D avg, ka D avg, k 1 (1 a) D k 1, mas ao implementá-lo, se eu fizer isso, apenas para salvar um ponto flutuante op, D avg, ka (D avg, k 1 - D k 1) D k 1 Quanto isso afeta a precisão. Ou é drasticamente errado fazê-lo desta forma. Eu sei que talvez eu tenha sido paranóico em salvar uma FP Op, estou pronto para implementá-la de maneira teórica, mas ainda gostaria de entender isso. Quaisquer detalhes, exemplos que você pode fornecer, seria ótimo. Obrigado. EDITAR: Claro que entendi que, no segundo caminho, vou perder precisão se eu subtrair dois números muito próximos em FP, mas é a única razão para implementá-lo de primeira maneira. Perguntou 31 de maio 13 às 19:35 Oi Eric, muito obrigado por sua resposta detalhada: 1) Obrigado por apontar que os erros tendem a diminuir desde um lt 1 2) Sim, eu quis dizer precisão na verdade, e não precisão, sempre tende a Use a precisão quando eu quero dizer precisão, deveria cuidar da próxima vez :) 3) e sim, minha média não está perto de 0, está bem acima disso, como 82 ou algo, então eu acho que não preciso usar o fma, certo. 4) Você poderia explicar o último ponto com mais detalhes: quot Na primeira seqüência de operação, a avaliação de 1-a será exata se a for pelo menos 189. Não entendi isso. Ndash avd 1 de junho 13 às 22:56 avd: Estou viajando e longe de meus livros de referência, mas Sterbenz Lemma diz que, em um sistema de ponto flutuante como IEEE-754, se xey são valores de ponto flutuante finitos, tais que Y2 x 2y, então xy é exatamente representável. Há uma prova formal, mas, essencialmente, o fato de que x e y estão próximos uns dos outros garante que o resultado tenha um expoente (na codificação de ponto flutuante) menor ou igual aos expoentes de x e y. Portanto, tem bits significativos pelo menos tão baixos quanto os de x e y, portanto, podem representar o baixo valor da subtração (assim como todos os outros). Ndash Eric Postpischil 2 de junho 13 às 4: 04 Média móvel expressiva - EMA BREAKING DOWN Média móvel exponencial - EMA As EMA de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a convergência média móvel Divergência (MACD) e o oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências a longo prazo. Os comerciantes que empregam análises técnicas consideram que as médias móveis são muito úteis e perspicaz quando aplicadas corretamente, mas criam estragos quando usadas incorretamente ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis comumente usadas na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Conseqüentemente, as conclusões extraídas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, no momento em que uma linha de indicador de média móvel fez uma mudança para refletir um movimento significativo no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar esse dilema até certo ponto. Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação do preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada comercial. Interpretando o EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha indicadora EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência descendente. Um comerciante vigilante não só prestará atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, como a ação de preço de uma forte tendência de alta começa a achatar e reverter, a taxa de troca de EMAs de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha do indicador aplique e a taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito de atraso, até este ponto, ou mesmo algumas barras anteriores, a ação de preço já deveria ter sido revertida. Portanto, segue que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito de atraso das médias móveis. Os usos comuns das EMA EMAs são comumente usados em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos no mercado e avaliar sua validade. Para os comerciantes que comercializam mercados intradía e de rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes, os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intradiários pode ser trocar apenas pelo lado longo em um gráfico intradía. A média móvel exponencial é um tipo de filtro IIR que é fácil de implementar em C e usa recursos mínimos. Ao contrário de uma média móvel simples, não requer uma memória RAM para armazenar amostras anteriores. Apenas tem que armazenar um valor (a média anterior). Uma média móvel exponencial é expressa como a seguinte equação: avgn (em alfa) avgn-1 (1-alfa). Implementar esta equação usando matemática de ponto flutuante é direto, mas usar variáveis de ponto fixo é um pouco complicado. O trecho de código aqui usa inteiros assinados de 32 bits para a média e os valores de entrada. Os valores intermediários precisam usar matemática de 64 bits para evitar erros de transbordamento. Os valores alfa próximos a zero representam uma média pesada, enquanto um valor alfa de um não possui uma média. Na linha em que o temp0 é calculado, acredito que o fim da linha deve ser lido (65535 - alfa) Caso contrário, um alfa de 1 incluiria incorretamente a média anterior e o novo valor.
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