2x12 ruchomą średnią

David, tak, MapReduce ma działać na dużej ilości danych I pomysł polega na tym, że w ogóle, mapa i zmniejszenie funkcji nie powinno trosić o to, ile maperów czy ilu reduktorów jest, to po prostu optymalizacja Jeśli myślisz ostrożnie algorytm wysłany, możesz zauważyć, że nie ma znaczenia, który mapper dostanie jakie części danych Każdy rekord wejściowy będzie dostępny dla każdej operacji redukcji, która go potrzebuje Joe K 18 września w wieku 22 30. Najlepszym moim zrozumieniem średniej ruchomej nie jest ładnie mapy do paradygmatu MapReduce, ponieważ jej obliczenie jest zasadniczo przesuwane okno nad uporządkowane dane, a MR jest przetwarzanie niezaprzeczonych zakresów sortowanych danych Rozwiązanie widzę jak poniżej Aby wdrożyć niestandardowego partycjonera, aby móc dokonać dwóch różnych partycji w dwóch przebiegach W każdym biegu reduktory otrzymają różne zakresy danych i obliczają średnią ruchową w stosownych przypadkach, którą będę próbował zilustrować W pierwszym uruchomieniu danych dla reduktorów powinna być R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. Gdzie będziesz kauczał średnią ruchową dla niektórych Q. W następnej rundzie reduktory powinny otrzymywać dane, takie jak R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.Zacierz resztę średnich kroczących Następnie musisz sumować wyniki. Idea niestandardowy partycjoner, który będzie miał dwa tryby pracy - za każdym razem, dzieląc na równe zakresy, ale z pewną zmianą W pseudokodie będzie wyglądać tak, jak ten klucz partycji SHIFT MAXKEY numOfPartitions, gdzie SHIFT zostanie pobrany z konfiguracji Maksymalna wartość MAXKEY klucza zakładam dla prostoty, że zaczynają się zero. RecordReader, IMHO nie jest rozwiązaniem, ponieważ jest ograniczone do konkretnego podziału i nie może przesuwać się na granicy dzielonego s. Innym rozwiązaniem byłoby wdrożenie niestandardowej logiki dzielenia danych wejściowych, które jest częścią InputFormat It można zrobić, aby zrobić 2 różne slajdy, podobne do podziału. Wrzesień 17 12 w wieku 59 59. sukcesy inwestycyjne firmy Thomas Bulkowski pozwoliły mu przejść na emeryturę w wieku 36 lat. Jest autorem znanym na całym świecie i zajmuje się sprzedażą er z 30-letnim doświadczeniem na rynku akcji i szeroko uznawanym za wiodącego eksperta na temat wzorców wykresów On może być osiągnięty na stronie. Wsparcie tej witrynie Klikając poniższe linki zabierzesz Cię do zakupu ANYTHING, płacą za odesłanie. Bulkowski s 12-Month Przeprowadzka Średnia. Written przez i prawa autorskie 2005-2017 przez Thomas N Bulkowski Wszelkie prawa zastrzeżone Oświadczenie Sam tylko Ty jesteś odpowiedzialny za decyzje inwestycyjne Zobacz Privacy Disclaimer, aby uzyskać więcej informacji. W tym artykule omówiono sposób wykorzystania 12-miesięcznej średniej ruchomej w celu wykrycia byka i niedźwiedzia rynkowe.12-Miesięczny Roczny Średnioroczny Wprowadzony Powyżej jest wykres liniowy miesięcznych cen zamknięcia indeksu SP 500 wraz z 12-miesięczną średnią ruchową tych zamknięć pokazanych na czerwono. Notami, że w okresie od 2000 do 2002 r. , indeks spadł poniżej średniej ruchomej w A To był sygnał do sprzedaży i przeniesienia na gotówkę W latach 2007-2009 rynek opadów spadł poniżej średniej ruchomej w B W obu przypadkach indeks pozostał poniżej średniej ruchomej, aż odzyskanie nastąpi w C i D. Jeśli miałbyś użyć 10-miesięcznej średniej