CTLy ieri CTL TSS attuale formazione stress punteggio cTC vostro costante CTL tempo ho TSS, questo è un numero compreso tra 20-500 A proposito del CTL dicono: CTL è calcolato come una media mobile esponenziale ponderata dei valori giornalieri TSS, con il tempo di default costante insieme a 42 giorni. CTL può quindi essere visto come analogo all'effetto positivo della formazione sull'andamento del modello di risposta impulsiva, cioè il primo termine integrale in Eq. 1, con l'avvertenza che CTL è un indicatore relativa delle variazioni di capacità di prestazioni a causa di cambiamenti di fitness, non un predittore assoluto (poiché il fattore di guadagno, ka (o k1), è stato eliminato). Chiunque può fare un esempio con diciamo un TSS 100 Quindi diciamo tutti i giorni da oggi in poi ho TSS 100 Ma io non sono sicuro di cosa esattamente si CTLexp e CTLstart essere in numero e come potranno cambiare Così ho capito che posso ottenere il risultato desiderato in questo modo: chiamare la funzione come: Ma la domanda rimane: mi piacerebbe sapere cosa sta succedendo dietro le quinte. Quindi, se qualcuno può spiegare, come Alfred Einstein sayd a una di 6 anni, che sarebbe molto apprezzato. Grazie. utilizzando l'equazione CTL: assumendo CTLstart 10 qui è un codice di Mathematica visualizzare l'accumulo oltre 42 giorni con lo stress 100 Im non ha familiarità con CTL ancora ma sembra che funziona come interesse composto o il rapporto aureo speranza questo è qualche utilità per voi Nota: ho appena appreso su Kahn accademia che le funzioni che prendono la loro produzione precedente il loro ingresso: CTLday2 CTLday1 (100 - CTLday1) 42 sono chiamati funzioni ricorsive. Un esempio famoso è il metodo di Newton. Di solito producono una sequenza nella quale elemento n1 è generato dall'elemento n. Iniziamo con un caso base. Ogni termine è definito in termini di durata prima. A volte una funzione esplicita può essere trovato che vi darà alcun elemento che ti piace, se si conosce il suo indice. ha risposto 30 Gennaio 16 ad 11: 49Forecasting con esponenziale medie per i dati fissi o quasi stazionario in movimento, la media mobile esponenziale è un metodo semplice per la previsione di serie temporali. Scegliere tra previsione e levigante per vedere la differenza tra loro è il parametro smoothing nella media mobile esponenziale ed è l'errore quadratico medio tra la previsione (curva rossa) e valori reali dei dati (curva blu). Valori maggiori di causa meno levigante. COSE di provare la previsione al momento è dato da dove è il valore effettivo della serie storica al momento. Questa ricorsione inizia. Quando . la previsione è per tutto il tempo e quando. la previsione è l'ultima osservazione. Per ulteriori informazioni sulla previsione con i metodi di livellamento esponenziale, vedere 1. Gli studenti dovrebbero chiedersi: c'è qualche relazione tra la comparsa dei dati e il valore ottimale di per la previsione Perché è neanche il movimento un ottimo metodo di previsione media esponenziale per i dati con un tendenza 1 SG Makridakis, SC Wheelwright, e RJ Hyndman, Previsione, metodi e applicazioni. 3a ed. Hoboken, NJ: John Wiley amp Sons, Inc. 1998.Im lavorando su un algoritmo di riconoscimento del suono in cui viene utilizzata una media mobile esponenziale di adattamento ai livelli sonori. Si scopre che l'assunzione di una media di tronchi funziona meglio di semplici somme (leviga dati erratici meglio), così ho usato questo algoritmo: newAverageX exp ((((dInterval - 1.0) log (dOldAverage)) log (dValue)) dInterval) Questo funziona bene, ma ora Ive ha esteso in una zona dove ho alcuni valori che possono essere zero o negativo, e che provoca, ovviamente, problemi di registro. Così ho provato la seguente: Questo evita gli errori di registro di un negativo, ma i risultati per i valori positivi sono diverso da quello originale. C'è un algoritmo che produrrebbe i risultati logicamente corretto (qualunque cosa significhi) per tutti i casi. O c'è un'altra tecnica di media che funzionano in modo simile all'utilizzo di registro sopra, ma essere tollerante di negativi chiesto 12 marzo 12 a 16: 52Exponential Media mobile - EMA Abbattere media mobile esponenziale - EMA Il 12 e 26 giorni EMAs sono più popolari le medie a breve termine, e sono utilizzati per creare indicatori come il movimento divergenza media di convergenza (MACD) e l'oscillatore prezzo percentuale (PPO). In generale, il 50 e 200 giorni EMA sono utilizzati come segnali di tendenze a lungo termine. I commercianti che utilizzano l'analisi tecnica trovano medie mobili molto utili e penetranti se applicato correttamente, ma creano il caos quando viene utilizzato in modo improprio o sono male interpretato. Tutte le medie mobili comunemente utilizzati in analisi tecnica sono, per loro stessa natura, gli indicatori in ritardo di sviluppo. Di conseguenza, le conclusioni tratte da applicare una media mobile a un particolare schema di mercato dovrebbe essere quello di confermare una mossa di mercato o ad indicare la sua forza. Molto spesso, nel momento di una linea dell'indicatore di media mobile ha fatto un cambiamento per riflettere un movimento significativo nel mercato, il punto ottimale di ingresso sul mercato è già passato. Un EMA non serve per alleviare questo dilemma certa misura. Poiché il calcolo EMA mette più peso sui dati più recenti, si abbraccia l'azione dei prezzi un po 'più stretto e quindi reagisce più veloce. Ciò è desiderabile quando un EMA è usato per derivare un segnale di entrata negoziazione. Interpretazione del EMA Come tutti si muovono gli indicatori medi, sono molto più adatti per trend dei mercati. Quando il mercato è in una tendenza rialzista forte e sostenuta. la linea dell'indicatore EMA mostrerà anche una tendenza rialzista e viceversa per un trend verso il basso. Un operatore vigile non solo prestare attenzione alla direzione della linea EMA ma anche il rapporto tra il tasso di variazione da un bar all'altro. Per esempio, come l'azione prezzo di un forte rialzo comincia ad appiattirsi e invertire, il tasso di variazione EMA da un bar all'altro comincerà a diminuire fino al momento che la linea indicatrice appiattisce e il tasso di variazione è zero. A causa dell'effetto ritardo, da questo punto, o anche qualche bar prima, l'azione di prezzo dovrebbe già invertito. Ne consegue che osservare una diminuzione consistente del tasso di variazione della EMA potrebbe esso stesso essere usata come indicatore che potrebbe contrastare ulteriormente il dilemma causato dall'effetto ritardo di media mobile. Utilizzi comuni del EMA EMA sono comunemente usati in combinazione con altri indicatori per confermare significativi movimenti del mercato e di valutare la loro validità. Per gli operatori che commerciano intraday e mercati in rapida evoluzione, l'EMA è più applicabile. Molto spesso i commercianti usano EMAs per determinare un bias di trading. Ad esempio, se un EMA su un grafico giornaliero mostra una forte tendenza al rialzo, una strategia commercianti intraday può essere quella di commerciare solo dal lato lungo su un grafico intraday.
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