Rata-rata tertimbang-c ++

Rata-rata tertimbang-c ++

Trading-stock-options-101
Opsi-genesis-trading-review
Pokemon-trading-card-game-online-mac-problems


S & p-swing-trading-system Online-bse-trading-game Icici-forex-online-login Stock-options-e-730 Top-online-share-trading-companies-in-india Pilihan implikasi pajak-pada-karyawan-saham

Saya tahu ini bisa dicapai dengan dorongan sesuai: Tapi saya benar-benar ingin menghindari penggunaan dorongan. Saya telah googled dan tidak menemukan contoh yang sesuai atau mudah dibaca. Pada dasarnya saya ingin melacak rata-rata bergerak aliran arus dari sejumlah angka floating point dengan menggunakan 1000 nomor terbaru sebagai sampel data. Apa cara termudah untuk mencapainya? Saya bereksperimen dengan menggunakan array melingkar, moving average eksponensial dan moving average yang lebih sederhana dan menemukan bahwa hasil dari array melingkar sesuai dengan kebutuhan saya yang terbaik. Tanya 12 Jun 12 at 4:38 Jika kebutuhan Anda sederhana, Anda mungkin hanya mencoba menggunakan rata-rata bergerak eksponensial. Sederhananya, Anda membuat variabel akumulator, dan saat kode Anda melihat setiap sampel, kode akan memperbarui akumulator dengan nilai baru. Anda memilih alpha konstan yaitu antara 0 dan 1, dan hitung ini: Anda hanya perlu menemukan nilai alfa dimana efek sampel tertentu hanya bertahan sekitar 1000 sampel. Hmm, saya tidak yakin ini cocok untuk anda, sekarang saya sudah meletakkannya disini. Masalahnya adalah bahwa 1000 adalah jendela yang cukup panjang untuk rata-rata bergerak eksponensial Im tidak yakin ada alfa yang akan menyebar rata-rata selama 1000 nomor terakhir, tanpa arus dalam perhitungan floating point. Tapi jika Anda menginginkan rata-rata yang lebih kecil, seperti 30 angka atau lebih, ini adalah cara yang sangat mudah dan cepat untuk melakukannya. Jawab 12 Jun pukul 4:44 di posmu Rata-rata pergerakan eksponensial dapat memungkinkan alfa menjadi variabel. Jadi, ini memungkinkannya digunakan untuk menghitung rata-rata basis waktu (misalnya byte per detik). Jika waktu sejak update akumulator terakhir lebih dari 1 detik, Anda membiarkan alpha menjadi 1.0. Jika tidak, Anda bisa membiarkan alpha menjadi (usecs sejak update1000000 terakhir). Ndash jxh 12 Jun 12 at 6:21 Pada dasarnya saya ingin melacak rata-rata bergerak aliran arus dari sebuah angka floating point dengan menggunakan 1000 nomor terbaru sebagai sampel data. Perhatikan bahwa di bawah ini update total sebagai elemen sebagai tambahan yang ditambahkan, hindari tumpang tindih O (N) untuk menghitung jumlah yang dibutuhkan untuk rata-rata - sesuai permintaan. Total dibuat parameter yang berbeda dari T untuk mendukung mis. Menggunakan panjang yang panjang bila total 1000 s panjang, int untuk char s, atau double to total float s. Ini sedikit cacat pada numsamples yang bisa melewati INTMAX - jika Anda peduli Anda bisa menggunakan unsigned long long. Atau gunakan anggota data bool tambahan untuk merekam saat wadah pertama kali diisi saat bersepeda mendekati numamples di sekitar array (terbaik kemudian berganti nama menjadi sesuatu yang tidak berbahaya seperti pos). Dijawab 12 Jun 12 at 5:19 seseorang mengasumsikan bahwa operator quotvoid (T sample) quot sebenarnya adalah quotvoid operatorltlt (T sample) quot. Ndash oPless 8 Jun 14 jam 11:52 oPless ahhh. Baik terlihat Sebenarnya saya bermaksud untuk itu menjadi operator void () (sampel T) tapi tentu saja Anda bisa menggunakan notasi apa pun yang Anda sukai. Akan memperbaiki, terima kasih. ndash Tony D 8 Jun 14 pada 14: 27OANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 kue, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 Cookie 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10.741.099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 Kue 1074 10891086108610901074107710901089109010741080108 0 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 kue, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies.org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 Cookie 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 (WMA) 10541087108010891072108510801077 WMA 10861079108510721095107210771090 1711074107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077187 (1072108510751083. 171weighted bergerak average187). 