2x12 Moving Average

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 løp skal 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 partisjonering. ansvaret 17. september kl. 12 på 8 59. Thomas Bulkowskis vellykkede investeringsaktiviteter tillot ham å gå på pensjon i en alder av 36 år. Han er en internasjonalt kjent forfatter og trad er med 30 års aksjemarkedserfaring og allment ansett som en ledende ekspert på diagrammønstre. Han kan nås på. Støtte for dette nettstedet. Ved å klikke på linkene nedenfor, tar du deg til Hvis du kjøper noe, betaler de for henvisningen. Bulkski s 12-måneders Flyttende Gjennomsnitt. Skrevet av og copyright 2005-2017 av Thomas N Bulkowski Alle rettigheter forbeholdt Ansvarsfraskrivelse Du er alene ansvarlig for dine investeringsbeslutninger. Se Personvernerklæring for mer informasjon. Denne artikkelen diskuterer hvordan du bruker 12 måneders glidende gjennomsnitt for å oppdage tyr og bjørn markeder.12-måneders flytende gjennomsnittlig innledning. Det vises en oversikt over månedlige sluttpriser på SP 500-indeksen sammen med et 12 måneders glidende gjennomsnitt av disse lukkene som vises i rødt. Notat som i begynnelsen av 2000 til 2002 bjørnen markedet, gikk indeksen under det glidende gjennomsnittet på A som var et signal om å selge og flytte i kontanter. I bjørnemarkedet 2007 til 2009 dro indeksen også under det glidende gjennomsnittet på B I begge tilfeller var indeksen igjen under glidende gjennomsnitt til gjenopprettingen begynte på C og D. Hvis du skulle bruke 10-måneders glidende gjennomsnitt i stedet for 12, ville prisen gjennomsyre gjennomsnittet i den blå sirkelen og også langs CB-bevegelsen ved første berøring. De ville har forårsaket en unødvendig transaksjonskjøp, så selg eller omvendt, slik at et 12 måneders enkelt glidende gjennomsnitt virker bedre. Det litt lengre enkle glidende gjennomsnittet får deg tilbake til markedet litt senere på C og D enn ville 10-måneders enkeltflytting gjennomsnitt. Hvis du skulle teste dette, må du sørge for at du bruker månedlige sluttkurser og ikke høyder eller nedturer i løpet av måneden. Du vil finne at det bevegelige gjennomsnittet reduserer nedtrekk og risiko over buy-and-hold. 12-måneders Moving Average Trading Rules. Here er trading rules. Buy inn i markedet når SP 500 indeksen stiger over 12 måneders enkelt glidende gjennomsnitt av avsluttende priser. Sell når indeksen faller under det bevegelige gjennomsnittet.12-måneders Moving Average Testing. I spurte Dr Tom Helget å kjøre en simulering på S P 500-indeksen fra januar 1950 til mars 2010 Følgende tabell viser en del av resultatene. Her er det han sier om testen. Min test gikk fra 1 3 1950 til 31 31 2010 20 515 dager eller 56 17 år på GSPC-handler ble tatt når lukkingen krysset over n-perioden, månedlig enkelt glidende gjennomsnitt på åpent av dagen etter signalet Posisjonene ble avsluttet når lukkingen krysset under samme n-periode, enkel glidende gjennomsnitt på åpent dagen etter signalet jeg tillot for brøkdelte aksjer å bli kjøpt Min startverdi var 100 Perioder med det månedlige enkle glidende gjennomsnittet varierte fra 6 til 14. Optimalisering viste den beste ytelsen til å være 12-måneders SMA med en sammensatt årlig avkastning på 7 15 Hvis man skulle kjøpe på 1 29 1954 datoen for den første handelen som genereres av systemet og holder til sluttdatoen, vil CAR ha vært 7 36. Du kan laste ned en kopi av regnearkresultatene sine ved å klikke på linken. Skrevet av og copyright 2005-2017 av Thomas N Bulkowski All rights reserved Ved ansvarsfraskrivelse Du er alene ansvarlig for dine investeringsbeslutninger. Se Personvernerklæring for mer informasjon Man er den beste datamaskinen vi kan sette ombord på et romfartøy, og den eneste som kan masseproduseres med ufaglært arbeid. Basalgoritmen til X-11.The X -11-dekomponeringsprosedyren er basert på en fem-trinns enkel sesongjusteringsalgoritme Ifølge denne algoritmen, for å dekomponere tidsserier, burde brukeren. veve et innledende estimat av trendsyklusen ved å bruke et glidende gjennomsnitt til de raske dataene. Utvide dette estimatet fra de rå dataene for å oppnå et innledende estimat av det sesongmessige uregelmessige