2x12 Mobile Media

David, Sì, MapReduce è destinato ad operare su una grande quantità di dati e l'idea è che, in generale, la mappa e ridurre le funzioni shouldn t cura quanti mapper o quanti riduttori ci sono, che s solo l'ottimizzazione Se si pensa attentamente l'algoritmo che ho postato, si può vedere che doesn t importa quale mapper ottiene ciò porzioni dei dati di ogni record in ingresso sarà a disposizione di ogni ridurre operazione che ha bisogno Joe K 18 settembre 12 a 22 30.In meglio della mia comprensione media mobile non è ben mappe di MapReduce paradigma fin dal suo calcolo è essenzialmente finestra scorrevole su dati ordinati, mentre MR è l'elaborazione di gamme non intersecato di ordinata Solution dati che vedo è come a seguito di un implementare partizionamento personalizzato per essere in grado di fare due partizioni differenti in due manche in ogni seduta i vostri riduttori avranno diversi intervalli di dati e calcolare la media dove approprieate cercherò di illustrare i dati in prima visione per riduttori dovrebbero essere R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8 in movimento. qui si cacluate media mobile per alcuni Qs. In prossimo eseguire i riduttori dovrebbe ottenere dati come R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 Q10 R3 Q14.And caclulate il resto delle medie mobili Poi sarà necessario aggregare results. Idea di partizionamento personalizzato che avrà due modalità di funzionamento - ogni volta dividendo in uguali intervalli, ma con qualche cambiamento di un pseudocodice che sarà simile a questa chiave di partizione numOfPartitions SHIFT MAXKEY dove SHIFT verrà prese dalla configurazione MAXKEY valore massimo della chiave presumo per semplicità che essi iniziare con zero. RecordReader, IMHO non è una soluzione in quanto è limitata a specifici dividere e non può scorrere sopra spaccatura s soluzione boundary. Another potrebbe essere quella di implementare la logica personalizzata dei dati di input di scissione è parte del InputFormat esso può essere fatto per dO 2 scivoli diversi, simili a partitioning. answered 17 settembre 12 a attività di investimento di successo 8 59.Thomas Bulkowski s gli ha permesso di andare in pensione a 36 anni egli è un autore di fama internazionale e un commerciante con 30 anni di esperienza nel mercato azionario e ampiamente considerato come una leader esperto di modelli di grafico può essere raggiunto at. Support questo sito clic sui collegamenti sottostanti vi porta Se si acquista qualcosa, che pagano per la referral. Bulkowski s 12 mesi variabile Average. Written ed è copyright 2005-2017 da Thomas N Bulkowski Tutti i diritti riservati Disclaimer Potete unico responsabile per le decisioni di investimento Vedere Privacy Disclaimer per articolo più informazioni. Questo viene illustrato come utilizzare la media mobile di 12 mesi per rilevare toro e orso markets.12-Month media mobile Introduction. Pictured sopra è un grafico a linee dei prezzi di chiusura mensile dell'indice SP 500 con una media mobile di 12 mesi di quelle chiude mostrato in red. Notice che durante l'avvio del mercato orso 2000 al 2002, l'indice è sceso al di sotto della media mobile a a, che era un segnale di vendere e spostare in denaro Nel mercato orso 2007-2009, l'indice è sceso anche al di sotto della media mobile a B In entrambi i casi, l'indice è rimasto al di sotto della media mobile fino a quando la ripresa è iniziata in C e D. If si dovesse utilizzare la media mobile a 10 mesi invece dei 12, il prezzo avrebbe trafitto la media nel cerchio blu e anche lungo la mossa CB al primo tocco Coloro avrebbe causato un operazione inutile acquistare poi vendere, o viceversa, in modo da un 12- media mese mobile semplice funziona meglio la media leggermente più lungo mobile semplice si arriva di nuovo nel mercato leggermente più tardi in C e D rispetto a quella che il 10 mesi mobile semplice average. If si dovesse verificare ciò, assicurarsi di utilizzare prezzi di chiusura mensile e non gli alti o bassi durante il mese che troverete che la media mobile riduce disegnare il basso e rischio nel buy-and-hold.12-Month media Mobile Trading Rules. Here sono il commercio rules. Buy nel mercato quando l'indice SP 500 si eleva al di sopra della media mobile semplice a 12 mesi di chiusura prices. Sell quando l'indice scende sotto il movimento average.12-Month media mobile testing. i chiesto Dr Tom Helget per eseguire una simulazione per l'indice SP 500 da gennaio 1950 a marzo 2010 la tabella seguente mostra una parte del suo results. Here è quello che dice sul test test. My corse da 1 a 3 1950-3 31 2010 20.515 giorni o 56 17 anni sul GSPC compravendite sono state prese quando la chiusura incrociate sopra il periodo mensile n semplice media mobile sulla aperta del giorno dopo il segnale posizioni erano usciti quando la chiusura attraversato al di sotto della media mobile semplice stesso periodo n sulla aperta del giorno dopo che il segnale che ha permesso per frazioni di azioni da acquistare il mio valore di partenza era 100 la periodi della semplice media mensile mobile variava da 6 a 14.Optimization rivelato le migliori prestazioni per il 12 mesi SMA con un rendimento annuo composto di 7 15 Se si