Exponential Moving Average Ruby

Ich versuche, gleitende Durchschnitte (einfach und exponentiell) zu berechnen, und ich habe über das einfachstatistics Edelstein gekommen, der für meine Notwendigkeiten vollkommen ist. Ich versuche, den Code von diesem Link zu ändern: Wie einfache gleitende Durchschnitt zu berechnen) für meine Zwecke. ZIEL: Ich habe einen JSON wie dieser, der historische Preise für eine einzelne Aktie über einen langen Zeitraum auflistet: Dazu möchte ich gleitende Durchschnitte für jeden Tag hinzufügen (einfach und exponentiell - was das einfachste Kunststück zu tun scheint) 20 und 50 Tagesdurchschnitte (und andere nach Bedarf), so würde es so etwas für jeden Tag erscheinen: Ich würde es vorziehen, die yahoofinance verwenden, und einfachste Kunststücke und fügen Sie dann die Ausgabe an die ursprüngliche JSON wie ich ein Gefühl, dass einmal Ich habe ein besseres Verständnis, wird es einfacher für mich zu ändern. Unten ist mein Versuch, einen 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt für Microsoft zu berechnen (funktioniert nicht). Auf diese Weise (mit HistoricalQuotesdays) scheint davon auszugehen, dass das Startdatum ist heute, die nicht für mein Gesamtziel zu arbeiten. UPDATE: Ich dont eigentlich brauchen, um YahooFinance gem verwenden, wie ich bereits die Daten in einem JSON. Was ich nicht weiß, wie zu tun ist, ziehen Sie aus dem JSON-Array, machen Sie die Berechnungen mit dem simpleestatistics gem, und fügen Sie dann die neuen Daten in die ursprüngliche JSON. Ich habe zwei Möglichkeiten, um Ihre Daten zu erhalten. Hier sind sie (beachten sie beide können einen Block nehmen): Welches ein Array von YahooFinance :: HistoricalQuote-Objekten mit den folgenden Methoden zurückgibt: die ein Array von Werten aus der Dokumentation zurückgibt: Und um einen durchschnittlichen (einfachen gleitenden Durchschnitt) zu erhalten Kann leicht tun: Wo ary halten würde die Werte zu durchschnittlich (müssen floats oder es wird integer divide). Um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu machen, verwenden Sie einfach die folgende Formel: Wo nah die Aktien geschlossen sind, ist previousema gestern ema, und amountofdaysago ist der Bereich des Durchschnitts in die Vergangenheit, zum Beispiel 20 (Tage). Ich kann nicht einen ganzen Anfang Ruby Guide schreiben, aber die Grundlagen für das, was Sie brauchen, sind Hash und Array. Schauen Sie, wie man Ruby Hashes und Arrays, und das ist wahrscheinlich eine gute 30 Ruby Programmierung Recht dort verwenden. Zum Beispiel, um die json-Objekte in einem Array und dann nur die Schließungen zu bekommen, könnten Sie Arraymap wie folgt verwenden: hoffe, dass Sie starten n viel Glück AJ, danke für Ihre Hilfe. Ich weiß, für viele Parsing JSON ist einfach. Ich habe die Berechnungen für stdev (nicht mit Ihrem, I39m tut ein n-1 stdev). Ich habe dieses Calc auf Papier (und häufiger Excel) getan, aber don39t wissen, wie man es in Ruby (weshalb I39m mit einfachsten). Ich weiß, dass, um JSON zu analysieren Ich kann JSON. parse json tun, aber wie die Berechnungen für jeden Tag im Array zu tun und dann die Ergebnisse zurückgeben, um eine neue JSON noch entzieht mich (Ich brauche mehr von einem Dummys Guide - wenn Sie können Zeigen Sie mir auf alle Tutorials online wäre es toll). Vielen Dank für Ihre Hilfe, ich schätze es ndash gcubed Preis-Bewegung gegenüber der EMA für verschiedene Periode Eine Woche Zeitraum 3 EMA Mai zur Verfügung gestellt Resistance (http://www. germanyinews. com/) Am 24-Jan-17 vor 3 Tagen. 3 EMA Hat möglicherweise angegeben, Resistance am 19-Jan-17 vor 6 Tagen. 10 EMA Kann Resistance am 19-Jan-17 vor 6 Tagen zur Verfügung gestellt haben. 13 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 15 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 20 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 34 Tage EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. Zwei Wochen Zeitraum 3 EMA Crossover am 12-Jan-17 vor 10 Tagen. 5 EMA Crossover am 12-Jan-17 vor 10 Stunden. Bearish 10 EMA Crossover auf 18-Jan-17 vor 7 Tagen. Bearish 13 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 7 Stunden. 15 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 20 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 34 Tage EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 50 EMA Kann Resistance am 19-Jan-17 vor 6 Tagen zur Verfügung gestellt haben. Bearish 50 EMA Crossover auf 18-Jan-17 vor 7 Tagen. 200 Tage Crossover am 12-Jan-17 vor 10 Tagen. Ein Monat Zeitraum Bearish 10 EMA Crossover am 18-Jan-17 vor 7 Tagen. Bearish 13 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 7 Stunden. 15 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 20 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 34 Tage EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. Bearish 50 EMA Crossover auf 18-Jan-17 vor 7 Tagen. 100 EMA Kann Resistance am 11-Jan-17 erhalten haben 13 Tage. 200 Tage Crossover am 12-Jan-17 vor 10 Tagen. Drei Monate Zeitraum 10 EMA Kann Resistance am 24-Jan-17 vor 3 Tagen zur Verfügung gestellt haben. Bearish 10 EMA Crossover auf 18-Jan-17 vor 7 Tagen. 13 EMA Hat möglicherweise angegeben, Resistance am 24-Jan-17 vor 3 Tagen. Bearish 13 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 7 Stunden. Bearish 15 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 6 Tagen. 20 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 34 Tage EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 4 Tagen. 50 EMA Kann Resistance am 18-Jan-17 haben 9 Tage. Bearish 50 EMA Crossover am 13-Jan-17 vor 10 Stunden. 100 EMA Crossover am 09-Nov-16 vor 55 Tagen gefunden. 200 Tage Crossover am 12-Jan-17 vor 10 Tagen. Sechs Monate Zeitraum Bearish 13 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 7 Tagen. Bearish 15 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 7 Tagen. Bearish 20 EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 6 Tagen. Bearish 34 Tage EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 6 Tagen. 50 EMA Kann Resistance am 18-Jan-17 haben 9 Tage. Bearish 50 EMA Crossover am 13-Jan-17 vor 10 Stunden. 100 EMA Crossover am 09-Nov-16 vor 55 Tagen gefunden. 200 Tage Crossover am 12-Jan-17 vor 10 Tagen. Ein Jahr Zeitraum Bearish 34 Tage EMA Crossover am 20-Jan-17 vor 7 Tagen. 50 EMA Kann Resistance am 18-Jan-17 haben 9 Tage. Bearish 50 EMA Crossover am 13-Jan-17 vor 10 Stunden. 100 EMA Crossover am 09-Nov-16 vor 55 Tagen gefunden. 200 Tage Crossover am 12-Jan-17 10 Tage ago. Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittel, und sie werden verwendet, um Indikatoren wie zu schaffen Der gleitenden durchschnittlichen Konvergenzdivergenz (MACD) und dem prozentualen Preisoszillator (PPO). Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Durchschnittswerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nachlaufende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung eines konsequenten Abschwächens der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnittswerten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einem Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Diagramm handeln.