Movendo média arcgis

As EMA de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel MACD eo oscilador de preço percentual PPO Em geral, os EMAs de 50 e 200 dias são usados ​​como sinais de tendências de longo prazo. Os traders que empregam análises técnicas encontram médias móveis muito úteis e perspicazes quando aplicadas corretamente, mas criam destruição quando usadas indevidamente ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis Geralmente utilizados na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Consequentemente, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força Muito frequentemente, A linha de indicador fez uma mudança para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou Um EMA serve para aliviar este dile Mma em certa medida Porque o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, abraça a ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando o EMA. Like todos os movendo Indicadores médios, eles são muito mais adequados para mercados de tendências Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada a linha de indicador de EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência para baixo Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção de A linha de EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima Por exemplo, como a ação de preço de uma forte tendência de alta começa a nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a Diminuir até que a linha de indicador aplana ea taxa de mudança é zero. Por causa do efeito retardado, por este ponto, ou até mesmo algumas barras antes, a ação do preço deve já ter invertido. Uma diminuição consistente da taxa de variação da EMA poderia ser usada como um indicador que pudesse contrariar o dilema causado pelo efeito retardado da mudança de médiasmônicas. Usos da EMA. As EM são comumente usadas em conjunto com outros indicadores para confirmar significantes O EMA é mais aplicável Muitas vezes os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência de alta, um Intraday estratégia do comerciante pode ser o comércio apenas a partir do lado longo em um gráfico intraday. Eu tenho um mapa raster do Midwest dos EUA que é muito escasso, ou seja, os pixels de interesse são poucos o suficiente para ser quase invisble quando visto em uma escala onde todos Estados do Meio-Oeste dos EUA são visíveis Eu gostaria de seguir a abordagem descrita neste PNAS papel para criar um mapa melhor, mas não tenho certeza como replicá-lo no ArcGIS Qualquer ajuda seria apreciada. O PNAS papel esboços As etapas a seguir. Devido aos tamanhos pequenos e à distribuição dispersa das áreas de mudança, foi difícil visualizar os padrões regionais de LCLUC na resolução espacial original de 56 m Como resultado, usamos técnicas de suavização espacial para criar uma superfície de mudança regional que Em áreas como a epidemiologia espacial para gerar uma estimativa estável das taxas de doença 48, mas não têm sido amplamente aplicadas no campo da ciência de mudança de terra Em nossa abordagem de suavização, os pixels de alteração em resolução espacial de 56 m foram Primeiro agregado à porcentagem de mudança em resolução de 560 m Isto foi feito tomando 10 por 10 blocos de pixels de 56 m, ou seja, 100 blocos de pixels e somando a mudança binária dentro de cada bloco Fig S4A Em seguida, usamos um kernel 2D mais suave para Calcular uma estimativa suavizada da variação percentual para cada um dos pixels de resolução de 560 m Fig S4B Uma função de kernel quartic foi usada para calcular médias móveis na área de estudo em uma faixa Idth de 10 km A mesma função de quartic kernel foi usada para suavizar a mudança percentual de soja de milho em 2006 para pastagem em 2017 Finalmente, geramos um mapa suavizado de cobertura de pastagem em 2006, agregando a presença de pastagem a 56 m de resolução para porcentagem de cobertura de pastagem em 560 m de resolução e depois alisar esta camada de cobertura agregada usando o mesmo kernel quartic de 10 km. Esta camada de cobertura de pastagens suavizadas foi subsequentemente utilizada como denominador na geração de um mapa de taxas relativas de conversão de pastagem. Tanto quanto eu entendo, É o fluxograma 1 Use estatísticas de bloco em ArcGIS para somar 10x10 pixels de 56-m raster para 560m raster 2 2D kernel smoother não sei como fazer isso 3 Quartic kernel não sei como fazer isso. Não sei como progredir além da etapa 1. Pediu Aug 15 14 em 0 29.I sei que isso é alcançável com impulso como per. But eu realmente gostaria de evitar o uso de impulso eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legíveis. Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um ongoi Ng de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números mais recentes 1000 como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir this. I experimentei com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que o Resultados da matriz circular adequados às minhas necessidades melhores. 38. Se suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplesmente, você faz uma variável de acumulador, e como o seu código olha para cada Exemplo, o código atualiza o acumulador com o novo valor Você escolhe uma alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso. Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 amostras. Hmm, eu realmente não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que eu colocá-lo aqui O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Eu não tenho certeza se há um alfa que iria espalhar a média sobre o Últimos 1000 números, sem underfl Ow no cálculo de ponto flutuante Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. 12 de junho 12 em 4 44. 1 em seu post A média móvel exponencial pode permitir O alfa a ser variável Portanto, isso permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo, por exemplo, bytes por segundo Se o tempo desde a última atualização do acumulador é mais de 1 segundo, você deixa alfa ser 1 0 Caso contrário, você pode deixar usufsculas alfa desde a última Atualização 1000000 jxh 12 de junho 12 em 6 21.Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Note que o abaixo atualiza o total como elementos como Adicionado substituído, evitando costoso ON traversal para calcular a soma - necessário para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para apoiar, por exemplo, usando um longo longo quando totalizando 1000 long s, um int para char s, ou um duplo Para flutuação total s. This é um pouco falho em que numsa Mples poderia passar INTMAX - se você se importar você poderia usar unsigned long long ou usar um extra bool membro dados para gravar quando o recipiente é preenchido primeiro enquanto ciclismo numsamples em torno da matriz melhor então renomeado algo inócuo como pos. answered 12 de junho 12 at 5 19.um pressupõe que o operador vazio T amostra é, na verdade void operador T amostra oPless Jun 8 14 at 11 52. oPless ahhh bem manchado na verdade eu quis dizer para ele ser vazio operador T amostra, mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostou Will Corrigir, graças Tony D Jun 8 14 at 14 27.