Media Móvil Rx

Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular la media móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño sea el intervalo, más cerca estarán las medias móviles de los puntos de datos reales. Práctico Rx Training Londres 6-7 de octubre de 2015 Presentado por el autor de IntroToRx PARTE 1 - Primeros pasos Por qué los usuarios de Rx esperan datos en tiempo real. Quieren sus tweets ahora. Su orden confirmó ahora. Necesitan precios precisos a partir de ahora. Sus juegos en línea necesitan ser receptivos. Como desarrollador, usted exige un mensaje de incumplimiento y olvido. Usted no quiere ser bloqueado esperando un resultado. Desea que el resultado sea empujado hacia usted cuando esté listo. Incluso mejor, al trabajar con conjuntos de resultados, desea recibir resultados individuales cuando estén listos. No desea esperar a que se procese todo el conjunto antes de ver la primera fila. El mundo se ha movido a empujar a los usuarios están a la espera de ponernos al día. Los desarrolladores tienen herramientas para enviar datos, esto es fácil. Los desarrolladores necesitan herramientas para reaccionar para empujar datos. Bienvenido a Reactive Extensions for. NET (Rx). Este libro está dirigido a cualquier desarrollador. NET curioso acerca de las interfaces IObservableltTgt e IObserverltTgt que han surgido en. NET 4. Las bibliotecas de Reactive Extensions de Microsoft son las implementaciones de estas interfaces que rápidamente están recuperando la tracción con los desarrolladores de Servidores, Clientes y Web igual. Rx es una poderosa herramienta de desarrollo productivo. Rx permite a los desarrolladores resolver problemas en un estilo elegante, familiar y declarativo a menudo crucial con menos código que era posible sin Rx. Al aprovechar LINQ, Rx consigue presumir los beneficios estándar de una implementación de LINQ 1. Integrado LINQ está integrado en el lenguaje C. Unitive El uso de LINQ le permite aprovechar sus habilidades existentes para consultar datos en reposo (LINQ a SQL, LINQ a XML o LINQ a objetos) para consultar datos en movimiento. Se podría pensar en Rx como LINQ a eventos. LINQ le permite pasar de otros paradigmas a un paradigma común. Por ejemplo, puede realizar la transición de un evento. NET estándar, una llamada de método asíncrono, una tarea o quizás una API de middleware de terceros en un único paradigma Rx común. Aprovechando nuestro lenguaje de elección y utilizando operadores conocidos como Select. Dónde . GroupBy etc, los desarrolladores pueden racionalizar y comunicar diseños o código en un formulario común. Extensible Puede extender Rx con sus propios operadores de consulta personalizados (métodos de extensión). Declarativo LINQ permite que su código para leer como una declaración de lo que hace su código y deja la forma de la aplicación de los operadores. Las características LINQ componibles, como los métodos de extensión, la sintaxis lambda y la sintaxis de comprensión de consultas, proporcionan una API fluida para que los desarrolladores consuman. Las consultas se pueden construir con numerosos operadores. Las consultas pueden ser compuestas juntas para producir aún más consultas compuestas. Las consultas transformadoras pueden transformar sus datos de un tipo a otro. Una consulta puede traducir un valor único a otro valor, agregado de una secuencia de valores a un único valor medio o expandir un único valor de datos en una secuencia de valores. Cuando Rx es apropiado Rx ofrece un paradigma natural para tratar secuencias de eventos. Una secuencia puede contener cero o más eventos. Rx demuestra ser el más valioso al componer secuencias de acontecimientos. Debe utilizar Rx Gestión de eventos como estos es lo que Rx fue construido para: eventos de la interfaz de usuario como el movimiento del ratón, haga clic en el botón eventos de dominio como la propiedad cambiado, colección actualizada, pedido llenado, registro aceptado etc. Eventos como una transmisión desde un bus de mensajes o un evento push desde WebSockets API u otro middleware de baja latencia como Nirvana Integration con un motor CEP como StreamInsight o StreamBase. Curiosamente Microsofts CEP producto StreamInsight. Que forma parte de la familia de SQL Server, también utiliza LINQ para generar consultas sobre eventos de transmisión de datos. Rx también es muy adecuado para introducir y gestionar la concurrencia con el propósito de descargar. Es decir, realizar un conjunto dado de trabajo simultáneamente para liberar el subproceso actual. Un uso muy popular de esto es mantener una interfaz de usuario sensible. Debe considerar el uso de Rx si tiene un IEnumerableltTgt existente que intenta modelar datos en movimiento. Mientras que IEnumerableltTgt puede modelar los datos en movimiento (utilizando la evaluación perezosa como retorno de rendimiento), probablemente no escalará. Iterar sobre un IEnumerableltTgt consumirá / bloqueará un hilo. Debe favorecer la naturaleza no bloqueante de Rx a través de IObservableltTgt o considerar las funciones asíncronas en. NET 4.5. Podría usar Rx Rx también se puede utilizar para llamadas asincrónicas. Éstas son efectivamente secuencias de un evento. Resultado de una tarea o TaskLtTgt Resultado de una llamada a un método APM como FileStream BeginRead / EndRead Puede encontrar que la palabra clave TPL, Dataflow o asíncrona (.NET 4.5) resulta ser una forma más natural de componer métodos asíncronos. Mientras que Rx puede ayudar definitivamente con estos escenarios, si hay otros marcos más apropiados a su disposición usted debe considerarlos primero. Rx se puede utilizar, pero es menos adecuado para, la introducción y gestión de la concurrencia con el fin de escalar o realizar cálculos paralelos. Otros marcos dedicados como TPL (Task Parallel Library) o C AMP son más apropiados para realizar trabajo intensivo de cálculo paralelo. No usará Rx Rx y específicamente IObservableltTgt no es un reemplazo para IEnumerableltTgt. No recomendaría el intentar tomar algo que es naturalmente tirar basado y forzarlo para ser empuje basado. Traducir valores existentes de IEnumerableltTgt a IObservableltTgt sólo para que la base de código pueda ser más Rx Message queues. