Moving Media Con Labview

Le medie mobili: cosa sono tra i più popolari indicatori tecnici, medie mobili vengono utilizzati per misurare la direzione del trend corrente. Ogni tipo di media mobile (comunemente scritto in questo tutorial come MA) è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un certo numero di punti dati del passato. Una volta determinato, la media risultante viene quindi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare i dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutti i mercati finanziari. La forma più semplice di una media mobile, opportunamente noto come media mobile semplice (SMA), è calcolato prendendo la media aritmetica di un dato insieme di valori. Ad esempio, per calcolare una media mobile di 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10. Nella figura 1, la somma dei prezzi negli ultimi 10 giorni (110) è diviso per il numero di giorni (10) per arrivare alla media a 10 giorni. Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, lo stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma includerebbe i prezzi negli ultimi 50 giorni. La media risultante di seguito (11) tiene conto degli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene ha un prezzo relativamente agli ultimi 10 giorni. Forse vi state chiedendo il motivo per cui gli operatori tecnici chiamano questo strumento un movimento solo un mezzo normale media e non. La risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminati dal set e nuovi punti di dati deve venire a sostituirli. Così, il set di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati non appena disponibili. Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene contabilizzato. In figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, la scatola rossa (che rappresenta gli ultimi 10 punti dati) si sposta verso destra e l'ultimo valore di 15 è scesa dal calcolo. Dato che il relativamente piccolo valore di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione insieme di dati, cosa che fa, in questo caso da 11 a 10. Che Do medie mobili assomigliare Una volta che i valori della MA sono stati calcolati, essi vengono tracciati su un grafico e collegate per creare una linea di media mobile. Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma come vengono utilizzati può variare drasticamente (più in seguito). Come si può vedere nella figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile su qualsiasi tabella regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo. Queste linee curve possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma youll abituarsi a loro col passare del tempo. La linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è il prezzo medio degli ultimi 100 giorni. Ora che avete capito ciò che una media mobile è e quello che sembra, e introduce un diverso tipo di media mobile e di esaminare come si differenzia dal già citato media mobile semplice. La media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici, ha i suoi critici. Molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto della serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nella sequenza. I critici sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto ai dati meno recenti e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale. In risposta a queste critiche, i commercianti hanno iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, la più famosa delle quali è la media mobile esponenziale (EMA). (Per approfondimenti, consultare Nozioni di base di medie mobili calibrati e cosa è la differenza tra un SMA e un EMA) media mobile esponenziale La media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di renderlo più reattivo alle nuove informazioni. Imparare l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi. Tuttavia, per voi la matematica geek là fuori, qui è l'equazione EMA: Quando si utilizza la formula per calcolare il primo punto della EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come EMA precedente. Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì. Vi abbiamo fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi reali di come calcolare sia una semplice media mobile e una media mobile esponenziale. La differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come il SMA e l'EMA sono calcolati, consente di dare un'occhiata a come queste medie differiscono. Osservando il calcolo della EMA, si noterà che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata. In figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzati in ogni media è identico (15), ma l'EMA risponde più velocemente alle variazioni dei prezzi. Si noti come l'EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA quando il prezzo è in declino. Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare l'EMA sopra la SMA. Cosa significano i diversi medie mobili giorni medi sono un indicatore del tutto personalizzabile, il che significa che l'utente può scegliere liberamente qualunque arco di tempo che vogliono durante la creazione del media. I periodi più comuni utilizzati in medie mobili sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni. Più breve è l'intervallo di tempo utilizzato per creare la media, più sensibile sarà alle variazioni di prezzo. Più lungo è il periodo di tempo, meno sensibili, o più levigata fuori, la media sarà. Non vi è alcun periodo di tempo giusto da utilizzare durante la configurazione degli medie mobili. Il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che si adatta la vostra strategia. Medie mobili: Come utilizzare ThemCalculating media mobile Questo VI calcola e visualizza la media mobile, utilizzando un numero preselezionato. Innanzitutto, il VI inizializza due registri a scorrimento. Il registro a scorrimento superiore è inizializzato con un elemento, quindi aggiunge continuamente il valore precedente con il nuovo valore. Questo registro a scorrimento mantiene il totale delle ultime misurazioni x. Dopo aver diviso i risultati della funzione aggiuntivo con il valore preselezionato, il VI calcola il valore di media mobile. Il registro a scorrimento in basso contiene un array con la media dimensione. Questo registro a scorrimento mantiene tutti i valori della misurazione. La funzione di sostituzione sostituisce il nuovo valore dopo ogni ciclo. Questo VI è molto efficiente e veloce perché utilizza la funzione dell'elemento sostituire all'interno del ciclo while, ed inizializza la matrice prima che entri nel circuito. Questo VI è stato creato in LabVIEW 6.1. Bookmark ShareSimple amp media mobile VI Di solito quando si parla di una media mobile, significano Sostituire punto N con la media di M punti circostanti Point N. Supponiamo che io ho 100 punti i cui valori sono 1, 2, 3. 100, e voglio fare un 5 punti di media mobile. La prima cosa da notare è che c'è un La media mobile del terzo punto è la media di 1, 2, 3, 4, 5 3. La media del quarto punto è la media di 2, 3, 4, 5, 6 4. Tuttavia, questo è forse troppo semplice esempio. Come circa la media di una funzione a gradino, 0 da 1 a 10, quindi 20 successivamente. Anche in questo caso, buttare via i punti 1 e 2. La media dei punti 1-5 (per andare in punto 3) 0 (in quanto tutti i punti sono 0). Allo stesso modo con il punto 4, 5, 6,7 e 8. Tuttavia, il punto 9 è la media di 0, 0, 0, 0, 20 4. Come su Point 10 bene, dovrebbe essere la media di 0, 0, 0 , 20, 20 8, ma ti sei ricordato di non sovrascrivere punto 9 Hmm, sembra che abbiamo bisogno di mantenere due copie del Array (che è, in generale, costoso). Ci sono diversi modi per evitare di fare questo. Capite dove il problema si pone nel paragrafo precedente caso contrario, provare a fare questo con carta e penna (o tenta di codifica in LabVIEW). Ill darvi la risposta modo da poter controllare - la media mobile della Funzione passo è -, -, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 8, 12, 16, 20, 20 , 20. -, - (dove - sono i valori vuoti alle estremità della matrice, i punti non avete vicini Sufficent). Post scriptum - Non mi sorprenderebbe se ci mancavano una funzione di LabVIEW che fa per voi. Ma se si sta imparando LabVIEW e desidera avere una migliore comprensione di come gli algoritmi di collegare le nel lavoro, non fa mai male a giocare e provare voi stessi. Si potrebbe anche venire con un miglioramento (molti di noi lo hanno fatto.). grazie per sensibilizzare quanto riguarda i punti più fini del metodo della media mobile. Questa dopotutto è uno strumento statistico che consente di vedere ciò che si vuole vedere astrarre i distrattori. Quindi, il metodo è destinato ad avere alcune carenze in alcune situazioni o contesto. Ma credo che la sua perfettamente adatto per la mia registrazione dei dati gdl tipo - il segnale di pressione o la temperatura o la portata - e acquisire a qualcosa come 400 campioni sec e quindi utilizzare un singolo campione media. E il processo è abbastanza lento come il mio codice principale funziona a non più di 20 Hz. Così, quando faccio una media maving 5 del campione, il mio primo campione arriva 5 x 50 ms dopo, poi per ogni 50ms ho un campione valido. Fondamentalmente io sono più interessato alle tendenze e non scorgo valori. In questo c'è poca preoccupazione sui campioni perse o valori canaglia. Naturalmente non avrei il coraggio di usare questo per una funzione a gradino. Sarebbe una cosa crudele. Raghunathan LV2012 per automatizzare banchi di prova idraulica. Messaggio 4 di 15 (1.014 Visualizzazioni) Oggetto: media mobile semplice VI 2016/03/30 23:58 C'è ptbypt media che fa lo stesso. È possibile ispezionare il codice, se si vuole. Un grosso difetto nel codice è il fatto che costantemente aumentare e ridurre un array esistente. Si dovrebbe cercare di trovare una soluzione che funziona sul posto su un array di dimensione fissa. esempi possono sono stati pubblicati sul forum nel corso degli anni (aspetto hee, per esempio). La media non si preoccupa se gli elementi sono fuori uso, in modo da poter sostituire semplicemente l'elemento più vecchio, non importa dove si trova. Siete anche anteponendo il nuovo elemento per l'inizio di un array esistente, che è sempre molto più costoso rispetto aggiungendo alla fine. la dimensione del