Récemment, mon voisin m'a payé pour construire un système d'entrée moins clé pour son dortoir. J'ai décidé d'emprunter l'itinéraire économique et d'utiliser un bouton potentiomètre qui se trouve à l'extérieur de la porte et un Arduino à l'intérieur qui commande un servo connecté à la serrure. Pour ma chambre, j'ai pensé qu'il serait intéressant d'utiliser un Ping))) capteur de distance ultrasonique au lieu du potentiomètre et de perdre le bouton. Le capteur Ping))) a continué à prendre des lectures pendant que ma main se déplaçait. Pour résoudre ce problème, j'ai décidé d'utiliser un filtre Moyenne mobile, puis de calculer l'écart type des valeurs actuellement incluses dans le filtre M. A. Quand ma main est encore, l'écart type deviendra très petit. M. A.et. D.S. (Pdf) - 8220storeValue (variable) 8221 est la façon d'entrer des données dans le tableau, puis d'appeler M. A. et S. D. Pas beaucoup de circuit exigé Arduino039s régulateur également puissances Ping))). Servo a it039s propre régulateur 5v. A besoin de condensateurs pingDoorLocker (pdf) 8211 Comme vous pouvez le voir, ce programme a fait sauter un petit8230 J'ai essayé de faire le M. A. et S. D. Code très facile à suivre. Certaines choses auraient pu être combinées dans le S. D. Et méthode Variance, mais pour le débutant ce que j'ai écrit ci-dessus est probablement plus facile à comprendre car il suit les équations. Quant au pingDoorLocker 8211 j'ai jeté ce code ensemble très rapidement. Suivi notes: C'est probablement la pire façon de faire ce projet8230 J'ai pensé à quelques façons comment écrire le programme qui serait hacher le code vers le bas, mais c'est un exemple sur l'utilisation de M. A. et S. D. Assez mauvaise utilisation d'un filtre M. A. si vous me demandez sa porte unlocker. Depuis que j'ai mis quelques heures dans construire mon ouvre-porte de voisin, ici une image de lui Il ne voulait pas des nombres sur le cadran de potentiomètre, ainsi j'ai fait le flash de LED le nombre qui est actuellement entré. Code pour son ouvre-porte (pdf) 8211 laisser un commentaire si vous voulez schematicscode sur la part rapide puisque pdf perd des tabs. Dans la partie 2. nous avons vu que l'ajout d'un filtre de volatilité à un seul instrument de test n'a pas grand chose pour améliorer la performance ou le risque ajusté retours. Comment le filtre de volatilité affectera-t-il un portefeuille d'instruments multiples Dans la partie 3 du suivi, je vais évaluer l'impact du filtre de volatilité sur un test à instruments multiples. Les tests utiliseront neuf des FNB Select Sector SPDR énumérés ci-dessous. XLY Consommation discrétionnaire Secteur sélectionné SPDR XLP Biens de consommation de base Sélectionnez Secteur SPDR XLE Énergie Sélectionnez Secteur SPDR XLF Financier Select Secteur SPDR XLV Soins de santé Sélectionnez Secteur SPDR XLI Secteur industriel Sélectionnez Secteur SPDR XLK Sélectionnez Secteur SPDR XLU Sélectionnez Secteur SPDR Test 1 8211 sans filtre de volatilité Date de début: 2001-01-01 Test2 8211 avec filtre de volatilité Date de début: 2000-01-01 Notez la différence dans les dates de début. Le filtre de volatilité requiert 52 périodes supplémentaires pour traiter l'indicateur RBrev1 de sorte que les dates des tests soient compensées par 52 semaines (un an). Les deux tests risquent 1 de l'équité de compte et la taille d'arrêt est 1 écart type. Le test 1 est une stratégie de moyenne mobile simple sans filtre de volatilité sur un portefeuille des neuf ETF sectoriels mentionnés précédemment. Ce sera la ligne de base pour la comparaison de la stratégie avec le filtre de volatilité. Test 1 Règles d'achat et de sortie Règle d'achat: aller longtemps si les croix étroites au-dessus de la période 52 SMA Règle de sortie: Quitter si les croix étroites en dessous de la période 52 SMA Test 1 Statistiques de performance J'ai trouvé votre analyse assez intéressante, Clés, peut-être essayer un indicateur avancé comme Dow Jones