Glidande medelvärde jfreechart exempel

Klass MovingAverage. Creates en ny XYSeries som innehåller de rörliga genomsnittsvärdena i en serie i källdatasetet. Parametrar källa - källa dataset serien - serien index nollbaserat namn - namnet för den nya serien perioden - den genomsnittliga perioden hoppa över - längden på Den ursprungliga hoppperioden. Återställer datasetet. Skapar en ny TimeSeries som innehåller glidande medelvärden för den givna serien, beräknad med antal poäng oavsett ålder av dessa punkter. Om serien är tom innehåller nollpunkter är resultatet en tom serie. Utvecklad av Benoit Xhenseval. Parameters källa - källseriens namn - namnet på den nya serien pointCount - antalet poäng som används i den genomsnittliga beräkningen inte period. Återställer den rörliga genomsnittsserien. Den ursprungliga tekniska analysbiblioteket. TA-SDK är vår Original Technical Analysis Software Development Kit, släppt till programutvecklare 1997. Efter att ha vunnit många utmärkelser från Futures magazine och Stocks Commodities magazine for speed an D-noggrannhet har TA-SDK kontinuerligt uppdaterats under åren för att stödja alla de senaste tekniska indikatorerna. TA-SDK hjälper utvecklare att bygga i realtid handelsapplikationer på rekordtid. TA-SDK är flexibel och kraftfull Alla indikatorer är helt anpassningsbara För Exempelvis med några få rader av kod kan du beräkna en jämn CMO baserad på Welle s-utjämning, ett triangulärt glidande medelvärde, enkel, exponentiell, viktad, volymjusterad eller VIDYA glidande medelvärde. Du kan sedan ta en jämn CMO och köra den Genom linjär regression, och du kan ta den utsignalen och köra den genom ännu en indikator, till exempel ADX, till exempel Begränsningarna av TA-SDK Det finns inget. TA-SDK finns i olika former. Det kommer som ett C-bibliotek för Både Windows och Linux En version är tillgänglig för Windows och Windows RT En annan version är tillgänglig i Objective C för iOS Två andra versioner är tillgängliga för Java och JavaScript. TA-SDK är belysning snabbt, som kan beräkna indikatorer med en hastighet Av tiotals miljoner rekord per sekund. Med de tekniska indikatorerna från TA-SDK kan du utveckla handelsapplikationer, lagerskannrar, expertrådgivare, backtestapplikationer och more. Technical Indicators. Chaos Fractal Bands. Parabolic SAR. High Low Bands. Moving Average Envelope. Correlation Analysis. High Minus Low. Median Price. Typical Price. Weighted Close. Accumulative Swing Index. Chaikin Money Flowmodity Channel Indexparativ Relativ Strength. Money Flow Index. Negative Volume Index. On Balance Volume. Performance Index. Positive Volume Index. Price Volume Trend. Relative Strength Index. Swing Index. Trade Volume Index. Regression R-Squared. Regression Forecast. Regression Slope. Regression Intercept. Time Serie Forecast. Aroon Oscillator. Chaos Fractal Oscillator. Chaikin Volatility. Historical Volatility. Chande Momentum Oscillator. Detrended Price Oscillator. Ease Of Movement. Standard Deviation. Bollinger Bands hög, låg, median. Prime Numbers Bands. Price Oscillator. Ultimate Oscillator. Vertical Hori Zontal Filter. Volume Oscillator. Williams ackumulering Distribution. Exponential Moving Average. Simple Moving Average. Time Series Flyttande Average. Triangular Moving Average. Variable Moving Average. Weighted Moving Average. Welles Wilder Smoothing. Elder Ray Bull Power. Elder Ray Bear Power. Elder Force Index. Elder Thermometer. Ehler s Fisher Transform. Keltner Channel. Market Facilitation Index. Schaff Trend Cycle. Stoller Genomsnittliga Range Channels STARC. Center Of Gravity. Coppock Curve. Chande Forecast