples Cada índice na Eq. 15-3 é encontrado adicionando ou subtraindo constantes inteiras que podem ser calculadas antes que a filtragem comece iep e q Forth, todo o algoritmo pode ser executado com representação de inteiros Dependendo do hardware usado, inteiros Pode ser mais do que uma ordem de magnitude mais rápida do que o ponto flutuante. Surpreendentemente, a representação inteira funciona melhor do que ponto flutuante com este algoritmo, além de ser mais rápido O erro de arredondamento da aritmética de ponto flutuante pode produzir resultados inesperados se você não for cuidadoso Exemplo, imagine um sinal de amostra de 10.000 sendo filtrado com este método. A última amostra no sinal filtrado contém o ac Erro acumulado de 10.000 adições e 10.000 subtrações Isso aparece no sinal de saída como um deslocamento offset Os inteiros não têm esse problema porque não há nenhum erro de arredondamento na aritmética Se você deve usar ponto flutuante com este algoritmo, o programa na Tabela 15 -2 mostra como usar um acumulador de dupla precisão para eliminar esta deriva.