Transport Average8217s divergence de DJIA, et le positionnement de dimensionnement à l'aide de niveaux VIX par exemple. Si VIX est inférieur à 25 restent 100 sur le marché si VIX se déplace entre 25 et 30 réduire la position de 50 sur toutes les exploitations et si VIX va au-dessus de 30 se débarrasser des 50 des plus faibles exploitations. Serait intéressé à connaître le résultat. Je n'ai pas fait beaucoup d'analyse en utilisant des indicateurs de marché comme ceux que vous avez mentionnés. Je m'en tiens principalement aux indicateurs techniques tels que les moyennes mobiles, les bandes de bollinger, RSI, etc I8217ll mettre cela sur la liste à faire pour les futurs postes. Il semble que vous avez déjà fait des recherches sur l'utilisation de 8220macro8221 indicateurs pour les règles de stratégie de négociation, serait vous prendre soin de partager certaines de vos analyses afin que nous puissions travailler ensemble pour le mettre en œuvre dans R Si vous êtes intéressé, L'adresse indiquée dans ma page 8220About8221. C'est un article décent, père peut-être qui était un conseiller m'a dit. Avant d'investir dans le marché boursier, vous pouvez essayer de négociation de papier. De cette façon, vous pouvez pratiquer l'investissement sans avoir à utiliser l'argent réel, et vous pouvez mieux apprendre le marché boursier. Ce type de méthode implique l'utilisation de l'argent imaginaire et des techniques d'investissement qui pourraient être utilisés dans le marché boursier réel. ADX comprend quelques fonctions d'agrégation statistique, telles que la moyenne, la variance et l'écart type. D'autres calculs statistiques typiques exigent que vous écriviez des expressions DAX plus longues. Excel, de ce point de vue, a une langue beaucoup plus riche. Les Patterns statistiques sont une collection de calculs statistiques courants: médiane, mode, moyenne mobile, percentile et quartile. Nous tenons à remercier Colin Banfield, Gerard Brueckl et Javier Guilln, dont les blogs ont inspiré certains des modèles suivants. Exemple de modèle de base Les formules de ce modèle sont les solutions à des calculs statistiques spécifiques. Vous pouvez utiliser les fonctions DAX standard pour calculer la moyenne (moyenne arithmétique) d'un ensemble de valeurs. MOYENNE . Renvoie la moyenne de tous les numéros dans une colonne numérique. AVERAGEA. Renvoie la moyenne de tous les nombres d'une colonne, en traitant à la fois des valeurs textuelles et non numériques (les valeurs de texte non numériques et vides sont comptées comme 0). AVERAGEX. Calculer la moyenne sur une expression évaluée sur une table. Moyenne mobile La moyenne mobile est un calcul pour analyser des points de données en créant une série de moyennes de différents sous-ensembles de l'ensemble de données complet. Vous pouvez utiliser de nombreuses techniques DAX pour implémenter ce calcul. La technique la plus simple consiste à utiliser AVERAGEX, en itérant une table de la granularité souhaitée et en calculant pour chaque itération l'expression qui génère le point de données unique à utiliser dans la moyenne. Par exemple, la formule suivante calcule la moyenne mobile des 7 derniers jours, en supposant que vous utilisez une table Date dans votre modèle de données. En utilisant AVERAGEX, vous calculez automatiquement la mesure à chaque niveau de granularité. Lorsque vous utilisez une mesure qui peut être agrégée (comme SUM), une autre approche basée sur CALCULATE peut être plus rapide. Vous pouvez trouver cette approche alternative dans le modèle complet de moyenne mobile. Vous pouvez utiliser les fonctions DAX standard pour calculer la variance d'un ensemble de valeurs. VAR. S. Retourne la variance des valeurs dans une colonne représentant une population d'échantillon. VAR. P. Renvoie la variance des valeurs dans une colonne représentant la population entière. VARX. S. Retourne la variance d'une expression évaluée sur une table représentant une