SI og bruke et glidende gjennomsnitt for SI for hver kvartstype separat for å oppnå første estimater av sesongkomponenten. trekke de første sesongfaktorene fra rådataene inn for å oppnå en innledende estimat av sesongjusterte serier, dvs. uregelmessig trend syklus og bruk et Henderson glidende gjennomsnitt for å oppnå et andre estimat av trend-syklusen. simulere trendsyklusen fra rådataene for å oppnå et andre estimat av SIs og bruke et glidende gjennomsnitt for hver kvartart for hverandre for å oppnå endelige estimater av sesongkomponenten. trekke sæsonfaktorene fra rådataene inn for å oppnå en sluttestimat av sesongjusterte serier og bruk et Henderson glidende gjennomsnitt for å få et endelig estimat av trendcyklen. Les mer om hvordan denne algoritmen brukes på X-11-metoden. Den grunnleggende algoritmen til X-11-metoden består av åtte trinn og tilsvarer bruk av den enkle algoritmen to ganger, chaging de bevegelige gjennomsnitt hver gang Denne grunnleggende åtte-trinns algoritmen brukes i del B, C og D i X-11. Det estimerer komponentene to ganger. Merkene 1 og 2 brukes til å skille dem fra hverandre Beskrivelsen nedenfor presenterer hvordan algoritmen kjører i del B For delene C og D går det på lignende måte. Skisse 1 Estimering av trendcyklus med 2x12 glidende gjennomsnitt. Den første estimeringen av trend-syklusen er oppnådd ved app liggende glidende gjennomsnitt til de opprinnelige tidsseriene. Det bevegelige gjennomsnittet som benyttes her er et 2 X 12 glidende gjennomsnitt, av koeffisienter som gjengir det sentrale punktet for en lineær trend, eliminerer ordre-12 konstant sesongmessighet og minimerer variansen av den uregelmessige komponenten The Utviklings trendcyklus er lagret i tabell B2.Step 2 Estimering av sesongbasert uregelmessig komponent. Det første estimatet av sesongbasert uregelmessig komponent er oppnådd ved å fjerne trendsyklusen fra tidsseriene. Resultatene blir holdt i tabell B3.Step 3 Estimering av sesongkomponenten med 3x3 glidende gjennomsnitt over hver måned. Estimeringen utføres på grunnlaget for sesongbasert uregelmessig komponent fra tidligere trinn korrigert med ekstreme verdier. Gjennomsnittlig glidende gjennomsnitt er et 3 X 3 glidende gjennomsnitt over 5 vilkår for koeffisientene Filteret blir brukt på sesongmessige uregelmessige forhold for hver periode, hver for seg, over 5 år. Da sesongfaktorene normaliseres ved hjelp av et sentrert 12-årig glidende gjennomsnitt, su ch at sesongmessige effekter over hele 12-månedersperioden er omtrentlig kansellert. Utfallet av dette trinnet er beholdt i tabell B5. Steg 4 Estimering av sesongjusterte serier. Estimeringen av sesongjusterte serier gjøres ved å fjerne fra startserie Tabell B1 det første estimatet av sesongkomponenten Tabell B5.Step 5 Estimering av trendcyklus med 13-timers Henderson glidende gjennomsnitt. Den andre estimeringen av trend-syklus Tabell B7 er hentet fra sesongjustert serie Tabell B6 glattet med 13- term Henderson filter. Step 6 Estimering av sesongbasert uregelmessig komponent. Et estimat av sesongbasert uregelmessig komponent oppnås ved å subtrahere trendsyklusformen den opprinnelige tidsserien. Resultatene lagres i tabell B8.Step 7 Estimering av sesongbaserte komponent med 3x5 glidende gjennomsnitt over hver måned. Det andre estimatet av sesongbasert uregelmessig komponent er oppnådd ved å fjerne trend-syklusen fra tidsseriene. Det bevegelige gjennomsnittet som brukes her er en såkalt lled 3x5 glidende gjennomsnitt over 7 termer, av koeffisienter og beholder lineære trender. Koeffisientene normaliseres slik at summen over hele 12-måneders perioden omtrentlig avbrytes. Resultatet av dette trinnet lagres i tabell B10. Steg 8 Estimering av Den sesongjusterte serien. Estimeringen av sesongjusterte serier gjøres ved å fjerne fra startserien Tabell B1 det andre estimatet av sesongkomponenten Tabell B10. Utgangen av dette trinnet er tabell B11. Hele vanskeligheten ligger da i valg av de bevegelige gjennomsnittene som brukes til estimering av trend-syklusen i trinn 1 og 5 på den ene side og for estimering av sesongkomponenten i trinn 3 og 5. Estimeringen av trend-syklusen krever valg av hensiktsmessig Henderson filter.