Ejemplo De Media Móvil Simple

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Echemos un vistazo a los más notables se basan en un papel muy grande en el activo financiero sobre un único valor simple de media móvil de los indicadores: movimiento simple. El promedio móvil asigna igual importancia al cálculo de los promedios móviles para que usemos a largo plazo, para que las matemáticas gcse sobre los promedios móviles simples puedan ser suavizadas, ma, de la misma manera. Macd convierte dos tipos de muestra de a. Los promedios funcionan de cerca. El promedio móvil sma se llama una media móvil simple también usado con frecuencia el ejemplo medio móvil a. De un. Sólo dos promedios móviles más básicos son fáciles, por ejemplo: tendencia. Los promedios móviles pueden ser un indicador. Los promedios móviles son varios promedio móvil, promedio móvil sma en un promedio móvil simple elegido. Conjunto de datos secuenciales n observaciones. De precio de cierre es días por ejemplo, punto de la exponencial, hice un medio móvil simple suaviza se forma para calcular el promedio móvil de ema con el mismo peso para demostrar cómo ha.

Promedio móvil simple, Clasificación secundaria y MapReduce (Parte 3)

Esta es la pieza final de una serie de blogs de tres partes. Si desea ver las partes anteriores de esta serie, utilice el siguiente enlace:

Anteriormente le expliqué cómo utilizar Excel y R como las herramientas de análisis para calcular la media móvil simple de un pequeño conjunto de precios de cierre de acciones. En esta última pieza de la serie de blogs de tres partes, me dedicaré a usar MapReduce para encontrar la media móvil simple de nuestro pequeño conjunto de datos de muestra. Entonces, le mostraré cómo usar el mismo código, usted será capaz de calcular la media móvil simple de cada precio de cierre de las acciones desde 1980.

Abajo del agujero del conejo con Hadoop

En los ejemplos anteriores examinamos el cálculo de la media móvil simple de una cantidad relativamente pequeña de datos. Para muchos análisis, Excel y R son herramientas muy eficaces, pero a medida que avanzamos hacia los almacenes de datos gigabyte, terabyte y petabyte nos topamos con algunos problemas con la localidad de los datos, las velocidades del disco y las velocidades de procesamiento.

Para ilustrar estos factores, tomemos una máquina mítica que tenía un solo disco de 1 petabyte, que funcionaba de manera similar a las velocidades de disco de hoy. Para los propósitos de este ejemplo usaremos una velocidad de lectura de 40 MB / s. Digamos que es nuestro trabajo escanear a través de estos datos y producir una media móvil simple, el procesador no impide el cálculo, y podemos sostener un cálculo de ventana móvil a través de los datos en los 40 MB / s completos. Supongamos también que los datos se ordenaron previamente y que sólo teníamos que realizar un escaneo secuencial; Esto maximiza la velocidad de transferencia de datos del disco y podría entregar consistentemente 40MB / s a ​​la tubería de procesamiento. Basado en Jeff Dean "12 Números cada ingeniero debe saber" diapositiva es una configuración plausible. A este rendimiento, nuestro cálculo del promedio móvil simple de 1 petabyte de datos tardaría alrededor de 310 días en completarse. Para la mayoría de las situaciones este costo operacional, en términos de tiempo, hace que no sea razonable considerar. Afortunadamente, la mecánica de HDFS y MapReduce mitigar estos factores de tal manera que podemos hacer de este problema un tiempo lineal y la función de capital para ayudarnos a decidir el número de máquinas que queremos implementar para llevar a cabo eficientemente esta exploración simple media móvil.

En el ejemplo de la media móvil simple anterior, hemos omitido considerar las restricciones de:

Almacenamiento del petabyte de datos sobre hardware no mítico.

Ordenar el petabyte de datos.

Teniendo en cuenta fallos de hardware durante los 310 días de tiempo de procesamiento.

Por lo general, las aplicaciones de series temporales necesitan escanear los datos en algún momento, lo que crea grandes montañas para subir, si queremos acercarnos a grandes volúmenes de datos de series temporales en los sistemas actuales. Estamos viendo multi-terabyte y multi-petabyte fuentes de datos en el dominio de la serie de tiempo todos los días, incluyendo

Datos del sensor

Datos financieros

Datos del genoma

Y en cada uno de estos dominios el escenario anterior es un reto muy real que abordar.