population d'échantillon. VARX. P. Retourne la variance d'une expression évaluée sur une table représentant la population entière. Écart type Vous pouvez utiliser les fonctions DAX standard pour calculer l'écart-type d'un ensemble de valeurs. STDEV. S. Renvoie l'écart-type des valeurs dans une colonne représentant une population d'échantillon. STDEV. P. Renvoie l'écart-type des valeurs dans une colonne représentant l'ensemble de la population. STDEVX. S. Renvoie l'écart-type d'une expression évaluée sur une table représentant une population d'échantillon. STDEVX. P. Retourne l'écart-type d'une expression évaluée sur une table représentant l'ensemble de la population. La médiane est la valeur numérique séparant la moitié supérieure d'une population de la moitié inférieure. S'il ya un nombre impair de lignes, la médiane est la valeur moyenne (trier les lignes de la valeur la plus basse à la valeur la plus élevée). S'il y a un nombre pair de lignes, c'est la moyenne des deux valeurs moyennes. La formule ignore les valeurs vierges, qui ne sont pas considérées comme faisant partie de la population. Le résultat est identique à la fonction MEDIAN dans Excel. La figure 1 montre une comparaison entre le résultat renvoyé par Excel et la formule DAX correspondante pour le calcul médian. Figure 1 Exemple de calcul médian dans Excel et DAX. Le mode est la valeur qui apparaît le plus souvent dans un ensemble de données. La formule ignore les valeurs vierges, qui ne sont pas considérées comme faisant partie de la population. Le résultat est identique aux fonctions MODE et MODE. SNGL dans Excel, qui ne renvoient que la valeur minimale lorsqu'il ya plusieurs modes dans l'ensemble des valeurs considérées. La fonction Excel MODE. MULT renverrait tous les modes, mais vous ne pouvez pas l'implémenter comme une mesure dans DAX. La figure 2 compare le résultat renvoyé par Excel avec la formule DAX correspondante pour le calcul du mode. Figure 2 Exemple de calcul de mode dans Excel et DAX. Percentile Le percentile est la valeur en dessous de laquelle un pourcentage donné de valeurs dans un groupe tombe. La formule ignore les valeurs vierges, qui ne sont pas considérées comme faisant partie de la population. Le calcul dans DAX nécessite plusieurs étapes, décrites dans la section Modèle complet, qui montre comment obtenir les mêmes résultats des fonctions Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC et PERCENTILE. EXC. Les quartiles sont trois points qui divisent un ensemble de valeurs en quatre groupes égaux, chaque groupe comprenant un quart des données. Vous pouvez calculer les quartiles à l'aide du modèle de percentiles, en suivant ces correspondances: Premier quartile quartile inférieur 25 e percentile Second quartile médian 50 e percentile Troisième quartile quartile supérieur 75 e percentile Modèle complet Quelques calculs statistiques ont une description plus longue du modèle complet, Vous pouvez avoir différentes implémentations en fonction des modèles de données et d'autres exigences. Moyenne mobile En règle générale, vous évaluez la moyenne mobile en faisant référence au niveau de granularité journalière. Le modèle général de la formule suivante a ces marqueurs: ltnumberofdaysgt est le nombre de jours pour la moyenne mobile. Ltdatecolumngt est la colonne de date de la table de dates si vous en avez une ou la colonne de date du tableau contenant des valeurs s'il n'y a pas de tableau de dates distinct. Ltmeasuregt est la mesure à calculer en tant que moyenne mobile. Le motif le plus simple utilise la fonction AVERAGEX dans DAX, qui considère automatiquement uniquement les jours pour lesquels il existe une valeur. Vous pouvez également utiliser le modèle suivant dans les modèles de données sans tableau de dates et avec une mesure pouvant être agrégée (telle que SOMME) sur toute la période considérée. La formule précédente considère un jour sans données correspondantes comme une mesure