Php คำนวณ ง่าย เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

เครื่องคิดเลขเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้จากรายการข้อมูลตามลำดับคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ n-point (หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย) โดยการหาค่าเฉลี่ยของชุดจุดต่อเนื่องกัน ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมีชุดข้อมูลที่สั่งซื้อไว้ 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 จุดคือ 11.75, 12.5, 13.25, 13.5, 12.25, 11.75 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เพื่อให้ข้อมูลที่กลมกลืนกันอย่างราบรื่นทำให้ยอดคมชัดลดลงเนื่องจากแต่ละจุดข้อมูลดิบให้น้ำหนักเศษส่วนเพียงเล็กน้อยในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าที่มากขึ้นของ n กราฟที่ราบเรียบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อเทียบกับกราฟของข้อมูลต้นฉบับ นักวิเคราะห์หุ้นมักมองไปที่การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยของข้อมูลราคาหุ้นเพื่อคาดการณ์แนวโน้มและดูรูปแบบที่ชัดเจนมากขึ้น คุณสามารถใช้เครื่องคิดเลขด้านล่างเพื่อหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูล จำนวนเงื่อนไขใน n-Point Moving Average โดยง่ายหากจำนวนคำในชุดเดิมมีค่า d และจำนวนคำที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยคือ n จำนวนคำในลำดับค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวจะเป็นเช่นถ้าคุณมีลำดับราคาหุ้น 90 และใช้ค่าเฉลี่ยของการกลิ้งเฉลี่ย 14 วันลำดับค่าเฉลี่ยกลิ้งจะมีค่า 90-14.1 77 คะแนน เครื่องคิดเลขนี้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการถ่วงน้ำหนักทุกคำเท่ากัน คุณยังสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการถ่วงน้ำหนักซึ่งคำศัพท์บางคำได้รับน้ำหนักมากกว่าคนอื่น ๆ ยกตัวอย่างเช่นให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดหรือสร้างเกณฑ์ถ่วงน้ำหนักแบบรวมศูนย์ที่มีการนับคำกลางมากขึ้น ดูบทความและเครื่องคิดเลขโดยรวมที่มีการถ่วงน้ำหนักสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม พร้อมกับค่าเฉลี่ยเลขคณิตที่เคลื่อนที่นักวิเคราะห์บางรายยังดูค่ามัธยฐานของข้อมูลที่สั่งซื้อไว้เนื่องจากค่ามัธยฐานไม่ได้รับผลกระทบจากการผิดปกติเมื่อมีปัญหาคล้าย ๆ กันฉันจึงใช้ตารางชั่วคราวสำหรับเหตุผลหลายประการ แต่ทำแบบนี้ ง่ายกว่ามากสิ่งที่ฉันทำดูเหมือนจะคล้ายกับสิ่งที่คุณกำลังทำอยู่เท่าที่ schema จะไป ทำ schema บางอย่างเช่น identity ID, startdate, enddate, value เมื่อคุณเลือกทำคะแนนย่อยของ 20 ก่อนหน้านี้ตาม ID ข้อมูลประจำตัว ทำเช่นนี้หากคุณพบว่าตัวเองใช้ตารางชั่วคราวอยู่แล้วด้วยเหตุผลอื่น ๆ (ฉันตีเมตริกเดียวกันซ้ำหลายครั้งเหมือนกันดังนั้นจึงเป็นประโยชน์ที่จะมีชุดข้อมูลขนาดเล็ก) จากประสบการณ์ของผม Mysql เป็น 5.5.x มักจะไม่ใช้ดัชนีในการเลือกขึ้นอยู่กับว่าจะเป็น subquery หรือ join ซึ่งอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพการทำงานที่เกณฑ์การเลือกที่ขึ้นอยู่กับแต่ละแถวจะเปลี่ยนแปลงไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือตัวอย่างของข้อความค้นหาที่อยู่ในหมวดหมู่นี้ เวลาในการดำเนินการอาจเพิ่มขึ้นด้วยตารางของแถว เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ให้เลือกเครื่องมือฐานข้อมูลที่สามารถทำดัชนีการจัดทำดัชนีได้ในตัวเลือกที่ขึ้นอยู่ ฉันพบ postgres ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับปัญหานี้ ตอบ Simple Is Moving Average - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้ตามช่วงเวลาต่าง