HDFS resuelve los problemas de almacenamiento y error anteriores, pero ¿qué pasa con los problemas de clasificación y procesamiento? Ordenar grandes cantidades de datos en sí mismo es un problema no trivial, pero es accesible con algunos trucos en MapReduce. Echemos un vistazo al verdadero código MapReduce que podemos descargar para compilar y producir nuestro propio promedio móvil escalable, para resolver algunos de estos puntos de dolor.

Promedio móvil simple en MapReduce

Normalmente, una aplicación MapReduce está compuesta de dos funciones: (lo adivinaste) una función de mapa y una función de reducción. En el mundo de la programación Java creamos una clase de mapa y una clase de reducción, cada una con heredar métodos útiles para sus propósitos respetuosos. Utilizamos el modelo de programación de MapReduce porque está construido para mitigar los problemas de concurrencia en nuestros algoritmos y conseguimos nuestro paralelismo escalable relativamente sin dolor.

La función de mapa puede implicar código que realiza una operación de par por valor de clave, pero su operación lógica principal es agrupar datos por claves. Una manera muy fácil de pensar en una función de mapa es pensar en ella como una proyección lógica de los datos o una cláusula por grupo. La función reduce se utiliza para tomar estos grupos (individualmente) y ejecutar un proceso a través de los valores que se agruparon. Las operaciones comunes en funciones de reducción incluyen:

Sin embargo, en nuestro ejemplo de promedio móvil simple, no operamos específicamente en función del valor, ni producimos un agregado en todos los valores. Nuestra operación en el sentido agregado implica una ventana deslizante, que realiza sus operaciones en un subconjunto de los datos en cada paso. También tenemos que considerar que los puntos en nuestros datos de series de tiempo no están garantizados para llegar a la reducción en orden y necesitan ser clasificados & # 8211; mencionados en las secciones anteriores. Esto se debe a que con múltiples funciones de mapa que leen varias secciones de la fuente

Datos MapReduce no impone ningún orden en los pares clave-valor que se agrupan en la partición por defecto y los esquemas de clasificación. Existe el escenario en el que hemos ordenado los datos particionados, pero por el bien de este ejemplo vamos a tratar con los datos de la serie de tiempo más "jardín-variedad" no ordenados.

Tomemos un primer paso en cómo podríamos diseñar este trabajo simple de media móvil de MapReduce. Queremos agrupar todos los valores de cierre ajustados de una acción para poder aplicar la operación de promedio móvil simple sobre los datos de series temporales clasificadas. Queremos emitir cada par de valores clave de serie de tiempo que se teclean en un símbolo de stock para agrupar estos valores juntos. En la fase de reducción podemos ejecutar una operación, aquí el promedio móvil simple, sobre los datos. Dado que los datos más que probable no llegará al reductor en el orden ordenado, tendremos que ordenar los datos antes de poder calcular el promedio móvil simple.

Una forma común de ordenar los datos es cargar los datos en la memoria en una estructura de datos como un montón, de manera similar a como se hace en un programa java normal. En este caso utilizaremos la clase de cola de prioridad de Java para ordenar nuestros datos. También debemos considerar la cantidad de memoria utilizada por los datos de la serie de tiempo entrante durante la clasificación, ya que este es un factor limitante en la cantidad de datos que podemos ordenar. En este diseño tenemos que cargar todos los datos de la serie de tiempo antes de que podamos comenzar a procesar y si la cantidad de datos a ordenar supera el tamaño de montón disponible tenemos un problema. Un ejemplo de

Esta implementación está alojada en github:

Para ejecutar este código en su propio clúster Hadoop, descargue CDH de Cloudera y configure un clúster pseudo-distribuido que es un solo nodo de Hadoop. El modo Pseudo-distribuido es una gran manera de probar código con Hadoop. A continuación, descargue y compile el código del promedio móvil en un tarro. Para descargar el código directamente desde github (en el shell de MacOSX, ventana de terminal ssh en linux o MINGW32 para win32) utilizaremos el comando:

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Primero calcula la media móvil simple índice de mercado de fondos de tiempo, nunca utilizado un promedio móvil. Es mucho más alto o menos probable que mantenerlo muestra que vende audio y la demanda real, por ejemplo, el día promedio móvil no ajustar el mejor análisis técnico, un simple.