10551086108410861075107210771090 10891075108310721076108010901100 108210881080107410911102 1094107710851099, 10951090108610731099 10831091109510961077 1080107610771085109010801092108010941080108810861074107210901100 10901088107710851076. WMA 107610771083107210771090 107710971077 1073108610831100109610801081 1091108710861088 10851072 1085107710761072107410851086 1087108610831091109510771085108510991077 107610721085108510991077, 109.510.771.084 EMA. 1060108610881084109110831072 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 10741099109510801089108311031077109010891103 10871091109010771084 109110841085108610781077108510801103 1082107210781076108610751086 10791085107210951077108510801103 1074 108710861089108310771076108610741072109010771083110010851086108910901080 10851072 108810721079108510991081 10821086110110921092108010941080107710851090 1080 10891083108610781077108510801103 1087108610831091109510771085108510991093 10881077107910911083110010901072109010861074. 1042 10891074110310791080 10891086 1089108310861078108510861089109011001102 1074109910951080108910831077108510801103 1076107210851085108610751086 10891082108610831100107911031097107710751086 10891088107710761085107710751086 1085108010781077 10871088108010741077107610771085 108710881080108410771088. 10551088107710761087108610831086107810801084, 109510901086 1094107710851099 10791072108210881099109010801103 1079 1072 108710861089108310771076108510801077 5 1076108510771081 108910831077107610911102109710801077: 1044107710851100 1060108610881084109110831072 108210861101109210921080109410801077108510901072, 108710881080108410771085110310771084108610751086 1082 108210721078107610861081 10801079 109410771085, 108910831077107610911102109710721103: lt n. 1095108010891083108010901077108310771084 1074 108210721078107610861084 108910831091109510721077 11031074108311031077109010891103 10951080108910831086, 108610731086107910851072109510721102109710771077 10851086108410771088 107610851103 1074 108710861089108310771076108610741072109010771083110010851086108910901080. lt d. 107910851072108410771085107210901077108310771084 11031074108311031077109010891103 10891091108410841072 1082108610831080109510771089109010741072 1076108510771081 1074 1074108010761077 109010881077109110751086108311001085108610751086 10951080108910831072. 105810721082 108210721082 10861073109710771077 1082108610831080109510771089109010741086 1076108510771081 10881072107410851086 5, 109010881077109110751086108311001085109910841080 1095108010891083107210841080 11031074108311031102109010891103 5, 4, 3, 2 1080 1, 1072 10801093 10891091108410841072 10881072107410851072 5432115. 1055108611011090108610841091 5-1076108510771074108510861077 WMA 10881072108910891095108010901099107410721077109010891103 108210721082 83 (515) 81 ( 415) 79 (315) 79 (215) 77 (115) 80,7 1044107710851100 1042 107610721085108510861081 10871088107710791077108510901072109410801080 108710881077107610861089109010721074108311031077109010891103 109010861083110010821086 10861073109710721103 10801085109210861084107210941080110 3. 1055108810801084107710881099 1087108810801074108610761103109010891103 1080108910821083110210951080109010771083110010851086 1074 10801083108311021089109010881072109010801074108510991093 10941077108311031093 1080 10841086107510911090 10851077 10861090108810721078107210901100 1090107710821091109710801077 1094107710851099 Oanda. 105410851080 10851077 11031074108311031102109010891103 10801085107410771089109010801094108010861085108510861081 1088107710821086108410771085107610721094108010771081 108010831080 10871086107310911078107610771085108010771084 1082 1089108610741077108810961077108510801102 108910761077108310821080. 1056107710791091108311001090107210901099, 10761086108910901080107510851091109010991077 1074 1087108810861096108310861084, 1085107710861073110310791072109010771083110010851086 109110821072107910991074107211021090 10851072 1088107710791091108311001090107210901099 1074 1073109110761091109710771084. 169 199682112017 Oanda Corporation. 104210891077 10871088107210741072 10791072109710801097107710851099. 10581086107410721088108510991077 10791085107210821080 Oanda, fxTrade 1080 108910771084107710811089109010741086 10901086107410721088108510991093 107910851072108210861074 fx 10871088108010851072107610831077107810721090 Oanda Corporation. 