Simulink yang rata-rata tertimbang

Simulink yang rata-rata tertimbang

Trading-strategy-backtest-results
Td-ameritrade-forex-leverage
Trading-system-on-nse


Apakah-options-trading-a-zero-sum-game Tolong-jelaskan-opsi saham Ulasan terbaik-forex-trading-robot-review Klci-moving-average Penyu-perdagangan-strategi-pdf Harus-i-exercise-stock-options-early

Saya baru mengenal Simulink. Saya ingin melakukan rata-rata data yang masuk (yang akan datang setelah beberapa interval) dari satu blok. Sebagai contoh, data berbingkai kontinyu dari 42 sampel keluar dari satu blok. Seiring dengan data berbingkai ada lagi output (tag) yang menceritakan bahwa framesamples ini termasuk dalam kategori mana. Tag adalah angka 1-6. Outputnya acak. Saya ingin rata-rata data kategori yang sama. Seperti bingkai pertama dari cat1, maka setelah 4 frame cat1 frame kembali hadir. Sekarang bagaimana seharusnya saya rata-rata bingkai baru ini dengan yang sebelumnya saya ingin melakukan ini untuk semua kategori. Tolong bantu saya dalam hal ini Tanya Mar 26 14 at 13:35 Solusi cepat dan kotor adalah menerapkan daftar array untuk setiap kategori. Inisialisasi daftar dengan NaN dan simpan meja untuk sampel terakhir dari masing-masing kategori. Dengan menggunakan fungsi rata-rata Anda bisa mendapatkan rata-rata semua pengukuran. Jika Anda hanya menginginkan rata-rata frame saat ini dan frame sebelumnya, Anda dapat melakukan mean (cat1 (n1) cat1 (n11)) di mana cat1 adalah arraylist untuk frame dari kategori 1 dan n1 adalah indeks dari frame sebelumnya di cat1 . Jika Anda menginginkan rata-rata tertimbang untuk penerapan real time, buatlah variabel rata-rata untuk setiap kategori (sebut saja av1, av2, dll.) Dan hitung av1 alphaav1 (1-alpha) cat1 (n11) (di mana alfa adalah bobot yang ditugaskan Ke rata-rata sebelumnya (alphalt1) dan cat1 (n11) adalah pengukuran baru) kapanpun bingkai cat1 masuk Jawab Mar 26 14 at 17: 39Dokumentasi output tsmovavg (tsobj, s, lag) mengembalikan rata-rata pergerakan sederhana untuk objek deret waktu keuangan, tsobj. Lag menunjukkan jumlah titik data sebelumnya yang digunakan dengan titik data saat ini saat menghitung moving average. Output tsmovavg (vektor, s, lag, redup) mengembalikan rata-rata bergerak sederhana untuk sebuah vektor. Lag menunjukkan jumlah titik data sebelumnya yang digunakan dengan titik data saat ini saat menghitung moving average. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) mengembalikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk objek seri waktu keuangan, tsobj. Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata bergerak tertimbang, di mana timeperiod menentukan jangka waktu. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Misalnya, kenaikan rata-rata pergerakan eksponensial 10-periode harga paling baru pada 18.18. Persentase eksponensial 2 (TIMEPER 1) atau 2 (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (vektor, e, timeperiod, redup) mengembalikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk vektor. Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata bergerak tertimbang, di mana timeperiod menentukan jangka waktu. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Misalnya, kenaikan rata-rata pergerakan eksponensial 10-periode harga paling baru pada 18.18. (2 (timeperiod 1)). Output tsmovavg (tsobj, t, numperiod) mengembalikan rata-rata pergerakan segitiga untuk objek deret waktu keuangan, tsobj. Rata-rata bergerak segitiga dua kali menghaluskan data. Tsmovavg menghitung rata-rata bergerak sederhana pertama dengan lebar jendela ceil (numperiod 1) 2. Kemudian menghitung rata-rata bergerak sederhana kedua pada moving average pertama dengan ukuran jendela yang sama. Output tsmovavg (vektor, t, numperiod, redup) mengembalikan rata-rata pergerakan