실행중인 이동 평균을 계산할 때 중간 기간에 평균을 배치하는 것이 좋습니다. 이전 예에서 처음 3 시간 기간의 평균을 계산하여 기간 3 옆에 배치했습니다. 3주기의 시간 간격, 즉 기간 2 다음. 이것은 홀수 시간 기간에는 유효하지만 짝수 시간 기간에는 그다지 좋지 않습니다. 그래서 M 4 일 때 첫 번째 이동 평균을 어디에 놓을까요? 기술적으로 이동 평균은 이 문제를 피하기 위해 M을 사용하여 MA를 평활화한다. 따라서 평활화 된 값을 평활화한다. 짝수 개의 평균을 취하면 평활화 된 값을 부드럽게 할 필요가있다. 다음 표는 M 4. David, 예, MapReduce는 많은 양의 데이터를 처리하기위한 것입니다. 지도와 감축 함수는 일반적으로지도 작성자와 감속기의 수를 고려해야합니다. 게시 한 알고리즘에 대해 신중히 생각해보십시오. 어떤 매퍼가 데이터의 어떤 부분을 가져올 지 모른다는 것을 알 수 있습니다. 각 입력 레코드는 필요한 모든 작업을 줄일 때마다 사용할 수 있습니다. Joe K Sep 18 12 22 22. 내 이해의 가장 좋은 점은 이동 평균이 MapReduce 패러다임은 기본적으로 정렬 된 데이터를 슬라이딩 윈도우로 처리하는 반면 MR은 정렬되지 않은 데이터의 범위를 처리합니다 솔루션은 다음과 같습니다. 사용자 정의 파 티셔를 구현하여 두 개의 다른 파티션을 두 번 실행 가능 각 실행마다 귀하의 감속기는 데이터의 다른 범위를 얻을 것입니다 및 이동 평균을 계산하는 것입니다 내가 설명하려고 시도 할 것입니다 먼저 감속기에 대한 데이터를 실행 R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8해야합니다. 일부 Q의 경우 다음 실행시 감속기는 R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14와 같은 데이터를 가져와야합니다. 나머지 이동 평균을 계산하십시오. 결과를 집계해야합니다. 맞춤형 파티셔의 Idea에는 두 가지 모드의 oper ation - 각각의 시간은 동등한 범위로 나뉘어 있지만 약간의 시프트가있는 의사 코드에서는 파티션 키처럼 보일 것입니다. SHIFT MAXKEY numOfPartitions 여기서 SHIFT는 구성에서 취해집니다. 단순화를 위해 0으로 시작하는 키의 최대 값 MAXKEY 0으로 시작합니다. RecordReader , IMHO는 특정 분할로 제한되고 분할 경계를 넘어갈 수 없기 때문에 IMHO 솔루션이 아닙니다. 또 다른 솔루션은 InputFormat의 일부인 입력 데이터 분할의 사용자 정의 논리를 구현하는 것입니다. 두 개의 다른 슬라이드를 수행 할 수 있습니다. 분할과 비슷합니다. 대답 9 월 17 일 12시 8시 59 분. 이동 평균 무엇입니까? 가장 인기있는 기술 지표 중 이동 평균은 현재 추세의 방향을 측정하는 데 사용됩니다. 이 자습서에서 일반적으로 쓰는 모든 유형의 이동 평균은 MA입니다. 과거 데이터 포인트의 수를 평균하여 계산 된 수학적 결과 일단 결정되면 결과 평균을 차트에 그려 트레이더가 smoo를 볼 수있게합니다 모든 금융 시장에 내재되어있는 일상적인 가격 변동에 초점을 맞추기보다는 데이터를 분석하는 것입니다. 간단한 이동 평균 SMA로 적절하게 알려진 이동 평균의 가장 간단한 형태는 주어진 집합의 산술 평균을 취하여 계산됩니다 예를 들어, 기본 10 일 이동 평균을 계산하려면 지난 10 일의 종가를 더한 다음 결과를 10으로 나눕니다. 그림 1에서 지난 10 일 동안의 가격 합계 110이 나뉩니다 10 일 평균에 도달하기위한 일 수 10 일 상인이 대신 50 일 평균을보고 싶다면 동일한 유형의 계산이 이루어 지지만 지난 50 일 동안의 가격이 포함됩니다. 결과 평균 11 이하는 과거 10 개 데이터 포인트를 고려하여 거래자에게 지난 10 일 동안 자산 가격이 어떻게 책정되었는지에 대한 아이디어를 제공합니다. 기술 거래자가이 도구를 이동 평균이 아닌 일반 평균이라고 부르는 이유가 궁금 할 것입니다. 대답은 새로운 값으로 b 사용할 수있는 가장 오래된 데이터 포인트는 집합에서 삭제되어야하며 새로운 데이터 포인트가이를 대체해야합니다. 