ayant la valeur 0. Cela peut se produire uniquement lorsque vous disposez d'une table de dates distincte, qui peut contenir des jours pour lesquels il n'y a pas de transactions correspondantes. Vous pouvez fixer le dénominateur de la moyenne en utilisant uniquement le nombre de jours pour lesquels des transactions sont effectuées en utilisant le modèle suivant, où: ltfacttablegt est la table liée au tableau de dates et contenant les valeurs calculées par la mesure. Vous pouvez utiliser les fonctions DATESBETWEEN ou DATESINPERIOD au lieu de FILTER, mais celles-ci fonctionnent uniquement dans une table de dates régulière, alors que vous pouvez appliquer le modèle décrit ci-dessus également aux tables de dates non régulières et aux modèles qui ne disposent pas d'une table de dates. Par exemple, considérons les différents résultats produits par les deux mesures suivantes. Dans la figure 3, vous pouvez voir qu'il n'y a pas de ventes le 11 septembre 2005. Cependant, cette date est incluse dans la table Date donc, il ya 7 jours (du 11 septembre au 17 septembre) qui n'ont que 6 jours avec les données. Figure 3 Exemple d'un calcul de la moyenne mobile prenant en compte et ignorant les dates sans ventes. La mesure Moyenne mobile 7 jours a un nombre inférieur entre Septembre 11 et Septembre 17, parce qu'il considère Septembre 11 comme un jour avec 0 ventes. Si vous voulez ignorer les jours sans ventes, utilisez la mesure Moyenne mobile 7 jours sans zéro. Cela pourrait être la bonne approche lorsque vous avez une table de date complète, mais vous voulez ignorer les jours sans transactions. À l'aide de la formule Moyenne mobile 7 jours, le résultat est correct car AVERAGEX considère automatiquement uniquement les valeurs non vierges. N'oubliez pas que vous pouvez améliorer la performance d'une moyenne mobile en persistant la valeur dans une colonne calculée d'une table avec la granularité souhaitée, comme la date ou la date et le produit. Cependant, l'approche de calcul dynamique avec une mesure offre la possibilité d'utiliser un paramètre pour le nombre de jours de la moyenne mobile (par exemple, remplacer ltnumberofdaysgt par une mesure mettant en œuvre le modèle Table de paramètres). La médiane correspond au 50 e percentile, que vous pouvez calculer en utilisant le pattern Percentile. Cependant, le modèle médian vous permet d'optimiser et de simplifier le calcul médian à l'aide d'une seule mesure, au lieu des différentes mesures requises par le pattern Percentile. Vous pouvez utiliser cette approche lorsque vous calculez la médiane des valeurs incluses dans ltvaluecolumngt, comme indiqué ci-dessous: Pour améliorer les performances, vous pouvez persister la valeur d'une mesure dans une colonne calculée, si vous voulez obtenir la médiane pour les résultats de Une mesure dans le modèle de données. Toutefois, avant d'effectuer cette optimisation, vous devez implémenter le calcul MedianX basé sur le modèle suivant, en utilisant ces marqueurs: ltgranularitytablegt est la table qui définit la granularité du calcul. Par exemple, il peut s'agir de la table Date si vous souhaitez calculer la médiane d'une mesure calculée au niveau du jour ou de VALUES (8216DateYearMonth) si vous souhaitez calculer la médiane d'une mesure calculée au niveau du mois. Ltmeasuregt est la mesure à calculer pour chaque ligne de ltgranularitytablet pour le calcul médian. Ltmeasuretablegt est le tableau contenant les données utilisées par ltmeasuregt. Par exemple, si le ltgranularitytablegt est une dimension telle que 8216Date8217, alors ltmeasuretablegt sera 8216Internet Sales8217 contenant la colonne Internet Sales Amount ajoutée par la mesure Internet Total Sales. Par exemple, vous pouvez écrire la médiane des ventes totales d'Internet pour tous les clients dans Adventure Works comme suit: Conseil Le modèle suivant: est utilisé pour supprimer les lignes de ltgranularitytablegt qui n'ont pas de données correspondantes