Esponenziale Media Mobile A Banda Larga

Media mobile esponenziale (EMA) per misurare una media mobile esponenziale. unire una percentuale definita del valore attuale con una percentuale inverso del secondo valore della media mobile esponenziale. Se hai dato 25 peso al valore effettivo, si dovrebbe riassumere 25 del valore effettivo al 75 della media mobile precedente per ottenere la media reale in movimento. Per definire il peso relativo che dovrebbe essere data valori precedenti, utilizzare il periodo. Per determinare la percentuale, utilizzare la formula: un periodo di 7 si tradurrà in 25 (2 (71)) del valore reale e di utilizzare 75 del precedente movimento valore medio esponenziale). Attenzione: Tutti i valori precedenti (compresi i valori precedenti il ​​periodo) formano un vero e proprio media mobile esponenziale. Il termine è usato come un calcolo approssimato del periodo di tempo per cui i valori rimarranno essenziale nella stima. All'inizio di una serie di dati, il valore dovrebbe essere pari a zero in modo che possa prestare maggiore attenzione ai valori fino al termine del periodo. Le medie mobili possono rivelarsi utili per la levigatura, i dati grezzi rumorosi, ad esempio, i prezzi al giorno. I dati sui prezzi possono variare molto da tutti i giorni e ancora nascondere se il prezzo è in crescita o in diminuzione. Si vede anche un quadro più generale delle tendenze di fondo possibile se si guarda il prezzo medio in movimento. Occasionalmente, medie mobili vengono applicati per definire la tendenza, ma possono anche essere utilizzati per verificare se i dati si oppone la tendenza. sistemi di ingresso e di uscita confronto di solito i dati di una media mobile per determinare se sta sostenendo una tendenza o di iniziare una nuova. Ecco perché la media mobile esponenziale è solo uno dei tipi di media mobile. In una media mobile normale, tutti i dati relativi ai prezzi ha lo stesso peso nel calcolo della media, con la più antica del valore eliminato come viene aggiunto ogni nuovo valore. Nel mobile esponenziale equazione media, mentre la media viene misurata, la più recente azione del mercato ottiene maggiore importanza. Ancora i dati dei prezzi più antica della media mobile esponenziale viene mai eliminato. Un segnale di vendita si verifica se le medie a breve e medio termine cross dalla cima al fondo della media a lungo termine. Al contrario, un segnale di acquisto succede se le medie breve e intermedi termine attraversano dal basso rispetto alla media a lungo termine. Se il commercio solo 2 medie mobili esponenziali in un sistema di crossover, è meglio usare le medie di lungo periodo. E 'piuttosto importante sapere che una media mobile esponenziale di 5 giorni di solito è costituito da oltre 5 giorni vale la pena di dati e può comprendere i dati da tutta la vita di un contratto future. Quindi tali medie mobili possono essere cercati meglio mediante le loro costanti di livellamento reali, come il numero di giorni di dati nel calcolo resta uguale per la media di 5 giorni come per la media di 10 giorni. calcoli esponenziali si svolgono a vari valori medi in movimento a seconda del punto di iniziare with. Exponential Media mobile - EMA SMONTAGGIO media mobile esponenziale - EMA Il 12 e 26 giorni EMAs sono più popolari 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 chart. by intraday Steve Uhlig, Olivier Bonaventura - Comput. Commun. Rev. 2004. Oggi, la maggior parte dei sistemi autonomi di multi-collegato (AS) hanno bisogno di controllare il flusso del loro traffico interdominio sia per prestazioni e motivi economici. Questo è solitamente fatto modificando manualmente le configurazioni BGP dei router su una base di prova ed errori soggetto a errori. In questo lavoro, abbiamo dimostrative. Oggi, la maggior parte dei sistemi autonomi di multi-collegato (AS) hanno bisogno di controllare il flusso del loro traffico interdominio sia per prestazioni e motivi economici. Questo è solitamente fatto modificando manualmente le configurazioni BGP dei router su una base di prova ed errori soggetto a errori. In questo lavoro, abbiamo dimostrato che la progettazione sistematica di tecniche di ingegneria del traffico BGP-based per AS stub sono possibili. Il nostro approccio per risolvere questo problema ingegneria del traffico è quello di consentire l'operatore di rete di