ruchomej zamiast 12, cena przebiłaby średnią w niebieskim kółku, a także wzdłuż ruchu CB w pierwszym dotknięciu spowodowały niepotrzebną transakcję kupna, a następnie sprzedano lub odwrotnie, więc 12-miesięczna prosta średnia ruchoma jest lepsza. Nieznacznie długa prosta średnia ruchoma doprowadzi Cię nieco później do C i D, niż gdyby 10-miesięczne proste poruszanie średnia. Jeśli miałeś to testować, upewnij się, że korzystasz z miesięcznych cen zamknięcia, a nie do najwyższych lub najniższych poziomów w ciągu miesiąca. Zauważ, że średnia ruchoma zmniejsza ryzyko i ryzyko związane z transakcją kupna i sprzedaży.12-miesiącowy ruch ruchomy Reguły. Oto reguły handlowe. Kupuj na rynku, gdy indeks SP 500 wzrasta powyżej 12-miesięcznej prostej średniej ruchomej cen zamknięcia. Powtarzaj, kiedy indeks spada poniżej średniej ruchomej średniej 12-miesięcznej. Tom Helget, aby przeprowadzić symulację na S P 500 od stycznia 1950 do marca 2017 Poniższa tabela pokazuje część jego wyników. Jest to, co mówi o test. My test pobiegł od 1 3 1950 do 3 31 2017 20,515 dni lub 56 17 lat na GSPC Traje zostały podjęte gdy zamknięcie przekroczyło n miesięczną średnią ruchliwą na otwarciu dnia następującego po sygnale Pozycje zostały wycofane, gdy wartość graniczna przekroczyła ten sam okres n prosta średnia ruchoma na otwarciu dnia następującego po sygnale, na który zezwalałem na ułamkowe udziały do wykupienia Moja wartość wyjściowa wynosi 100 Okresy miesięcznej prostej średniej ruchomej wahały się od 6 do 14. Optymalizacja wykazała najlepsze wyniki jako 12-miesięczny SMA ze Związanym Rocznym Powrotem 7 15 Jeśli ktoś miał kupić na 1 29 1954 data pierwszego handlu generowanego przez system i utrzymującego się do daty zakończenia CAR byłby 7 36. Możesz pobrać kopię jego wyników w arkuszu kalkulacyjnym, klikając link. Wpisane przez i copyright 2005-2017 przez Thomas N Bulkowski Wszelkie prawa zastrzeżone ved Zastrzeżenie Ty sam ponoszą odpowiedzialność za decyzje inwestycyjne Zobacz Privacy Disclaimer, aby uzyskać więcej informacji Man jest najlepszym komputerem, na którym można umieścić na pokładzie statku kosmicznego, i jedynym, który może być masowo produkowany z niewykwalifikowanym robotem. Barcowy algorytm X-11. -11 jest oparty na pięcioprocentowym prostym algorytmie dopasowania sezonowego Zgodnie z tym algorytmem, aby rozkładać szeregy czasowe, użytkownik powinien podać początkowe oszacowanie cyklu trendu, stosując średnią ruchomej do danych pierwotnych. Zubnij ten szacunek z surowych danych w celu uzyskania wstępnego oszacowania nieregularnego SI i zastosowania średniej ruchomej do SI dla każdego typu kwartału oddzielnie w celu uzyskania wstępnych szacunków składnika sezonowego. zarzucać początkowe czynniki sezonowe z surowych danych w celu uzyskania wstępne oszacowanie sezonowo skorygowanych serii tj. nieregularnego cyklu trendu i zastosowanie średniej ruchomej Hendersona w celu uzyskania drugiego oszacowania cyklu trendu. wyliczyć cykl trendu z surowych danych w celu uzyskania drugiego oszacowania SI i zastosować średnią ruchomą dla każdego typu kwartału oddzielnie w celu uzyskania końcowych szacunków składnika sezonowego. Zsumować czynniki sezonowe z surowych danych w celu uzyskania końcowe oszacowanie sezonowo skorygowanych serii i zastosowanie średniej ruchomej Hendersona w celu uzyskania końcowego oszacowania tendencji. Więcej informacji