segitiga untuk vektor. Rata-rata bergerak segitiga dua kali menghaluskan data. Tsmovavg menghitung rata-rata bergerak sederhana pertama dengan lebar jendela ceil (numperiod 1) 2. Kemudian menghitung rata-rata bergerak sederhana kedua pada moving average pertama dengan ukuran jendela yang sama. Output tsmovavg (tsobj, w, weight) mengembalikan rata-rata bergerak tertimbang untuk objek seri waktu keuangan, tsobj. Dengan menyediakan bobot untuk setiap elemen di jendela bergerak. Panjang vektor bobot menentukan ukuran jendela. Jika faktor bobot yang lebih besar digunakan untuk harga yang lebih baru dan faktor yang lebih kecil untuk harga sebelumnya, trennya lebih responsif terhadap perubahan terkini. Output tsmovavg (vektor, w, bobot, redup) mengembalikan rata-rata bergerak tertimbang untuk vektor dengan memberikan bobot untuk setiap elemen di jendela bergerak. Panjang vektor bobot menentukan ukuran jendela. Jika faktor bobot yang lebih besar digunakan untuk harga yang lebih baru dan faktor yang lebih kecil untuk harga sebelumnya, trennya lebih responsif terhadap perubahan terkini. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) mengembalikan moving moving average untuk objek time series finansial, tsobj. Rata-rata pergerakan yang dimodifikasi serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana. Pertimbangkan numperiod argumen menjadi lag dari rata-rata bergerak sederhana. Moving moving average pertama dihitung seperti simple moving average. Nilai selanjutnya dihitung dengan menambahkan harga baru dan mengurangkan rata-rata terakhir dari jumlah yang dihasilkan. Output tsmovavg (vektor, m, numperiod, redup) mengembalikan moving moving average untuk vektor. Rata-rata pergerakan yang dimodifikasi serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana. Pertimbangkan numperiod argumen menjadi lag dari rata-rata bergerak sederhana. Moving moving average pertama dihitung seperti simple moving average. Nilai selanjutnya dihitung dengan menambahkan harga baru dan mengurangkan rata-rata terakhir dari jumlah yang dihasilkan. Dim 8212 dimensi untuk beroperasi di sepanjang bilangan bulat positif dengan nilai 1 atau 2 Dimensi untuk beroperasi bersamaan, ditentukan sebagai bilangan bulat positif dengan nilai 1 atau 2. redup adalah argumen input opsional, dan jika tidak dimasukkan sebagai input, default Nilai 2 diasumsikan Default dari dim 2 menunjukkan matriks berorientasi baris, di mana setiap baris adalah variabel dan setiap kolom adalah observasi. Jika redup 1. input diasumsikan berupa matriks kolom atau kolom yang berorientasi matriks, dimana masing-masing kolom adalah variabel dan setiap baris sebuah observasi. E 8212 Indikator untuk vektor karakter rata-rata pergerakan eksponensial Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata pergerakan tertimbang, dimana timeperiod adalah periode waktu dari rata-rata pergerakan eksponensial. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Sebagai contoh, sebuah kenaikan rata-rata bergerak eksponensial 10 periode harga paling baru pada 18.18. Persentase eksponensial 2 (TIMEPER 1) atau 2 (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Panjang periode waktu bilangan bulat negatif Negosiasi Metode Moving Average Metode 8212 Averaging method Sliding window (default) Pembatas eksponensial Jendela geser 8212 Jendela panjang Panjang jendela bergerak di atas input Data di sepanjang setiap saluran Untuk setiap contoh jendela bergerak, blok menghitung rata-rata di atas data di jendela. Pembebanan eksponensial 8212 Blok mengalikan sampel dengan seperangkat faktor pembobotan. Besarnya faktor pembobotan menurun secara eksponensial seiring bertambahnya usia data, tidak pernah mencapai nol. Untuk menghitung rata-rata, algoritma menghitung data tertimbang. Tentukan