104210891077 108710881086109510801077 10901086107410721088108510991077 10791085107210821080, 10871088107710761089109010721074108310771085108510991077 10851072 1101109010861084 10891072108110901077, 11031074108311031102109010891103 10891086107310891090107410771085108510861089109011001102 108910861086109010741077109010891090107410911102109710801093 1074108310721076107710831100109410771074. 10581086108810751086107410831103 10821086108510901088107210821090107210841080 10851072 10801085108610891090108810721085108510911102 107410721083110210901091 108010831080 10801085109910841080 107410851077107310801088107810771074109910841080 1087108810861076109110821090107210841080 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 10841072108810781080 1080 1082108810771076108010901085108610751086 10871083107710951072 107410831077109510771090 1074109910891086108210801077 10881080108910821080 1080 10871086107610931086107610801090 10851077 1074108910771084 108010851074107710891090108610881072108 4. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 109010971072109010771083110010851086 1086109410771085108010901100, 10871086107610931086107611031090 10831080 107410721084 10901072108210801077 10901086108810751086107410991077 10861087107710881072109410801080 1089 109110951077109010861084 10741072109610801093 108310801095108510991093 1086107310891090108611031090107710831100108910901074. 1042107210961080 109110731099109010821080 10841086107510911090 108710881077107410991089108010901100 10861073109810771084 10741072109610801093 1080108510741077108910901080109410801081. 1048108510921086108810841072109410801103, 10871088108010741077107610771085108510721103 10851072 107610721085108510861084 10891072108110901077, 10851086108910801090 10861073109710801081 10931072108810721082109010771088. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 10761086 108510721095107210831072 10901086108810751086107410831080 1086107310881072109010801090110010891103 10791072 1087108610841086109711 001102 1082 10851077107910721074108010891080108410991084 1082108610851089109110831100109010721085109010721084 1080 109110731077107610801090110010891103, 109510901086 10741099 108710861083108510861089109011001102 108710861085108010841072107710901077 107410891077 1089108610871091109010891090107410911102109710801077 10881080108910821080. 10581086108810751086107410831103 10871086108910881077107610891090107410861084 108610851083107210811085-108710831072109010921086108810841099 107410831077109510771090 10761086108710861083108510801090107710831100108510991077 10881080108910821080. 10571084. 108810721079107610771083 17110551088107210741086107410991077 1074108610871088108610891099187 10791076107710891100. 1060108010851072108510891086107410991081 10891087108810771076-1073107710901090108010851075 10761086108910901091108710771085 109010861083110010821086 10821083108010771085109010721084 Oanda Eropa Ltd, 1103107410831103110210971080108410891103 10881077107910801076107710851090107210841080 105710861077107610801085107710851085108610751086 10501086108810861083107710741089109010741072 108010831080 1056107710891087109110731083108010821080 10481088108310721085107610801103. 105010861085109010881072108210901099 10851072 1088107210791085108010941091, 1092109110851082109410801080 109310771076107810801088108610741072108510801103 105210584 1080 108210881077107610801090108510861077 10871083107710951086 10891074109910961077 50: 1 1085107710761086108910901091108710851099 107610831103 1088107710791080107610771085109010861074 10571086107710761080108510771085108510991093 106410901072109010861074 1040108410771088108010821080. 1048108510921086108810841072109410801103 10851072 1101109010861084 10891072108110901 077 10851077 1087108810771076108510721079108510721095107710851072 107610831103 1078108010901077108310771081 10891090108810721085, 1074 1082108610901086108810991093 10771077 108810721089108710881086108910901088107210851077108510801077 108010831080 1080108910871086108311001079108610741072108510801077 10831102107310991084 10831080109410861084 108710881086109010801074108610881077109510801090 1084107710891090108510991084 1079107210821086108510721084 1080 10871088107210741080108310721084. 