campione non può cambiare una volta che il VI è in esecuzione. Your registro a scorrimento deve essere inizializzato con un array vuoto, non un array già contenente un singolo elemento che è zero. (Questa zero in più darà medie sbagliate) Il codice dovrebbe essere trasformato in un subVI in modo che possa essere riutilizzato (simile alla versione ptbypt). Il tuo VI non può mai essere fermato, appena interrotta. Buoni suggerimenti per l'ottimizzazione. Il punto su inizializzazione con Zero me mancava. E sì che l'utente non dovrebbe cambiare la dimensione del campione, una volta che inizia a funzionare. Infine farò una SubVI e gestire le cose come l'arresto, ecc .. Per quanto riguarda il punto di prepending che aggiungendo il nuovo valore di array, forse c'è una penalizzazione delle prestazioni, ma date le dimensioni della mia serie sono sicuro che la CPU non si preoccupa anwyay . Ma per me deve essere in questo modo, come io uso i dati definitivi per tracciare una tendenza di un parametro fisico. Grazie per il tuo tempo. Raghunathan LV2012 per automatizzare banchi di prova idraulica. grazie per sensibilizzare quanto riguarda i punti più fini del metodo della media mobile. Questa dopotutto è uno strumento statistico che consente di vedere ciò che si vuole vedere astrarre i distrattori. Quindi, il metodo è destinato ad avere alcune carenze in alcune situazioni o contesto. Ma credo che la sua perfettamente adatto per la mia registrazione dei dati gdl tipo - il segnale di pressione o la temperatura o la portata - e acquisire a qualcosa come 400 campioni sec e quindi utilizzare un singolo campione media. E il processo è abbastanza lento come il mio codice principale funziona a non più di 20 Hz. Così, quando faccio una media maving 5 del campione, il mio primo campione arriva 5 x 50 ms dopo, poi per ogni 50ms ho un campione valido. Aha Quindi non si vuole una media mobile, ma solo una media semplice. Questo è molto più facile. Heres l'idea (che funziona molto meglio con un design ProducerConsumer) - Diciamo che il campionamento a 400Hz, vuole salvare i dati a 400 Hz (cioè salvare tutti i dati su disco), ma desidera visualizzare a 20 Hz (perché si voglio vedere le tendenze, una base di tempo più lungo, ecc). Configurare il sistema AD raccogliere 20 campioni a 400Hz (si noti in grado di raccogliere N canali, allo stesso tempo, dando una matrice 2D di campioni. Come si ottiene i dati (a 20 Hz) dalla AD (rendendo questo il Produttore) , accodare al cONSUMATORE il consumatore inizia scrivendo i dati su disco (sognerei ci vuole molto tempo) Ora avete una matrice 2D -.. in un ciclo for, su una base di canale per canale, la media dei 20 punti. Ora si dispone di un array 1D, con un punto di media da ciascun canale. Vai avanti e tracciarla. si noti che questo schema (a) utilizza tutti i dati, (b) gestisce dati multi-canale con aplomb (e, se dal Medio Oriente dove crescono, è possibile anche gestire i dati con una prugna succosa), e (c) consente di raccogliere i dati dalle apparecchiature dC, salvare i dati su disco mantenendo tutti i punti, e mostra i dati su lo schermo utilizzando tutti i punti, ma anche con una media per migliorare la visuale rapporto segnale-rumore, il tutto senza perdere i dati (Ive ha fatto esattamente questo con 24 canali a 1 KHz, con i dati che vengono presi su un sistema remoto e inviati al PC via TCPIP, così abbiamo anche l'elaborazione TCP nel loop). Benvenuti nel mondo emozionante di acquisizione dati e di elaborazione con LabVIEW. Fidati di me, questo è un sistema meraviglioso per fare questo tipo di lavoro Sulla base del feedback che ho ottenuto il mio VI originale ho affinato il codice Media mobile in un subVI. Ho quindi usato in media un dato simulato 10Channel - solo per mantenere le cose semplici ho fatto in modo all10 Canali avevano dati identici. Si potrebbe quindi si aspettano di ottenere la stessa media mobile per tutti i 10 canali. Sono sorpreso per la varianza piccola ho notato tra i canali - in genere sono vicino ma non esatti. E proprio per spiegare il processo che sto cercando ho anche enclsoed un XLS. Allora da dove viene la variazione arrivano da. il registro a scorrimento non inizializzate all'interno del VI Sub. Raghunathan LV2012 per automatizzare banchi di prova idraulica. Messaggio 9 di 15 (917 Visualizzazioni) Oggetto: Simple Moving Average VI altenbach 2016/04/01 10:25 Il codice fa ancora non ha senso. Dal momento che si sta chiamando quello scalare subVI alla volta, non si ottiene ciò che si vuole, perché il registro a scorrimento rememebers solo le ultime N scalari, non importa quale canale è da. Il tuo codice è ancora molto inefficiente e contorto. (Ad esempio, perché stai ancora utilizzando inserto in una matrice da aggiungere (sia nel nad mani nel sub). (È possibile utilizzare un subVI reenetrant e una più interna parallela per ciclo, ma che sembra troppo complicato troppo) Se si vuole fare un esecuzione media su ogni canale, il subVI ha bisogno di mantenere una matrice 2D nel subVI. Tutto questo è stato fatto prima. Messaggio 10 di 15 (901 Visualizzazioni)