na temat sposobu używania tego algorytmu do metody X-11. Podstawowym algorytmem metody X-11 jest osiem kroków i odpowiada dwukrotnemu wykorzystaniu prostego algorytmu, chaging średnich ruchów za każdym razem Ten podstawowy ośmioprocesorowy algorytm jest używany w części B, C i D X-11 Szacuje składniki dwukrotnie Znaki 1 i 2 są używane do odróżniania od siebie nawzajem Poniższy opis przedstawia sposób, w jaki algorytm przebiega w części B W przypadku części C i D działa w podobny sposób. Etap 1 Szacowanie cyklu trendu przez średnią ruchomej 2x12 Pierwsze oszacowanie cyklu treningowego przez aplikację leżąca średnia ruchoma do pierwotnej serii czasowej. Średnia ruchoma używana tutaj to średnia ruchoma 2 x 12, współczynników, które odtwarzają punkt centralny liniowej tendencji, eliminuje stałą sezonowość rzędu 12 i minimalizuje wariancję składnika nieregularnego cykl produkcyjny jest przechowywany w tabeli B2.Step 2 Prognoza składnika sezonowo-nieregularnego. Pierwsze oszacowanie składu sezonowo-nieregularnego uzyskuje się poprzez usunięcie cyklu trendu z szeregiem czasowym. Wyniki podano w tabeli B3.Step 3 Oszacowanie składnika sezonowego o 3x3 średniej ruchomej w stosunku do każdego miesiąca. Ocena jest dokonywana na podstawie składnika sezonowo-nieregularnego z poprzedniego etapu korygowanego wartościami ekstremalnymi. Średnia ruchoma używana tutaj to średnia ruchoma 3 x 3 5 współczynników współczynników Filtr stosuje się do współczynników sezonowo-nieregularnych dla każdego okresu oddzielnie przez okres 5 lat. Następnie czynniki sezonowe są znormalizowane przy użyciu średniej 12-dniowej średniej ruchomej, su ch, że efekty sezonowe w całym okresie 12 miesięcy są w przybliżeniu wycofane. Wynik tego kroku został zachowany w tabeli B5.Regul 4 Szacowanie sezonowych skorygowanych serii. Szacowanie sezonowych skorygowanych serii odbywa się poprzez usunięcie z tabela początkowa Tablica B1 pierwsze oszacowanie składnika sezonowego Tabela B5.Step 5 Prognozowanie cyklu treningowego przez 13-dniową średnią ruchową Hendersona. Drugi szacunek cyklu trendu Tabela B7 otrzymuje się z serii skorygowanych sezonowo Tabela B6 wygładzona 13- letni filtr Hendersona. Regul 6 Prognoza składnika sezonowo-nieregularnego. Szacunek składnika sezonowo-nieregularnego uzyskuje się przez odjęcie cyklu trendu od pierwotnych serii czasowych. Wyniki są zapisywane w tabeli B8.Step 7 Prognozowanie sezonowości składowej o 3x5 średniej ruchomej w stosunku do każdego miesiąca. Drugie oszacowanie składu sezonowo-nieregularnego uzyskuje się poprzez usunięcie cyklu trendu z serii czasowych. Średnia ruchoma używana tutaj to tzw. lled 3x5 średniej ruchomej w 7 okresach, współczynników i zachowuje tendencje liniowe Współczynniki są następnie normalizowane tak, że ich suma w całym okresie 12 miesięcy jest w przybliżeniu anulowana. Wynik tego kroku jest zapisany w tabeli B10.Step 8 Prognozowanie serie skorygowane sezonowo. Szacowanie sezonowo skorygowanych serii dokonuje się poprzez usunięcie z serii początkowej tabeli B1 drugiego oszacowania składnika sezonowego Tabela B10. Wyjściem tego etapu jest tabela B11. Cała trudność leży, a następnie, w wybór średnic ruchomych stosowanych do oszacowania cyklu trendu w etapach 1 i 5 z jednej strony oraz do oszacowania składnika sezonowego w krokach 3 i 5 Szacowanie cyklu trendu wymaga wyboru odpowiedniego Filtr Hendersona.