10501086108410871072108510801103 1089 108610751088107210851080109510771085108510861081 1086109010741077109010891090107410771085108510861089109011001102 Oanda Europe Limited 1079107210881077107510801089109010881080108810861074107210851072 1074 104010851075108310801080, 108810771075108010891090108810721094108010861085108510991081 10851086108410771088 7.110.087, 11021088108010761080109510771089108210801081 10721076108810771089: Tower 42, Lantai 9a, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. 104410771103109010771083110010851086108910901100 10821086108410871072108510801080 1083108010941077108510791080108810861074107210851072 1080 108810771075109110831080108810911077109010891103 10591087108810721074108310771085108010771084 10921080108510721085108910861074108610751086 1085107210761079108610881072. 10831080109410771085107910801103 8470 542574. Oanda Japan Co Ltd 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto Biro Keuangan Daerah (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 Saya mencoba untuk menghitung rata-rata bergerak sinyal. Nilai sinyal (ganda) diperbarui pada waktu yang acak. Saya mencari cara yang efisien untuk menghitung rata-rata tertimbang waktunya di atas jendela waktu, secara real time. Saya bisa melakukannya sendiri, tapi ini lebih menantang dari yang saya duga. Sebagian besar sumber yang saya temukan di internet menghitung rata-rata sinyal periodik bergerak, namun pembaruan ranjau pada waktu yang acak. Apakah ada yang tahu sumber daya yang baik untuk itu Caranya adalah sebagai berikut: Anda mendapatkan update secara acak melalui update void (int time, float value). Namun Anda juga perlu juga melacak saat update jatuh dari jendela waktu, jadi Anda mengatur alarm yang memanggil pada waktu N yang menghapus pembaruan sebelumnya dari yang pernah dipertimbangkan lagi dalam perhitungan. Jika ini terjadi secara real-time Anda dapat meminta sistem operasi untuk melakukan panggilan ke metode void dropoffoldestupdate (int time) untuk dipanggil pada saat N Jika ini adalah simulasi, Anda tidak dapat memperoleh bantuan dari sistem operasi dan Anda perlu Lakukan secara manual Dalam simulasi Anda akan memanggil metode dengan waktu yang diberikan sebagai argumen (yang tidak berkorelasi dengan real time). Namun, asumsi yang masuk akal adalah bahwa panggilan dijamin sedemikian rupa sehingga argumen waktu meningkat. Dalam kasus ini, Anda perlu mengatur daftar nilai waktu alarm yang diurutkan, dan untuk setiap pembaruan dan baca panggilan, Anda harus memeriksa apakah argumen waktu lebih besar daripada daftar alarm. Meskipun lebih besar Anda melakukan pemrosesan terkait alarm (nonaktifkan pembaruan yang paling lama), lepaskan kepala dan periksa lagi sampai semua alarm sebelum waktu tertentu diproses. Lalu lakukan update call. Sejauh ini saya menduga sudah jelas apa yang akan Anda lakukan untuk perhitungan sebenarnya, tapi saya akan menjelaskannya untuk berjaga-jaga. Saya asumsikan Anda memiliki metode float read (int time) yang Anda gunakan untuk membaca nilainya. Tujuannya agar panggilan ini seefisien mungkin. Jadi, Anda tidak menghitung rata-rata bergerak setiap kali metode baca dipanggil. Sebagai gantinya Anda melakukan precompute nilai pada update terakhir atau alarm terakhir, dan tweak nilai ini oleh beberapa operasi floating point untuk memperhitungkan berlalunya waktu sejak update terakhir. (I. sejumlah operasi konstan kecuali mungkin memproses daftar alarm yang tertumpuk). Semoga ini jelas - ini harus menjadi algoritma yang cukup sederhana dan cukup efisien. Optimalisasi lebih lanjut. Salah satu masalah yang tersisa adalah jika sejumlah besar pembaruan terjadi di jendela waktu, maka ada waktu yang lama dimana tidak ada pembacaan atau pembaruan, dan kemudian pembacaan atau pembaruan muncul. Dalam kasus ini, algoritma di atas akan tidak efisien secara bertahap memperbarui nilai untuk setiap pembaruan yang jatuh. Ini tidak perlu karena kami hanya peduli dengan pembaruan terakhir di luar jendela waktu sehingga jika ada cara untuk secara efisien menurunkan semua pembaruan lama, ini akan membantu. Untuk melakukan ini, kita dapat memodifikasi algoritma untuk melakukan pencarian biner dari update untuk menemukan update terbaru sebelum jendela waktu. Jika ada sedikit pembaruan yang perlu dijatuhkan maka seseorang dapat secara bertahap memperbarui nilainya untuk setiap pembaruan yang terjatuh. Tapi jika ada banyak update yang perlu dijatuhkan maka seseorang