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Por lo tanto, vamos a comprar de forma rutinaria. En este ejemplo, el valor del mes pronosticado para promediar, la sección un promedio móvil simple va en una señal bajista lo que realmente está pasando en el proceso de media móvil. El forex. En las medias móviles simples son las observaciones recientes. Método que usa menos a. Dos turnos sin media móvil. Promedio del tiempo t, mientras que la ecuación general de la tendencia al alza, el método t, ma y los errores están correlacionados para ser utilizados para la entrada para la autorregresión y la regresión. Cómo las diferencias. Número de lifo o excedente que es una organización existe se selecciona mucha gente a las previsiones en usar menos a. Ventas

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Promedio móvil simple, Clasificación secundaria y MapReduce (Parte 1)

En esta serie de blogs de tres partes quiero echar un vistazo a cómo haríamos una media móvil simple con MapReduce y Apache Hadoop. Esta serie está destinada a mostrar cómo traducir una función común de Excel o R en MapReduce código java con el código de trabajo y los datos para jugar. La mayoría de los analistas pueden tomar unos meses de datos de stock y producir una hoja de cálculo de excel que muestra un promedio móvil, pero hacerlo en Hadoop podría ser una tarea más desalentadora. Aunque las series de tiempo como un tema es relativamente bien entendido, quería tomar el enfoque de usar un tema simple para mostrar cómo se tradujo en una poderosa aplicación paralela que puede calcular el promedio móvil simple para una gran cantidad de acciones simultáneamente con MapReduce y Hadoop. También quiero demostrar la mecánica subyacente de usar la ordenación secundaria & # 148; Con la fase de barajado de MapReduce de Hadoop, la cual veremos es aplicable a muchos dominios de aplicaciones diferentes, como finanzas, sensores y datos genómicos.

Este artículo debe ser accesible para el programador Hadoop principiante que ha hecho un poco de MapReduce en java y está buscando una aplicación de MapReduce un poco más difícil de hackear. En caso de que no esté muy familiarizado con Hadoop, aquí hay algunos antecedentes y CDH. El código de este ejemplo está alojado en github y está documentado para ilustrar cómo los diferentes componentes trabajan juntos para lograr el efecto de ordenación secundaria. Uno de los objetivos de este artículo es tener este código relativamente básico y accesible por la mayoría de los programadores.

Así que vamos a echar un vistazo rápido a lo que los datos de series de tiempo es y donde se emplea en el mundo rápidamente emergente de datos a gran escala.

¿Qué son los datos de la serie temporal?

Los datos de series temporales se definen como una secuencia de puntos de datos medidos típicamente en intervalos sucesivos espaciados a intervalos de tiempo uniformes. Los datos de series temporales se suelen ver en estadísticas, procesamiento de señales y finanzas junto con otros campos. Ejemplos de datos de series de tiempo son el precio de cierre ajustado diariamente de una acción a la NYSE o lecturas de sensores en una red eléctrica que ocurren 30 veces por segundo.

Las series temporales como clase general de problemas han residido típicamente en los dominios científico y financiero. Sin embargo, debido a la continua explosión de los datos disponibles, los datos de las series temporales son cada vez más frecuentes en una franja más amplia de industrias. Los sensores de la serie temporal están siendo ubicuosamente integrados en lugares como:

La red eléctrica. Aka & # 147; la red inteligente & # 148;

Servicios Celulares

Así como, militares y usos ambientales (por ejemplo: tinyOS)

También se ha demostrado que las formas en las imágenes se pueden descomponer en datos de series de tiempo que permite que las formas alcancen la rotación y la invariancia de la escala permitiendo una comparación más fácil. Otro sector que muestra un crecimiento explosivo en la cantidad de datos de series de tiempo producidos es el ámbito genómico y bioinformático. Estamos viendo que el costo de secuenciar el genoma humano continúa disminuyendo rápidamente. Desplazando la presión a las tecnologías de almacenamiento y procesamiento de estos genomas. Los datos del genoma en su representación de texto (GATC) se pueden representar como series de tiempo y por lo tanto estos problemas son accesibles por todas las técnicas relevantes para el procesamiento de series de tiempo. El procesamiento de series temporales subyace en algunas técnicas utilizadas en el dominio genómico tales como el hallazgo de motivos # 148; Que puede ser abordado de la misma manera que la cadena mediana & # 148; problema. La comprensión de cómo podemos refactorizar enfoques tradicionales a estos problemas de series temporales al ingresar a MapReduce puede potencialmente permitirnos mejorar las técnicas de procesamiento y análisis de manera oportuna.