definire funzioni obiettivo sul traffico interdominio. Queste funzioni obiettivo sono utilizzati da una scatola di ottimizzazione posizionato all'interno della AS che controlla il traffico interdominio sintonizzando i messaggi iBGP distribuiti all'interno della AS. Si dimostra che l'utilizzo di un algoritmo evolutivo efficiente permette sia di ottimizzare la funzione obiettivo e limitare il numero di messaggi iBGP. Mantenendo una vita sulle rotte ottimizzato, mostriamo anche che fornire stabilità al percorso interdominio seguito dal traffico è possibile. Valutiamo le prestazioni della soluzione basata su tracce di traffico provenienti da due AS stub di diverse dimensioni. Le nostre simulazioni mostrano che il traffico interdominio può essere efficacemente progettata utilizzando non più di un paio di annunci iBGP al minuto. Il nostro contributo in questo lavoro. di Emanuele Goldoni, Giuseppe Rossi. Del 2008. End-to-end a disposizione la stima della larghezza di banda è molto importante per le applicazioni che dipendono larghezza di banda, la verifica della qualità del servizio e di ingegneria del traffico. Sebbene diverse tecniche e strumenti sono stati sviluppati nel passato, producendo stime precise in tempo reale rimane ancora difficile, principale. End-to-end a disposizione la stima della larghezza di banda è molto importante per le applicazioni che dipendono larghezza di banda, la verifica della qualità del servizio e di ingegneria del traffico. Sebbene diverse tecniche e strumenti sono stati sviluppati nel passato, producendo stime precise in tempo reale rimane ancora difficile, principalmente a causa della mancanza di controllo sul percorso di rete misurato e condizioni ambientali, come rumore e burstiness traffico a breve termine. Questo articolo presenta VHF (verticale filtro orizzontale), una media mobile (EWMA) tecnica ponderata esponenzialmente modificato preso in prestito dal mondo finanziario il nostro obiettivo è quello di produrre stime precise della larghezza di banda disponibile, riducendo l'impatto delle osservazioni rumorosi. La precisione di questa soluzione è confrontata con altre tecniche EWMA, dimostrando che VHF ha buone prestazioni e stabilità. I risultati della simulazione mostrano anche che il comportamento VHF è abbastanza prevedibile e non vi è alcuna necessità di mettere a punto il filtro ogni volta che cambiano le condizioni della rete. da Vladimir Privman. La responsabilità per i contenuti poggia su autori e non su IARIA, né su IARIA volontari, personale, o appaltatori. IARIA è il proprietario della pubblicazione e degli aspetti editoriali. IARIA si riserva il diritto di aggiornare il contenuto per il miglioramento della qualità. Astraendo è consentito con credito. La responsabilità per i contenuti poggia su autori e non su IARIA, né su IARIA volontari, personale, o appaltatori. IARIA è il proprietario della pubblicazione e degli aspetti editoriali. IARIA si riserva il diritto di aggiornare il contenuto per il miglioramento della qualità. Astraendo è consentito con credito alla fonte. Le biblioteche sono autorizzati a fotocopiare o stampare, fornendo è menzionato il riferimento e che il materiale risultante è reso disponibile a costo zero. Riferimento dovrebbe menzionare: International Journal on Advances in Sistemi e Misure, ISSN 1942-261x vol. 2, n. 4, 2009, il rumore utilizzando pesi inferiori i. Tuttavia, se il cambiamento persiste, il filtro deve convergere rapidamente al nuovo valore. L'equazione (19) dovrebbe quindi assumere la forma: Ei iEi1 (1 i) Oi. (20) passa-basso EMA -42--, Stabilità 43 e errore in base filtri 43 sono tre tecniche esistenti progettati intorno a questa filosofia. Anche se sono stati proposti un paio di anni fa, al nostro meglio nessuno di loro conoscenze. da Hejun Wu, Qiong Luo. Osserviamo due problemi nei sistemi di pianificazione in corso per l'in-rete di elaborazione di query sensore: (1) un piano di esecuzione di query non cambia mai dopo che è stato immesso nella rete e (2) il programma di comunicazione dei dati considera raramente il carico di lavoro di query. Entrambi i problemi gravemente ferito la prestazione, b. Osserviamo due problemi nei sistemi di pianificazione in corso per l'in-rete di elaborazione di query sensore: (1) un piano di esecuzione di query non cambia mai dopo che è stato immesso nella rete