dans la sélection en cours. Il est plus rapide que d'utiliser l'expression suivante: Cependant, vous pouvez remplacer l'expression CALCULATETABLE entière par juste ltgranularitytablegt si vous voulez considérer les valeurs vides de ltmeasuregt comme 0. La performance de la formule MedianX dépend du nombre de lignes dans le Table itérée et sur la complexité de la mesure. Si la performance est mauvaise, vous pouvez persister dans le résultat ltmeasuregt dans une colonne calculée de lttablegt, mais cela supprimera la capacité d'appliquer des filtres au calcul médian au moment de la requête. Percentile Excel a deux implémentations différentes de calcul de centile avec trois fonctions: PERCENTILE, PERCENTILE. INC et PERCENTILE. EXC. Ils renvoient tous le K-ième centile de valeurs, où K est dans la plage de 0 à 1. La différence est que PERCENTILE et PERCENTILE. INC considèrent K comme une gamme inclusive, alors que PERCENTILE. EXC considère la gamme K 0 à 1 comme exclusive . Toutes ces fonctions et leurs implémentations DAX reçoivent une valeur percentile en tant que paramètre, que nous appelons K. Valeur percentile ltKgt est dans la plage de 0 à 1. Les deux implémentations DAX de percentile nécessitent quelques mesures qui sont similaires, mais assez différentes pour exiger Deux ensemble différent de formules. Les mesures définies dans chaque modèle sont: KPerc. La valeur percentile correspond à ltKgt. PercPos. Position du percentile dans l'ensemble trié de valeurs. ValueLow. La valeur en dessous de la position de centile. ValueHigh. La valeur au-dessus de la position de centile. Percentile. Le calcul final du centile. Vous avez besoin des mesures ValueLow et ValueHigh au cas où le PercPos contient une partie décimale, car alors vous devez interpoler entre ValueLow et ValueHigh afin de retourner la valeur de centile correcte. La figure 4 montre un exemple des calculs effectués avec les formules Excel et DAX, en utilisant les deux algorithmes de percentile (inclusif et exclusif). Figure 4 Calculs de percentiles à l'aide des formules Excel et du calcul DAX équivalent. Dans les sections suivantes, les formules Percentile exécutent le calcul sur les valeurs stockées dans une colonne de table, DataValue, tandis que les formules PercentileX exécutent le calcul sur les valeurs renvoyées par une mesure calculée à une granularité donnée. Le percentil inclusif L'implémentation inclusive du percentil est la suivante. Percentile Exclusive L'implémentation de Percentile Exclusive est la suivante. PercentileX Inclusive L'implémentation de PercentileX Inclusive est basée sur le modèle suivant, à l'aide de ces marqueurs: ltgranularitytablegt est la table qui définit la granularité du calcul. Par exemple, il peut s'agir de la table Date si vous souhaitez calculer le centile d'une mesure au niveau du jour, ou bien si vous souhaitez calculer le centile d'une mesure au niveau du mois, il peut s'agir de VALUES (8216DateYearMonth). Ltmeasuregt est la mesure à calculer pour chaque rangée de ltgranularitytablegt pour le calcul du centile. Ltmeasuretablegt est le tableau contenant les données utilisées par ltmeasuregt. Par exemple, si le ltgranularitytablegt est une dimension telle que 8216Date, 8217 alors le ltmeasuretablegt sera 8216Sales8217 contenant la colonne Amount additionnée par la mesure Total Montant. Par exemple, vous pouvez écrire PercentileXInc du montant total des ventes pour toutes les dates de la table Date comme suit: PercentileX Exclusive L'implémentation PercentileX Exclusive est basée sur le modèle suivant, en utilisant les mêmes marqueurs utilisés dans PercentileX Inclusive: Par exemple, vous Peut écrire le PercentileXExc du montant total des ventes pour toutes les dates dans la table Date comme suit: Me tenir informé sur les modèles à venir (newsletter). Décochez pour télécharger librement le fichier. Publié le 17 mars 2014 par
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