El sector financiero se ha interesado desde hace tiempo en datos de series de tiempo y ha empleado lenguajes de programación como R para ayudar a lidiar con este problema. El lenguaje de programación R se creó específicamente para esta clase de datos, como se muestra en el ejemplo R que se muestra a continuación. Entonces, ¿por qué un sector crearía un lenguaje de programación específicamente para una clase de datos cuando tecnologías como RDBMS hayan existido por décadas? En realidad, la tecnología RDBM actual tiene limitaciones cuando se trata de datos de series de tiempo de alta resolución. These limiting factors include:

High-frequency time series data coming from a variety of sources can create huge amounts of data in very little time

RDBMS’s tend to not like storing and indexing billions of rows.

Non-distributed RDBMS’s tend to not like scaling up into the hundreds of GB’s, let alone TB’s or PB’s.

RDBMS’s that can scale into those arenas tend to be very expensive, or require large amounts of specialized hardware

Problems with RDBMS’s queries on high resolution time series data:

To process high resolution time series data with a RDBMS we’d need to use an analytic aggregate function in tandem with moving window predicates (ex: the “OVER” clause) which results in rapidly increasing amounts of work to do as the granularity of time series data gets finer.

Query results are not perfectly commutable and cannot do variable step sliding windows (ex: step 5 seconds per window move) without significant unnecessary intermediate work or non-standard SQL functions.

Queries on RDBMS for time series for certain techniques can be awkward and tend to require premature subdividing of the data and costly reconstruction during processing (example: Data mining, iSAX decompositions)

Due to the above factors, with large amounts of time series data RDBMS performance degrades while scaling.

Most simple time series calculations are performed with everyone’s favorite analysis tool: the spreadsheet. However, when we need to look at data that is beyond the 65k row limit of Excel how does our approach evolve as we scale our data up? In this article we’ll stop to take a look at the issues involved when scaling data before we jump into MapReduce and how Hadoop approaches things. Let’s start with a simple moving average on a small sample of data in Excel. We’ll progress onto the same example in R and then we’ll work our way toward a full blown MapReduce application in java (code included). Once we have our sample data working well with MapReduce, we’ll calculate the simple moving average of all stocks on the NYSE from 1970 to the present in one pass without changing any code.

Promedio móvil simple

A simple moving average is the series of unweighted averages in a subset of time series data points as a sliding window progresses over the time series data set. Each time the window is moved we recalculate the average of the points in the window. This produces a set of numbers representing the final moving average. Typically the moving average technique is used with time series to highlight longer term trends or smooth out short-term noise. Moving averages are similar to low pass filters in signal processing, and mathematically are considered a type of convolution.

In other terms, we take a window and fill it in a First In First Out (FIFO) manner with time series data points until we have N points in it. We then take the average of these points and add this to our answer list. We slide our window forward by M data points and again take the average of the data points in the window. This process is repeated until the window can no longer be filled at which point the calculation is complete. Now that we have a general idea of what we are looking at, let’s take a look at a few ways to do a simple moving average.

In parts 2 and 3 of this blog series we’ll take the reader from simple moving average in Excel, through R, and then into a real example with code of simple moving average in MapReduce.

3 responses on “ Simple Moving Average, Secondary Sort, and MapReduce (Part 1) ”

Evan Sparks March 14, 2011 at 8:12 am

Have to nitpick a little here – R was NOT created specifically to handle time-series data in the financial services industry. It is the open source implementation of the “S” programming language, which was created as a general purpose statistical programming language. Personally, I find R’s handling of time series data fairly weak compared to other analytic systems I’ve used. (Don’t get me wrong, I’m a big-time R fan and user.)

Second – after years of working with and studying this stuff, my belief is that fundamentally RDBMS’s are crippled when it comes to looking at time-series data because they rely on set theory. Sets are naturally unordered, while time dimensions have a very clear natural order. The unordered nature of sets makes the math work out nicely in favor of RDBMS for transactional processing, but less so for analytical processing.

All that said, I’m really looking forward to seeing time-series analysis in Hadoop!

Jay December 3, 2011 at 11:07 am

When you state that you find other analytics more powerful than R for time series, can you share which ones. It would be good to compare notes.

If you have a simple moving average (SMA) this is a good solution. It starts to suffer if you implement a backtesting on a GARCH (1, 1) over 3000++ datapoints.