e (2) il programma di comunicazione dei dati considera raramente il carico di lavoro di query. Entrambi i problemi gravemente ferito le prestazioni, perché le dinamiche di runtime, come la connettività wireless ei flussi di dati, cambiano frequentemente e influiscono sulle prestazioni notevolmente. Per affrontare questi due problemi, proponiamo un adattivo, il programmatore olistica, AHS, cui elenchi sia gli operatori di query e la comunicazione dei dati, ed è in grado di adattare i programmi alle dinamiche di runtime. Abbiamo implementato AHS in nesC e abbiamo testato su granelli reale, nonché nella simulazione. I nostri risultati mostrano che AHS migliora le prestazioni di elaborazione delle query in diversi contesti dinamici. 1. medio Ving (GEMA) modello per il secondo livello dal momento che è in grado di stimare i valori dei dati sensoriali n mentre i modelli (EMA) comunemente usati media mobile esponenziale in grado di prevedere un solo valore prossimo -4--. AHS avrebbe dovuto considerare tutti i n prossimi valori dei dati sensoriali come la stessa se si utilizza questi modelli EMA. In AHS, n è impostato come il numero medio di valori di dati sensoriali consecutive con lo stesso segno i. da Ramon Serna Oliver, Gerhard Fohler, Technische Universität Kaiserslautern. La natura di reti di sensori wireless e dei loro de-ployments in ambienti reali impedire l'applicazione di metodi in tempo reale classico di garantire proprietà tempestività, che è ulteriormente complicato dal l'importanza fondamentale di un basso consumo energetico. In questo articolo presentiamo un metodo per stimare. La natura di reti di sensori wireless e dei loro de-ployments in ambienti reali impedire l'applicazione di metodi in tempo reale classico di garantire proprietà tempestività, che è ulteriormente complicato dal l'importanza fondamentale di un basso consumo energetico. In questo articolo presentiamo un metodo per stimare probabil-vità di rispettare le scadenze di consegna end-to-end e di estendere il concetto di percorso di routing, fornendo in tal modo la conoscenza addi-zionale per il luppolo di rete. 1 ry per ogni link in base alle sue prestazioni. Pertanto, è sufficiente stimare la media e la varianza di tale distribuzione per applicare il CLT. Proponiamo la media mobile esponenziale ponderata (EWMA) -2-- come mezzo per ottenere questo calcolo con poco utilizzo della memoria e sovraccarico della CPU basso (Equazione 6). Un parametro (0 1) è impostato a pesare le misure reali rispetto al passato, HENC. da Ramon Serna Oliver, Technische Universitat Kaiserslautern. Del 2009. La natura di reti di sensori wireless (WSN) impedisce l'applicazione di metodi in tempo reale classici a meno restrittive ipotesi sono prese circa la partecipazione en-tità. Così, per l'applicabilità nei metodi implementazioni alternative realistiche in grado di offrire qualità significativa del servizio (QoS) in base a r. La natura di reti di sensori wireless (WSN) impedisce l'applicazione di metodi in tempo reale classici a meno restrittive ipotesi sono prese circa la partecipazione en-tità. Così, per l'applicabilità nelle distribuzioni realistici metodi alternativi in ​​grado di offrire qualità significativa del servizio (QoS) sulla base di ipotesi realistiche sono necessari. Questa relazione tecnica presenta un approccio per stimare garanzie di tempestività probabilistiche di end-to-end di ritardi di consegna messaggio in WSN. Ogni nodo calcola a run-time statistiche locali circa la sua latenza inoltro dei messaggi con bassi requisiti di com-computazionali e di memoria. La composizione di questa informazione locale viene utilizzato in fase di esecuzione di costruire una metrica che stima la funzione di densità di probabilità (pdf) della latenza end-to-end di un percorso. Questa metrica benefici QoS adattivi in ​​quanto è costantemente aggiornato in fase di esecuzione e riflette lo stato della rete attuale. I risultati della simulazione sottolineano la precisione del metodo. Capitolo 1 la latenza e S2 fornire un indicatore approssimativo della qualità della connessione: luppolo con elevata varianza potrebbe trattarsi di un numero maggiore di ritrasmissioni. Proponiamo la media mobile esponenziale ponderata (EWMA) -3 come mezzo per ottenere questo calcolo con poco utilizzo della memoria e basso overhead della CPU (equazione 