panjang jendela 8212 Tandai untuk menentukan panjang jendela pada (default) off Bila Anda memilih kotak centang ini, panjang jendela geser sama dengan nilai yang Anda tentukan dalam panjang Jendela. Bila Anda menghapus kotak centang ini, panjang jendela geser tidak terbatas. Dalam mode ini, blok menghitung rata-rata sampel saat ini dan semua sampel sebelumnya di saluran. Panjang jendela 8212 Panjang jendela geser 4 (standar) integer skalar positif Panjang jendela menentukan panjang jendela geser. Parameter ini muncul saat Anda memilih kotak centang Specify window length. Melupakan faktor 8212 Faktor pembobot eksponensial 0,9 (default) skalar riil positif dalam kisaran (0,1 Parameter ini berlaku bila Anda menetapkan Metode untuk pembobotan eksponensial. Faktor lupa 0,9 memberi bobot lebih pada data yang lebih tua daripada faktor lupa 0,1 .Sebuah faktor lupa 1,0 menunjukkan memori tak terbatas.Semua sampel sebelumnya diberi bobot yang sama Parameter ini merdu.Anda dapat mengubah nilainya bahkan selama simulasi.Menimulasikan menggunakan 8212 Jenis simulasi untuk menjalankan Kode generasi (default) Diinterpretasikan eksekusi Simulasikan Model menggunakan kode C yang dihasilkan.Pertama kali Anda menjalankan simulasi, Simulink x00AE menghasilkan kode C untuk blok. Kode C digunakan kembali untuk simulasi berikutnya, selama model tidak berubah. Pilihan ini memerlukan waktu mulai yang lebih lama namun lebih cepat. Kecepatan simulasi dari pada eksekusi diinterpretasikan. Simulasikan model menggunakan interpreter MATLAB x00AE. Pilihan ini mempersingkat waktu startup namun memiliki kecepatan simulasi lebih lambat dari pada Code Generasi. Lebih Banyak tentang Algoritma Metode Sliding Window Pada metode sliding window, output untuk setiap sampel masukan adalah rata-rata sampel saat ini dan sampel Len - 1 sebelumnya. Len adalah panjang jendela. Untuk menghitung keluaran Len - 1 pertama, ketika jendela belum memiliki cukup data, algoritma tersebut mengisi jendela dengan angka nol. Sebagai contoh, untuk menghitung rata-rata ketika sampel masukan kedua masuk, algoritma mengisi jendela dengan angka Len - 2 nol. Vektor data, x. Kemudian dua sampel data diikuti oleh Len - 2 nol. Bila Anda menetapkan properti SpecifyWindowLength menjadi false. Algoritma memilih panjang jendela tak terbatas. Dalam mode ini, output adalah rata-rata bergerak dari sampel saat ini dan semua sampel sebelumnya di saluran. Metode Pembobotan Eksponensial Dalam metode pembobotan eksponensial, rata-rata bergerak dihitung secara rekursif dengan menggunakan rumus ini: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 Rata-rata bergerak pada sampel saat ini x N 8212 Sampel input data saat ini x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Rata-rata pergerakan pada sampel sebelumnya 955 8212 Melupakan faktor w N. x03BB 8212 Faktor pembobotan yang diterapkan pada sampel data saat ini (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Pengaruh data sebelumnya rata-rata Untuk sampel pertama, dimana N 1, algoritma memilih w N. x03BB 1. Untuk sampel berikutnya, faktor pembobotan diperbarui dan digunakan untuk menghitung rata-rata, sesuai dengan persamaan rekursif. Seiring bertambahnya usia data, besarnya faktor pembobotan menurun secara eksponensial dan tidak pernah mencapai nol. Dengan kata lain, data terakhir memiliki pengaruh lebih besar terhadap rata-rata saat ini daripada data yang lebih tua. Nilai faktor lupa menentukan tingkat perubahan faktor pembobotan. Faktor lupa 0,9 memberi bobot lebih pada data yang lebih tua daripada faktor lupa 0,1. Faktor lupa 1.0 mengindikasikan memori tak terbatas. Semua sampel sebelumnya diberi bobot yang sama. Objek Sistem Pilih Negara Anda
Online-trading-new-account-bonus
Irs-form-8938-stock-options