Sentrert Bevegelse Gjennomsnittet For Ukentlig Data

David, ja, MapReduce er ment å operere på en stor mengde data. Og ideen er at kart og reduksjonsfunksjoner generelt burde ikke vare hvor mange mappere eller hvor mange reduksjonsmaskiner det er, det er bare optimalisering. Hvis du tenker nøye på algoritmen jeg postet, kan du se at det ikke spiller noen rolle hvilken mapper får hvilke deler av dataene hver inngangspost vil være tilgjengelig for alle redusere operasjoner som trenger det Joe K Sep 18 12 på 22 30.I best av min forståelse flytter gjennomsnittet er ikke pent kart til MapReduce-paradigmet siden beregningen er i hovedsak skyvevindu over sorterte data, mens MR behandler ikke-kryssede områder av sorterte data Løsning jeg ser er som følger a For å implementere tilpasset partisjoner for å kunne lage to forskjellige partisjoner i to løp I hvert løp vil reduksjonene dine få forskjellige dataområder og beregne glidende gjennomsnitt hvor passende jeg vil prøve å illustrere. I første løpsdata for reduksjonsaggregat skal R1, Q7, Q8. Der vil du cacluate glidende gjennomsnitt for noen Qs. In neste runde bør reduksjonsapparatene få data som R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14. Og caclulate resten av bevegelige gjennomsnitt. Da må du samle resultater. tilpasset partisjoner at den vil ha to operasjonsmoduser - hver gang de deler inn i like rekkevidde, men med litt skift I en pseudokode vil det se ut som denne partisjonsknappen SHIFT MAXKEY numOfPartisjoner hvor SHIFT vil bli tatt fra konfigurasjonen MAXKEY maksimal verdi av nøkkelen jeg antar for enkelhet at de starter med null. RecordReader, IMHO er ikke en løsning siden det er begrenset til spesifikk splitt og kan ikke glide over splittens grense. En annen løsning ville være å implementere tilpasset logikk for å dele inndataene det er en del av InputFormat It kan gjøres for å gjøre 2 forskjellige lysbilder, ligner på partisjonering. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Hva er de. I tillegg til de mest populære tekniske indikatorene, brukes glidende gjennomsnitt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type Flytende gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen, da MA er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter. Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for et bevegelige gjennomsnitt, passende kjent som et enkelt bevegelig gjennomsnittlig SMA, beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett med verdier. For eksempel til beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt du vil legge opp sluttkursene fra de siste 10 dagene og deretter dele resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 delt med antall dager 10 å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet Hvis en handelsmann ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under 11 tar hensyn til e over 10 datapunkter for å gi forhandlere en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et bevegelige gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt Svaret er det som nytt verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed går datasettet kontinuerlig til å regne for nye data etter hvert som det blir tilgjengelig. Denne beregningsmåten sikrer at bare strømmen informasjon blir regnskapsført I figur 2 flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunktene til høyre, og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen, fordi den relativt små verdien av 5 erstatter den høye verdien av 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets reduksjon, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hvad ser flytte gjennomsnitt ut som en gang Når verdiene til MA har blitt beregnet, de er pl otted på et diagram og deretter koblet til for å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk mer på dette senere. Som du kan se i figur 3, er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt til et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse svingete linjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem når tiden går. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen over De siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen i løpet av de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type bevegelige gjennomsnitt og undersøke hvordan det skiller seg fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hver punkt i dataserie vektes det samme uansett hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene, og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. På grunn av denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt til nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet EMA. For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. Exponential Moving Average Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk på å gjøre det mer responsivt på ny informasjon. Læring den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange handelsfolk, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen. Når du bruker formelen t o regne ut det første punktet til EMA, kan du merke at det ikke er noen verdi tilgjengelig for å bruke som forrige EMA. Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette videre med formelen derfra. Vi har ga deg et eksempelarkiv som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes , la oss se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder brukt i hvert gjennomsnitt er identisk 15, men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Merk hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen senker Denne responsen er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. Hva er de forskjellige dagene Gjennomsnittlig Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager gjennomsnittet De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsperioden som brukes til å skape gjennomsnittet, jo mer følsomt blir det for prisendringer. Jo lengre tidsperiode, jo mindre følsomme eller mer glatt ut, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du oppretter dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi. Når du beregner et løpende bevegelige gjennomsnittsnivå, plasserer gjennomsnittet i mellomtiden en viss tid. I det forrige eksempelet beregner vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av perioden 3 Vi kunne har plassert gjennomsnittet midt i tidsintervallet på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulike tidsperioder, men ikke så bra for like tidsperioder Så hvor skal vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4 Teknisk sett vil det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2 5, 3 5. For å unngå dette problemet glatter vi MAs ved å bruke M 2. Vi glatter de glatte verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall vilkår, må vi glatte det jevne verdier. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.