3.2). Un parametro (0 1) è impostato a pesare le misure reali rispetto al passato, ha. da Adam Wierzbicki, Lars Burgstahler. La progettazione e la gestione di reti di telecomunicazione richiede spesso decisioni di misura basati su. Esempi di tali decisioni di instradamento QoS-based, dove la misura della capacità del collegamento utilizzata influenza la selezione del percorso, o posizione di cache che utilizza misurazioni di throughput medio TCP. La progettazione e la gestione di reti di telecomunicazione richiede spesso decisioni di misura basati su. Esempi di tali decisioni di instradamento QoS-based, dove la misura della capacità del collegamento utilizzata influenza la selezione del percorso, o posizione di cache che utilizza misurazioni di throughput medio TCP. Tuttavia, la variabilità delle misurazioni delle condizioni di rete rende difficile usarli per tali decisioni. In QoS routing, le decisioni devono essere stabili al fine di evitare pacchetto riordino in posizione della cache, un piccolo cambiamento nelle misure può portare a una completamente diversa decisione posizione. Pertanto, algoritmi di stima vengono utilizzati per attenuare le misurazioni. La qualità delle decisioni basate su stime dipende quanto vicino stima è a condizioni reali, e sul modo variabile è. Vi è un compromesso tra questi due obiettivi che rende difficile scegliere un idoneo metodo di stima. In questo documento, un approccio che utilizza l'analisi multi-criteri per valutare la qualità di un algoritmo di stima è introdotto. Si è mostrato come il metodo di valutazione può essere adattata alle preferenze del progettista dell'algoritmo. Alcuni algoritmi di stima esempio vengono valutate tracce di traffico sintetici e reali utilizzando l'approccio proposto è mostrato come la valutazione può essere adattata per due diverse applicazioni. di Emanuele Goldoni, Alberto Torelli. Stima larghezza di banda disponibile AbstractEnd-to-end è una metrica cru-ciale per i servizi di banda-dipendente come lo streaming multimediale, peer-to-peer e applicazioni di gioco è utile anche per la qualità del servizio di verifica e di ingegneria del traffico. Questo documento presenta i dettagli di ASSOLO, un EF. Stima larghezza di banda disponibile AbstractEnd-to-end è una metrica cru-ciale per i servizi di banda-dipendente come lo streaming multimediale, peer-to-peer e applicazioni di gioco è utile anche per la qualità del servizio di verifica e di ingegneria del traffico. Questo documento presenta i dettagli di ASSOLO, uno strumento di sondaggio attivo efficace per stimare la larghezza di banda disponibile di un percorso di rete. Lo strumento si basa sul concetto ben noto di congestione autoindotta, ed è dotato di un nuovo profilo di traffico tastatura denominato REACH (riflessa esponenziale Chirp) per testare una vasta gamma di possibili velocità con un singolo flusso di pacchetti. Inoltre, il programma viene eseguito all'interno di un sistema operativo in tempo reale e utilizza alcune tecniche di de-noising per migliorare il processo di misurazione. risultati Ex-sperimentali mostrano che ASSOLO supera pathChirp, uno strumento di misurazione dello stato-of-the-art, la stima della larghezza di banda disponibile con maggiore precisione e stabilità in presenza di diverse sorgenti di cross-traffico. Inoltre, dimostriamo che l'uso di un sistema operativo in tempo reale può aumentare la stabilità delle stime diminuire l'impatto di cambi di contesto software. Parole-larghezza di banda disponibile, misurazione rete attiva, valutazione delle prestazioni, in tempo reale. rumore I. utilizzando pesi inferiori i. Tuttavia, se il cambiamento persiste, il filtro deve convergere rapidamente al nuovo valore. L'equazione (19) dovrebbe quindi assumere la forma: Ei iEi1 (1 i) Oi. (20) passa-basso EMA -42--, Stabilità 43 e errore in base filtri 43 sono tre tecniche esistenti progettati intorno a questa filosofia. Anche se sono stati proposti un paio di anni fa, al nostro meglio nessuno di loro conoscenze. da Mary Looney, Oliver Gough. la stima dei tassi AbstractTraffic è una parte essenziale di gestione e controllo del traffico nella produzione di Quality of Service (QoS) delle reti abilitate. Diverse tecniche di stima dei tassi sono state proposte per la stima dei tassi di traffico efficiente. Idealmente, questi stimatori dovrebbe