Oscillator. Gopalakrishnan Range Index. Klinger Volym Oscillator. Pretty Good Oscillator. Advanced MACD. Random Walk Index. Twiggs Money Flow. Get startat med TA-SDK. OpenForecast är ett paket med allmänt ändamål, prognosmodeller skrivna i Java som kan appliceras på vilken dataserie. Ett av designmålen var att göra det Lätt för en utvecklare att använda i en applikation, även om de inte förstår eller bryr sig att förstå skillnaderna mellan olika prognosmodeller som finns tillgängliga. Nuvarande status. Om du vill Ou vill ha tillgång till den senaste utvecklingskoden, då dessa finns tillgängliga i CVS För detaljer om de senaste utvecklingsinsatserna, hänvisa till TODO-filen i CVS. OpenForecast 0 5 släpptes den 29 maj 2011 Version 0 4 har visat sig vara en Mycket stabil utgåva och tjänstgjorde alla mina första mål för projektet Det har laddats ner över 16 000 gånger och används redan i många produktionssystem. Denna långvariga uppdatering innehåller följande förbättringar. Överbelastad för att tillåta användaren att välja vilken av utvärderingskriterierna som är förknippade , MAD, MAPE, MSE, SAE, etc för att använda eller tillhandahålla en rimlig standard - som Paul Mars föreslagit. Initialt stöd för utvärdering av modeller som använder Akaike Information Criterion AIC Förbättrad metoden för valfri användning av detta - efterfrågades av Sajjad Daya, Maj 2011. Modifierad för att använda en mindre än kvadratroten av antalet observationer som ett gissning i ordningen av den enskilda variabla polynommodellen för att passa. Medan en bra passningskurva och ofta t den bästa anpassningsgraden, gav det tidigare genomförandet också några vilda framtida uppskattningar. Den nya metoden är mer konservativ och gynnar mer exakta framtidsprognoser. TripleExponentialSmoothingModel Added Förbättrad validering av ingångsparametrar för getBestFitModel och init-metoder. Utan dessa fel var i bästa fall lite kryptiska. Uppgraderad för att använda senaste versionen av JFreeChart 1 0 13.Uppdaterad för att använda J2SDK 1 5 Generics Om du fortfarande vill använda en äldre version av Java pre-1 4 måste du hämta och använda OpenForecast 0 4.OpenForecast 0 4 var Släppt den 31 mars 2004 Det är den största uppdateringen hittills och lägger till ett antal nya funktioner, inklusive. En förbättrad, intelligent prognoser. Tillägget av två nya paket som innehåller hjälparklasser för att underlätta inmatning och utmatning av prognosdata. support för Singel, dubbel och trippel exponentiell utjämning models. a omorganisation av exemplen och testerna till en mer standard katalogstruktur. tilläggsprover och test. uppdateringar till oss E JFreeChart 0 9 16 och JCommon 0 9 1.minor ändras för att underlätta kompileringen under Microsofts Visual J. OpenForecast 0 3 släpptes den 4 januari 2003 Detta inkluderade stöd för en mängd olika prognosmodeller inklusive. single variabel linjär regression. Single variabel polynomial regression. multi-variabel linjär regression. moving average. naive prognos speciella fall av den rörliga genomsnittliga modellen. OpenForecast 0 3 kom med provprogram och en serie test för att validera dess produktion Även om det fortfarande betraktas betaversion, Inga fel rapporterades mot denna release. Feedback wanted. Have du nedladdade och försökte använda OpenForecast. Hitta det enkelt att använda och kraftfullt i funktionerna. Om så är fallet, skicka ett e-mail till openforecast, ta bort utrymmena runt Låt oss veta Även om du inte tyckte om det, är vi fortfarande intresserade av att höra dina kommentarer och feedback. Tack för ditt intresse för OpenForecast. Senast ändrad Sun May 29 20 05 41 CDT 2011.