dovesse acquistare su 1 29 1954 la data del primo commercio generato da il sistema e tenere premuto per la data di fine del CAR sarebbe stato 7 36.You possibile scaricare una copia dei suoi risultati di foglio di calcolo facendo clic sul link. Written ed è copyright 2005-2017 da Thomas N Bulkowski Tutti i diritti riservati Disclaimer Potete unico responsabile per le decisioni di investimento Vedi Privacy Disclaimer per maggiori informazioni, l'uomo è il computer meglio che possiamo mettere a bordo di un veicolo spaziale, e l'unico che può essere prodotto di massa con l'algoritmo non qualificato labor. Basic di X-11. il X-11 procedura di decomposizione si basa su un algoritmo destagionalizzazione semplice in cinque fasi Secondo questo algoritmo, per decomporre serie volta che l'utente should. derive una prima stima del trend-ciclo applicando una media mobile a data. subtract grezzo questa stima dai dati grezzi per ottenere una stima iniziale del SI stagionali-irregolare e applicare una media mobile al SIS per ogni tipo di quarto separatamente per ottenere stime iniziali della component. subtract stagionale i fattori stagionali iniziali dai dati grezzi per ottenere una stima iniziale del destagionalizzato serie cioè la tendenza-ciclo irregolare e applicare un Henderson media mobile per ottenere una seconda stima del trend-cycle. subtract la seconda stima del trend-ciclo dai dati grezzi per ottenere una seconda stima del SIS, e applicare un movimento media per ogni tipo di quarto separatamente per ottenere stime finali del component. subtract stagionale i fattori stagionali dai dati grezzi per ottenere una stima finale della serie destagionalizzata e applicare una Henderson media mobile per ottenere una stima finale del trend-ciclo. read più su come questo algoritmo viene applicato al X-11 method. The base algoritmo del metodo X-11 è costituito da otto passaggi e corrisponde con il semplice algoritmo due volte, chaging medie mobili ogni volta questo semplice algoritmo di otto fasi è usato in parte B, C e d di X-11 si stima che i componenti il ​​doppio i segni 1 e 2 sono utilizzate per distinguerli l'uno dall'altro la descrizione che segue presenta come l'algoritmo viene eseguito nella parte B per le parti C e d si corre in analoga manner. Step 1 stima di Trend-Cycle da 2x12 spostando average. The prima stima del trend-ciclo si ottiene applicando la media mobile a series. The tempo originale media utilizzata qui è un 2 x 12 media mobile in movimento , di coefficienti che riproduce il punto centrale di un andamento lineare, elimina fine-12 costante stagionalità e minimizza la varianza della componente irregolare la tendenza-ciclo uscita è memorizzato nella tabella B2.Step 2 Stima del Stagionale-irregolare component. The primo stima della componente stagionale, irregolare si ottiene rimuovendo il trend-ciclo dai risultati series. The tempo sono tenuti nella tabella B3.Step 3 stima della componente stagionale da 3x3 media mobile su ogni stima month. The viene eseguito sulla base di la componente stagionale-irregolare formano il passaggio precedente corretto con la media mobile estrema valori. le usato qui è una media 3 X 3 spostano su 5 termini, di coefficienti il ​​filtro viene applicato ai rapporti stagionali-irregolare per ciascun periodo, separatamente, sopra 5 years. Then i fattori stagionali sono normalizzati utilizzando un 12-termine media mobile centrata, in modo tale che gli effetti stagionali per l'intero periodo di 12 mesi sono circa annullati out. The esito di questa fase viene mantenuto nella Tabella 4 Stima della B5.Step la stima series. The destagionalizzato della serie destagionalizzato è fatto rimuovendo dalla tabella serie a partire B1 la prima stima della componente stagionale tabella B5.Step 5 stima di Trend-ciclo da 13 termine Henderson movimento average. The seconda stima di trend-ciclo Tabella B7 è ottenuto da serie destagionalizzate Tabella B6 lisciato con 13 termine Henderson filter. Step 6 stima della stima component. An stagionale-irregolare della componente stagionale, irregolare si ottiene sottraendo la tendenza a formare il ciclo risultati series. The ora originale vengono salvati nella tabella B8.Step 7 stima della componente stagionale da 3x5 media mobile su ogni month. The seconda stima della componente stagionale, irregolare è ottenuto eliminando la tendenza a ciclo di volta in movimento series. The medio utilizzato qui è un cosiddetto 3x5 media mobile 7 termini, di coefficienti e conserva tendenze lineari I coefficienti sono poi normalizzati tali che la loro somma per l'intero periodo di 12 mesi è approssimativamente annullata out. The risultato di questa fase viene salvata in Tabella B10.Step 8 stima della stima series. The destagionalizzato della serie destagionalizzato è fatto rimuovendo dalla partenza della serie tabella B1 la seconda stima del componente Tabella uscita B10.The stagionale di questa fase è Tabella B11.The intero difficoltà sta, quindi, nella scelta delle medie mobili utilizzati per la stima della tendenza-ciclo in fasi 1 e 5, da un lato, e per la stima della componente stagionale nelle fasi 3 e 5 la stima della trend - ciclo richiede la selezione del filtro Henderson appropriata.