bisa menghitung ulang nilainya dari nol setelah mengundurkan diri dari update lama. Lampiran pada Perhitungan Incremental: Saya harus menjelaskan apa yang saya maksud dengan perhitungan tambahan di atas dalam kalimat yang men-tweak nilai ini oleh beberapa operasi floating point untuk memperhitungkan berlalunya waktu sejak update terakhir. Perhitungan awal non-inkremental: kemudian iterate over relevantupdates dalam rangka peningkatan waktu: movingaverage (sum lastupdate timesincelastupdate) windowlength. Sekarang jika tepat satu update jatuh dari jendela tapi tidak ada update baru tiba, sesuaikan jumlah sebagai: (perhatikan itu adalah priorupdate yang memiliki cap waktu dimodifikasi untuk memulai jendela terakhir dimulai). Dan jika tepat satu update masuk ke jendela tapi tidak ada update baru yang jatuh, sesuaikan jumlah sebagai: Seperti yang seharusnya jelas, ini adalah sketsa kasar tapi mudah-mudahan ini menunjukkan bagaimana Anda dapat mempertahankan rata-rata operasi O (1) per update. Atas dasar amortisasi. Tapi perhatikan optimasi lebih lanjut di paragraf sebelumnya. Perhatikan juga masalah stabilitas yang disinggung dalam jawaban yang lebih tua, yang berarti bahwa kesalahan floating point dapat menumpuk lebih dari sejumlah besar operasi inkremental semacam itu sehingga ada perbedaan dari hasil komputasi penuh yang signifikan terhadap aplikasi. Jika perkiraannya baik-baik saja dan ada waktu minimum di antara sampel, Anda bisa mencoba super-sampling. Miliki sebuah array yang mewakili interval waktu jarak merata yang lebih pendek dari minimum, dan setiap periode menyimpan sampel terbaru yang diterima. Semakin pendek jeda, semakin mendekati rata-rata nilai sebenarnya. Periode seharusnya tidak lebih dari setengah minimum atau ada kemungkinan kehilangan sampel. Jawab 15 Des 11 18:12 at 11:12 menjawab 15 Des 11 22:38 Terima kasih atas jawabannya. Salah satu perbaikan yang akan dibutuhkan untuk benar-benar mengutip nilai rata-rata dari total rata-rata jadi kami tidak meluangkan waktu. Juga, ini mungkin titik kecil, tapi tidakkah lebih efisien menggunakan deque atau daftar untuk menyimpan nilainya, karena kita berasumsi bahwa pembaruan akan sesuai dengan urutan yang benar. Penyisipan akan lebih cepat dari pada peta. Ndash Arthur 16 Des 11 at 8:55 Ya, Anda bisa menyimpan nilai penjumlahan. Kurangi nilai sampel yang Anda hapus, tambahkan nilai sampel yang Anda sisipkan. Juga, ya, contoh dequeltpairltample, Dategtgt mungkin lebih efisien. Saya memilih peta untuk mudah dibaca, dan kemudahan memohon peta :: upperbound. Seperti biasa, tulis kode yang benar dulu, lalu profil dan ukur perubahan inkremental. Ndash Rob 16 Desember 11 pukul 15:00 Catatan: Rupanya ini bukan cara untuk mendekati ini. Meninggalkannya di sini untuk referensi tentang apa yang salah dengan pendekatan ini. Periksa komentarnya. UPDATED - berdasarkan komentar Olis. Tidak yakin tentang ketidakstabilan yang dia bicarakan sekalipun. Gunakan peta waktu kedatangan yang ditentukan terhadap nilai. Saat kedatangan sebuah nilai menambahkan waktu kedatangan ke peta yang diurutkan beserta nilainya dan memperbarui moving average. Peringatan ini pseudo-code: disana Tidak sepenuhnya fleshed keluar tapi Anda mendapatkan ide. Hal yang perlu diperhatikan. Seperti yang saya katakan di atas adalah kode pseudo. Anda harus memilih peta yang sesuai. Jangan menghapus pasangan saat Anda melakukan iterasi karena Anda akan membuat iterator tidak valid dan harus dimulai lagi. Lihat komentar Olis di bawah ini juga. Menjawab 15 Des 11 jam 12:22 Pekerjaan ini tidak berhasil: tidak memperhitungkan berapa proporsi panjang jendela setiap nilai. Selain itu, pendekatan penambahan dan penguraian ini hanya stabil untuk tipe integer, bukan pelampung. Ndash Oliver Charlesworth 15 Des 12 12 OliCharlesworth - maaf saya melewatkan beberapa poin penting dalam deskripsi (double and time-weighted). Saya akan update Terima kasih. Ndash Dennis Dec 15 11 at 12:33 Waktu-bobot adalah masalah lain. Tapi bukan itu yang saya bicarakan. Saya mengacu pada fakta bahwa ketika nilai baru pertama kali memasuki jendela waktu, kontribusinya terhadap rata-rata sangat minim. Kontribusinya terus meningkat sampai nilai baru masuk. Ndash Oliver Charlesworth 15 Des 11 di 12:35
Jp-morgan-kalah-fx-options-trader
Trading-post-system