essere agile, stabile e precisa. la stima dei tassi AbstractTraffic è una parte essenziale di gestione e controllo del traffico nella produzione di Quality of Service (QoS) delle reti abilitate. Diverse tecniche di stima dei tassi sono state proposte per la stima dei tassi di traffico efficiente. Idealmente, questi stimatori dovrebbe essere agile, stabile e preciso per tenere traccia delle modifiche del tasso di traffico in fretta, ma ignorare le modifiche a breve termine a causa di comportamento del traffico per produrre risultati accurati. Tuttavia, un singolo stimatore tasso non può sempre essere configurato per essere agile e stabile. In questo lavoro proponiamo un algoritmo di stima tasso che utilizza due tecniche di stima dei tassi in un approccio basato flip-flop per permetterle di essere agile nel misurare i cambiamenti reali di traffico in modo tempestivo e preciso, oltre ad essere stabile nell'ignorare breve termine variazioni del traffico. Indagine su algoritmi TSW e EWMA esistenti viene eseguita per determinare quelli che funzionano meglio con lo stimatore proposto in termini di agilità e stabilità. analisi simulazione viene utilizzata per analizzare le prestazioni dell'algoritmo proposto rispetto a quello di un filtro flip-flop esistente. Risultati quantitativi dimostrano il miglioramento delle prestazioni dello stimatore proposto sopra quella del filtro flip-flop esistente essendo una tecnica di stima tasso agile, stabile e preciso. le fluttuazioni dello stimatore agile solo introdurre instabilità e errore nel sistema. Un certo numero di approcci sono stati proposti per superare inconvenienti della EWMA. Questi includono il EWMA dinamico -12-- e EWMA basata Finestra oraria 1. Questi algoritmi eseguono stime periodicamente al contrario di un pacchetto da basi pacchetto riducendo così la complessità computazionale del EWMA. Propongono anche t. da Daniel Manca, Mainak Chatterjee, Taskin Kocak. Del 2007. Questo documento propone un nuovo algoritmo di clustering per il sistema di posizionamento globale (GPS) a base di reti mobili ad hoc che prende in considerazione la direzione del flusso complessivo del traffico nella rete. L'algoritmo di logica leader del gruppo proposto è motivato con l'algoritmo di routing ibrido quorum GPS. Questo documento propone un nuovo algoritmo di clustering per il sistema di posizionamento globale (GPS) a base di reti mobili ad hoc che prende in considerazione la direzione del flusso complessivo del traffico nella rete. L'algoritmo di logica capo del cluster proposto è motivato dall'algoritmo ibrido instradamento quorum GPS, dove clusterheads sono posizionati sul terreno su una griglia cellulare concettuale. L'algoritmo di clustering distribuito proposto sceglie i clusterheads sulla base dei modelli di flusso di traffico, cioè i nodi più adatti a trasmettere e traffico di rete sono selezionati. Il nostro approccio consente una clusterhead che è sopraffatto con l'invio di pacchetti di individuare un ulteriore clusterhead dai nodi disponibili nella sua cella di condividere il suo carico. Allo stesso modo, clusterheads con basso carico cercheranno di cedere il loro ruolo di clusterhead. Vi proponiamo un nuovo concetto chiamato Fanning cellulare che permette clusterheads collocato in una cella di condividere le responsabilità di routing dichiarando che le cellule sono responsabili per il routing dei pacchetti ad. Abbiamo condotto vasti esperimenti di simulazione con i modelli di traffico direzionali forzate. Due importanti risultati sono presentati: il consumo di energia per clusterhead e ritardo medio di accodamento per ogni clusterhead. I risultati in termini di spese generali dei messaggi, numero di clusterheads, consumo di energia, e di ritardo in coda rivelano che le prestazioni del sistema è maggiore quando clusterheads sono scelti considerando la direzione del traffico indicatori flow. Technical in Python Descrizione Indicatori tecnici in Python per ora non ci sono: RSI - Relative Strength Index, SMA - media mobile semplice, WMA - Weighted Moving Average, EMA - media mobile esponenziale, BB - bande di Bollinger, Bollinger larghezza di banda, B, ROC e buste MA Quando posso io aggiungere di più. Se qualcuno vuole contribuire con nuovo codice o correctionssuggestions, sentitevi liberi. 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