Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs unter Verwendung von M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Terme mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.David, Ja, MapReduce ist Um auf einer großen Datenmenge zu arbeiten. Und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und reduzieren Funktionen sollte nicht kümmern, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierer gibt es, die nur Optimierung ist. Wenn Sie sorgfältig über den Algorithmus ich gepostet denken, können Sie sehen, dass es doesn39t Angelegenheit, welche Mapper bekommt, welche Teile der Daten. Jeder Eingabesatz ist für jede reduzierte Operation verfügbar, die es benötigt. Ndash Joe K 18. September um 22:30 Im besten Fall meines Verständnisses gleitende Durchschnitt ist nicht schön Karten MapReduce-Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten ist, während MR Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten. Lösung, die ich sehe, ist wie folgt: a) Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um zwei verschiedene Partitionen in zwei Durchläufen zu machen. In jedem Lauf erhalten Ihre Reduzierer verschiedene Bereiche der Daten und berechnen gleitenden Durchschnitt, wo passend, werde ich versuchen zu illustrieren: Im ersten Lauf Daten für Reduzierer sollte: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Hier werden Sie gleitenden Durchschnitt für einige Qs cacluate. Im nächsten Lauf sollten Ihre Reduzierer Daten wie erhalten: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Und caclulate den Rest der gleitenden Durchschnitte. Dann müssen Sie Ergebnisse zu aggregieren. Idee der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es zwei Modi der Operation haben wird - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung. In einem Pseudocode sieht es so aus. Partition (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) Dabei gilt: SHIFT wird aus der Konfiguration übernommen. MAXKEY-Maximalwert der Taste. Ich nehme zur Vereinfachung an, dass sie mit Null beginnen. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf bestimmte Split beschränkt ist und kann nicht über Splits Grenze gleiten. Eine weitere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung der Eingangsdaten (es ist Teil der InputFormat) zu implementieren. Es kann getan werden, um 2 verschiedene Folien zu machen, ähnlich wie partitioning. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22 , 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für den ersten Durchschnitt ausmachen 10 Tage als ersten Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge des zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Die Abwärtsmomentum wird mit einem bärischen Übergang bestätigt, der auftritt, wenn eine kurzfristige MA unter einem längerfristigen MA liegt.
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