Exponentiell Gleitend Durchschnittlich Mathematica

CTLy gestern CTL TSS aktuell Training Stress Score TCc deine CTL Zeit Konstante Jetzt habe ich TSS, das ist eine Zahl zwischen 20-500 Über die CTL sagen sie: CTL wird als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt der täglichen TSS-Werte mit der Standardzeit berechnet Konstant auf 42 Tage eingestellt. CTL kann daher als analog zu dem positiven Effekt des Trainings auf die Leistung in dem Impulsantwortmodell betrachtet werden, d. h. der erste Integralterm in Gl. 1, mit der Einschränkung, dass CTL ist ein relativer Indikator für Änderungen in der Leistungsfähigkeit aufgrund von Änderungen in der Fitness, nicht ein absoluter Prädiktor (da der Verstärkungsfaktor, ka (oder k1), wurde eliminiert). Kann jemand ein Beispiel mit Lets sagen, ein TSS 100 So sagen wir jeden Tag von heute an habe ich TSS 100 Aber Im nicht sicher, was genau wird CTLexp und CTLstart in Zahlen sein und wie werden sie ändern Also habe ich herausgefunden, dass ich die bekommen kann Gewünschtes Ergebnis wie so: Aufruf der Funktion wie: Aber die Frage bleibt: Ich würde gerne wissen, was hinter der Szene vor sich geht. Also, wenn jemand erklären kann, wie Alfred Einstein zu einem 6-Jährigen sagte, das wäre sehr geschätzt. Vielen Dank. Mit der CTL-Gleichung: Annahme CTLstart 10 hier ist einige Mathematica-Code Visualisierung der Akkumulation über 42 Tage mit Stress 100 Im nicht vertraut mit CTL noch, aber es sieht aus wie es funktioniert wie Zinseszins oder das Goldene Verhältnis hoffe das ist einige Verwendung zu Ihnen Hinweis: Ich habe gerade an der Kahn Akademie gelernt, die Funktionen, die ihre bisherige Ausgabe als Eingabe eingeben: CTLday2 CTLday1 (100 - CTLday1) 42 werden rekursive Funktionen genannt. Ein berühmtes Beispiel ist die Newton-Methode. Sie erzeugen meist eine Sequenz, in der das Element n1 aus dem Element n erzeugt wird. Wir beginnen mit einem Basisfall. Jeder Begriff ist in der vorangegangenen Amtszeit definiert. Manchmal kann eine explizite Funktion gefunden werden, die Ihnen jedes Element gibt, das Sie mögen, wenn Sie seinen Index kennen. Antwortete am 30. Januar 16 um 11: 49Forecasting mit exponentiellen Moving Averages Für stationäre oder nahezu stationäre Daten ist der exponentielle gleitende Durchschnitt eine einfache Methode für die Zeitreihenvorhersage. Wählen Sie zwischen Prognose und Glättung, um den Unterschied zwischen ihnen zu sehen, ist der Glättungsparameter im exponentiellen gleitenden Durchschnitt und ist der mittlere quadratische Fehler zwischen der Prognose (rote Kurve) und den tatsächlichen Werten der Daten (blaue Kurve). Größere Werte der Ursache weniger Glättung. SEHENSWÜRDIGKEITEN Die Prognose zum Zeitpunkt ist gegeben, wo ist der Istwert der Zeitreihen zur Zeit. Diese Rekursion beginnt bei. Wann . Die prognose ist für alle zeit und wann. Die Prognose ist die letzte Beobachtung. Für weitere Informationen über die Prognose mit exponentiellen Glättungsmethoden, siehe 1. Die Schüler sollten sich fragen: Gibt es eine Beziehung zwischen dem Aussehen der Daten und dem optimalen Wert für die Prognose Warum ist nicht der exponentielle gleitende Durchschnitt eine sehr gute Prognosemethode für Daten mit einem Trend 1 SG Makridakis, SC Wheelwright und RJ Hyndman, Prognose, Methoden und Anwendungen. 3. Aufl. Hoboken, NJ: John Wiley amp Sons, Inc. 1998. Ich arbeite an einem Tonerkennungsalgorithmus, bei dem ein exponentieller gleitender Durchschnitt für die Anpassung an die Schallpegel verwendet wird. Es stellt sich heraus, dass ein Durchschnitt von Protokollen funktioniert besser als einfache Summen (glättet unregelmäßige Daten besser), so dass ich diesen Algorithmus verwendet: newAverageX exp ((((dInterval - 1.0) log (dOldAverage)) log (dValue)) dInterval) Dies Funktioniert gut, aber jetzt Ive erweitert in einen Bereich, wo ich einige Werte, die null oder negativ sein kann, und das offensichtlich verursacht Probleme mit log. Also habe ich folgendes versucht: Das vermeidet Fehler mit einem Negativprotokoll, aber die Ergebnisse für positive Werte unterscheiden sich von dem Original. Gibt es einen Algorithmus, der die logisch korrekten Ergebnisse (was auch immer das bedeutet) für alle Fälle erzeugen würde. Oder gibt es eine andere Mittelwertbildung Technik, die ähnlich wie die Verwendung von Log oben funktionieren würde, aber tolerant von Negativen gefragt 12. März um 16: 52Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12-und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzfristige Mittelwerte und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator (PPO) zu erzeugen. Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von Langzeittrends verwendet. Händler, die technische Analysen verwenden, finden bewegte Durchschnitte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber schaffen Verwüstung, wenn sie unsachgemäß verwendet oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die üblicherweise in der technischen Analyse verwendet werden, sind ihrer Natur nach hintere Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf eine bestimmte Marktkarte gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Sehr oft, bis zu der Zeit, in der eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, ist der optimale Markteintritt bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umarmt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert daher schneller. Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Handelseingangssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren sind sie für die Trends in den Märkten besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Die EMA-Indikatorlinie zeigt auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend. Ein wachsamer Trader wird nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie achten, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsrate von einem Bar zum nächsten. Zum Beispiel, da die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umzukehren, beginnt die EMAs-Änderungsrate von einem Bar zum nächsten zu verkleinern, bis zu diesem Zeitpunkt die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt sein. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung der sich bewegenden Mittelwerte verursacht wurde, weiter entgegenwirken könnte. Gemeinsame Verwendungen der EMA EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen. Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig verwenden Händler EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn ein EMA auf einer Tageskarte einen starken Aufwärtstrend zeigt, kann eine Intraday-Trader-Strategie sein, nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart zu handeln.