ๆ โดยการเพิ่ม ราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยสำหรับช่วงเวลาหนึ่งแล้วหารจำนวนรวมทั้งหมดนี้ตามจำนวนช่วงเวลาซึ่งจะให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลานั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของหลักทรัพย์ได้ง่ายขึ้น หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าราคาหลักทรัพย์เพิ่มมากขึ้น หากมีการชี้ลงหมายความว่าราคาหลักทรัพย์ลดลง ระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับ ความสำคัญเชิงวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญซึ่งใช้ในการระบุแนวโน้มราคาในปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่กำหนดไว้ รูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นหรือขาลงอย่างรวดเร็วหรือไม่ อีกเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อย แต่ก็คือการเปรียบเทียบคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกับแต่ละเฟรมเวลาที่ต่างกัน หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าจะมีแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง รูปแบบการค้าที่นิยมใช้รูปแบบการซื้อขายสองรูปแบบที่นิยมใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ได้แก่ เครื่องหมายกากบาทและกากบาทสีทอง การเสียชีวิตเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ถือเป็นสัญญาณขาลงที่มีการขาดทุนเพิ่มขึ้น เครื่องหมายกากบาทสีทองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย (SMA) คำอธิบายโครงการโปรแกรมควรคำนวณ Simple Moving Average (SMA) ของสต็อคสำหรับช่วง N (N อาจเป็นหมายเลขเฉพาะของผู้ใช้จาก 5 ถึง 300) ตัวบ่งชี้ที่ไม่สามารถตอบสนองความต้องการควรมีค่า SMA 0 โปรแกรมควรสร้างตารางและเขียนผลลัพธ์รวมถึงวันที่และ SMA รหัสควรเขียนใน DAO และใช้ Ms Access แนบฐานข้อมูล Ms Access กับตัวอย่างข้อมูล 1) โปรแกรมการทำงานที่สมบูรณ์และเต็มรูปแบบในรูปแบบที่ปฏิบัติได้รวมถึงรหัสต้นฉบับที่สมบูรณ์ของงานทั้งหมดที่ทำ 2) การส่งมอบต้องอยู่ในสภาพพร้อมใช้งานดังนี้ (ขึ้นอยู่กับลักษณะของสินค้าที่ส่งมอบ): a) สำหรับเว็บไซต์หรือสินค้าส่งมอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์อื่น ๆ ที่คาดว่าจะมีอยู่เพียงแห่งเดียวในที่เดียวในสภาพแวดล้อมของผู้ซื้อ - ผู้ขายจะต้องติดตั้งผลิตภัณฑ์ที่ส่งมอบพร้อมกับสภาพพร้อมใช้งานในสภาพแวดล้อมของ Buyer0 b) สำหรับซอฟต์แวร์อื่น ๆ ทั้งหมดรวมถึงซอฟต์แวร์หรือซอฟต์แวร์เดสก์ท็อปที่ผู้ซื้อประสงค์จะแจกจ่าย: แพคเกจการติดตั้งซอฟต์แวร์ที่จะติดตั้งซอฟต์แวร์ในสภาพพร้อมใช้งานบนแพลตฟอร์มที่ระบุไว้ในคำขอราคาเสนอนี้ 3) รายการที่ส่งมอบทั้งหมดจะถือเป็นงานที่จัดทำขึ้นสำหรับการจ้างภายใต้กฎหมายว่าด้วยลิขสิทธิ์ของสหรัฐอเมริกา ผู้ซื้อจะได้รับลิขสิทธิ์เฉพาะและครบถ้วนสำหรับงานที่ซื้อทั้งหมด (ไม่มี GPL, GNU, ส่วนประกอบของบุคคลที่สาม ฯลฯ เว้นแต่จะได้รับการอธิบายถึงข้อตกลงเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ทั้งหมดและได้รับการยอมรับโดยผู้ซื้อในไซต์ตามข้อตกลงทางกฎหมายของผู้ขาย coder0) ข้อความออกอากาศนี้ถูกส่งไปยังผู้เข้าร่วมประมูลทั้งหมดในวันอังคารที่ 15 สิงหาคม 2549 เวลา 9:43:18 น.: ฉันต้องการขอบคุณทุกท่านที่ตอบกลับ นอกจากนี้ฉันขอชี้แจงว่าเมื่อผู้ใช้ร้องขอ N วัน (5,6,7300) หมายความว่า SMA ควรคำนวณทุกๆวันที่ผ่านมา ตัวอย่าง SMA 5 วันควรเป็น 5 วันล่าสุด (5 วันที่ผ่านมาในแง่ของวันที่) แต่ละวันควรมีค่า SMA 26012006 ค่า SMA 28012006 ค่า SMA 29012006 ค่า SMA 30012006 ค่า SMA 31012006 ค่า SMA (นี่เป็นวันสุดท้ายในฐานข้อมูล)