따라서 데이터 세트는 새로운 데이터가 사용 가능할 때 지속적으로 계정으로 이동합니다. 이 계산 방법은 현재 정보 그림 2에서 새 값 5가 집합에 추가되면 지난 10 개의 데이터 요소를 나타내는 빨간색 상자가 오른쪽으로 이동하고 15의 마지막 값이 계산에서 제외됩니다. 5가 15의 높은 값을 대체하면 데이터 세트의 평균이 11에서 10으로 감소하는 것을 볼 수 있습니다. 이동 평균은 어떻게 보입니까 MA의 값이 계산되면 차트에 플롯되고 연결되어 움직이는 평균선을 만듭니다. 이 커브 선은 기술 트레이더의 차트에서 흔히 볼 수 있지만 나중에 사용되는 방식은 크게 다를 수 있습니다 그림 3에서 볼 수 있듯이 미주 추가 계산에 사용 된 기간의 수를 조정하여 모든 차트에 하나의 이동 평균보다 커야합니다. 이 커브 선은 처음에는 혼란 스럽거나 혼란스럽게 보일 수 있지만 시간이 지남에 따라 익숙해집니다. 빨간색 선은 단순히 평균 가격입니다. 지난 50 일 동안 파란 선은 과거 100 일 동안의 평균 가격입니다. 이제 이동 평균이 무엇인지 그리고 어떻게 생겼는지 이해하면 다른 유형의 이동 평균을 도입하고 간단한 이동 평균은 거래자들 사이에서 매우 인기가 있지만 모든 기술 지표와 마찬가지로 비평가가 있습니다 많은 개인은 SMA의 유용성은 데이터 시리즈의 각 포인트가 동일하게 가중되기 때문에 제한적이라고 주장합니다. 시퀀스에서 어디에서 발생하는지에 관계없이 비평가들은 가장 최근의 데이터가 이전 데이터보다 더 중요하며 최종 결과에 더 큰 영향을 주어야한다고 주장합니다. 이에 대한 응답으로 바티칸은 최근의 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 시작하여 다양한 유형의 새로운 평균을 발명했으며, 그 중 가장 인기있는 것은 지수 이동 평균 EMA입니다. 자세한 내용은 가중치 이동 평균 및 What 's s SMA와 EMA의 차이. 지수 이동 평균 지수 이동 평균은 새로운 정보에보다 민감하게 반응하도록 최근 가격에 더 많은 가중치를 부여하는 이동 평균 유형입니다. EMA 계산을위한 다소 복잡한 공식을 학습하면 거의 모든 차트 작성 패키지가 계산을 수행하기 때문에 많은 상인에게는 불필요합니다. 그러나 수학 괴짜에 대해서는 EMA 방정식이 있습니다. 공식을 사용하여 EMA의 첫 번째 점을 계산할 때 이전 EMA로 사용할 수있는 값 없음이 간단한 문제는 간단한 이동 평균으로 계산을 시작하고 위의 공식을 계속 사용하여 해결할 수 있습니다. 간단한 이동 평균 및 지수 이동 평균 모두를 계산하는 방법에 대한 실례를 포함하는 샘플 스프레드 시트를 제공했습니다. EMA와 SMA의 차이점 이제 SMA와 SMA 간의 차이점을보다 잘 이해하게되었습니다. EMA가 계산되면 이러한 평균이 어떻게 다른지 살펴 봅시다 EMA의 계산을 살펴보면 최근 데이터 요소에 중점을 두어 가중 평균의 유형으로 인식합니다. 그림 5에서 숫자 각 평균에 사용 된 기간의 평균은 동일 15이지만 EMA는 변화하는 가격에보다 신속하게 응답합니다. 가격이 상승 할 때 EMA가 더 높은 가치를 지니고 가격이 하락할 때 SMA보다 빠르다는 것을 주목하십시오. 많은 상인들이 SMA를 통해 EMA를 사용하는 것을 선호하는 주요 이유. 다른 날들의 의미 이동 평균은 사용자가 원하는 모든 시간 프레임을 자유롭게 선택할 수있는 완전히 사용자 정의 가능한 표시기입니다. 평균을 생성 할 때 이동 평균에 사용되는 가장 일반적인 기간은 15, 20, 30, 50, 100 및 200 일입니다. 평균을 생성하는 데 사용되는 시간이 짧을수록 변경 가격이 더 민감 해집니다. 스팬, 민감도가 낮아 지거나 평탄 해지면 평균값이됩니다. 이동 평균을 설정할 때 사용할 적절한 시간 프레임이 없습니다. 어느 것이 가장 효과적인지 알아내는 가장 좋은 방법은 여러 다른 시간을 실험하는 것입니다 당신이 당신의 전략에 맞는 것을 찾을 때까지
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