Esponenziale Mobile Media Irregolare Time Series

Medie mobili esponenziali per irregolare Tempo Series. In analisi di serie temporali vi è spesso una necessità per le funzioni che reagiscono rapidamente ai cambiamenti nel segnale Nell'applicazione tipica lisciatura, si può essere l'elaborazione di un segnale di ingresso in tempo reale, e vuole per calcolare queste cose come il recente valore medio, o ottenere una pendenza istantanea per esso, ma i segnali del mondo reale sono spesso rumorosi alcuni campioni rumorosi renderanno il valore corrente del segnale o la sua pendenza, variare widely. Moving Averages. The semplice funzione di smoothing è una finestra media mobile Come campioni sono disponibili in si prende una media degli ultimi N valori Ciò appianare i picchi, ma introduce un ritardo o la latenza vostro media sarà sempre essere ritardato la larghezza del movimento average. The esempio di cui sopra è relativamente costoso per calcolare per ogni campione si deve iterare su tutta la dimensione della finestra, ma ci sono modi più economici di mantenere la somma di tutti i campioni nella finestra in un buffer, e di regolare la somma come nuovi campioni provengono in. Another tipo di media mobile è la ponderata media mobile che pesi per ogni posizione nella finestra del campione prima media si moltiplica ogni campione dal peso di quella posizione della finestra Tecnicamente questo si chiama una funzione convolution. One tipico ponderazione applica una curva a campana alla finestra campione questo dà un segnale che è più sintonizzati al centro della finestra, e ancora un po 'tolleranti di campioni rumorosi In analisi finanziaria che si utilizzano spesso una funzione di ponderazione che valorizza i campioni più recenti, per dare una media mobile che segue più da vicino i campioni recenti campioni più vecchi sono date sempre meno peso Questo in qualche modo attenua gli effetti della latenza, pur dando abbastanza buona smoothing. With una media ponderata, è sempre necessario iterare su tutta la dimensione della finestra per ogni campione a meno che non si possono limitare i pesi consentiti per certo functions. The mobile esponenziale tipo Average. Another della media è la media mobile esponenziale, o EMA questo è spesso utilizzato quando la latenza è critica, come in analisi finanziaria tempo reale in questa media, i pesi diminuiscono esponenzialmente Ogni campione è valutato alcuni percento inferiore al campione successivo più recente Con questo vincolo è possibile calcolare la media mobile alfa molto efficiently. Where è una costante che descrive come i pesi finestra diminuire nel tempo, ad esempio, se ogni campione doveva essere ponderata a 80 del valore del campione precedente, è necessario impostare alpha 0 2 il più piccolo alfa diventa il più a lungo il vostro media mobile è ad esempio diventa più liscia, ma meno reattivo ai nuovi pesi samples. The per un EMA con alfa 0 20.As si può vedere, per ogni nuovo campione è sufficiente in media con il valore della precedente medio Così calcolo è teoria molto molto fast. In tutti i campioni precedenti contribuiscono alla media attuale, ma il loro contributo diventa esponenzialmente più piccolo sopra moltissimo. È è una tecnica molto potente, e probabilmente il migliore se si vuole ottenere una media mobile che risponde rapidamente a nuovi campioni, ha buone proprietà leviganti ed è veloce a compute. The codice è trivial. EMA per lo standard irregolare Tempo series. The EMA è bene quando il segnale viene campionato a intervalli di tempo regolari Ma cosa succede se i campioni vengono ad intervalli irregolari. Immaginate un segnale continuo che viene campionato a intervalli irregolari questa è la solita situazione in analisi finanziaria in teoria vi è una funzione continua per il valore di qualsiasi strumento finanziario, ma si può solo provare questo segnale ogni volta che qualcuno in realtà esegue un commercio Così il vostro flusso di dati costituito da un valore, più il tempo in cui era modo observed. One per affrontare questo è quello di convertire il segnale in un segnale irregolare regolare, interpolando tra osservazioni e ricampionamento Ma questo perde di dati, e la latenza reintroduce. è possibile calcolare una EMA per una serie irregolare tempo directly. In questa funzione, si passa nel campione corrente dal segnale e il campione precedente, e la quantità di tempo trascorso tra i due, e il valore precedente restituito da questa function. So quanto bene fa questo lavoro per dimostrare io ho generato un'onda sinusoidale, poi campionata ad intervalli irregolari, e ha introdotto circa 20 rumore che è il segnale varierà in modo casuale - 20 dal vero signal. How sine originale e fa il irregolare media mobile esponenziale a recuperare la linea rossa signal. The è l'onda sinusoidale originale campionato a intervalli irregolari la linea blu è il segnale con il rumore aggiunto la linea blu è l'unico segnale EMA vede la linea verde è la EMA lisciato lo si può vedere recupera il segnale abbastanza bene un po 'traballante, ma cosa ci si può aspettare da una tale fonte signal. It rumoroso è spostato circa 15 a destra, perché l'EMA non introdurre una certa latenza il più liscia si desidera, più di latenza si vedrà ma da questo si può ad esempio calcolare una pendenza istantanea per un signal. What irregolare rumoroso si può fare con quel Hmm. I m tentativo di scavare alcuni parametri che guardano a come affidabile client si connettono a un dati grezzi service. The è in forma di client a, è venuto in linea in linea al momento X la connessione è altamente inaffidabile, e voglio un certo tipo di media mobile per mostrare se la connessione sta migliorando o no nel corso del tempo i clienti non sono sempre connessi, così semplicemente andare offline non significa che SA fault. So lontano, io ho preso poi i dati e applicato alcune ipotesi per contribuire a semplificare, presumo che se un client si ricollega in un minuto di disconnettere allora che è un difetto Questi io ho modellato come un semplice impluses, vale a dire il client a aveva colpa in parte X. The volta che sto lottando con è come trasformare questa trama in una media mobile io sto giocando con R per crunch i numbers. I credo che dovrei essere in grado di fare questo con un filtro passa-basso, o utilizzare il pacchetto zoo e rollmean Tuttavia, Non so come gestire i casi in cui il cliente semplicemente didn t vuole essere online. I m cercando di scavare alcuni parametri che guardano a come affidabile client si connettono a un dati grezzi service. The è in forma di client a, è venuto in linea in linea al momento X la connessione è altamente inaffidabile, e voglio un certo tipo di media mobile per mostrare se la connessione sta migliorando o no nel corso del tempo i clienti non sono sempre connessi, così semplicemente andare offline non significa che SA fault. So lontano, io ho preso poi i dati e applicato alcune ipotesi per contribuire a semplificare, presumo che se un client si ricollega in un minuto di disconnettere allora che è un difetto Questi io ho modellato come un semplice impluses, vale a dire il client a aveva colpa in parte X. The volta che sto lottando con è come trasformare questa trama in una media mobile io sto giocando con R per crunch i numbers. I credo che dovrei essere in grado di fare questo con un filtro passa-basso, o utilizzare il pacchetto zoo e rollmean Tuttavia, Non so come gestire i casi in cui il cliente semplicemente non volevo essere in linea.