Php simples móvel média

Quando eu tinha um problema semelhante, eu acabei usando tabelas temporárias por uma variedade de razões, mas isso tornou isso muito mais fácil O que eu fiz parece muito semelhante ao que você está fazendo, tanto quanto o esquema vai. Tornar o esquema algo como ID identity, startdate, enddate, value. Quando você seleciona, faça uma subseleção avg do 20 anterior com base no ID de identidade. Só faça isso se você já estiver usando tabelas temporárias por outras razões (eu bati nas mesmas linhas repetidamente para métricas diferentes, então foi útil ter o pequeno conjunto de dados). Na minha experiência, Mysql a partir de 5.5.x tende a não usar índices em seleções dependentes, seja uma subconsulta ou junção. Isso pode ter um impacto muito significativo no desempenho em que os critérios de seleção dependentes mudam em cada linha. A média móvel é um exemplo de uma consulta que se enquadra nesta categoria. O tempo de execução pode aumentar com o quadrado das linhas. Para evitar isso, escolha um mecanismo de banco de dados que pode executar pesquisas indexadas em seleções dependentes. Acho postgres funciona eficazmente para este problema. As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência ao suavizar os dados de preços. Normalmente calculado usando preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com mediana. típica. Ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. Médias móveis de menor comprimento são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também dão mais falsos alarmes. Médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos responsivo, apenas pegar as grandes tendências. Use uma média móvel que seja metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo de pico a pico for de aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é apropriado. Alguns comerciantes, entretanto, usarão 14 e 9 dias que movem médias para os ciclos acima na esperança de gerar sinais ligeiramente antes do mercado. Outros favorecem os números Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. Médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos 20 a 65 dias (4 a 13 semanas) as médias móveis são úteis para ciclos intermediários e 5 A 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Ir longo quando o preço cruza acima da média móvel de abaixo. Ir curto quando o preço cruza para abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados de gama, com o cruzamento de preço para a frente e para trás através da média móvel, gerando um grande número de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas de média móvel normalmente empregam filtros para reduzir os whipsaws. Sistemas mais sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto para o preço de fechamento. Três médias móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas Médias Móveis usam uma série de seis médias de movimento rápido e seis médias de movimento lento para confirmar um ao outro. As Médias Móveis Deslocadas são úteis para fins de tendência, reduzindo o número de Whipsaws. Os canais Keltner usam faixas plotadas em um múltiplo da faixa média verdadeira para filtrar os crossovers de média móvel. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) indicador é uma variação do sistema de média móvel dois, traçado como um oscilador que subtrai a média lenta de movimento da média rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada um com suas próprias peculiaridades. Médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas à distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais alcançam os benefícios da ponderação combinada com a facilidade de construção. Médias móveis mais baixas são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, eles usam diferentes pesos mdash para que os usuários precisam fazer concessão. O painel de indicadores mostra como configurar médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias. Se você quiser verificar se existem, por exemplo, somente seqüências de caracteres em uma matriz, você pode usar uma combinação de arraysum e arraymap assim: function onlystringsinarray (arr) return arraysum (arraymap (isstring Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Array Ar Gt Isto lhe dará o seguinte resultado: bool (true) bool (false) bool (false) bool (false) bool (false)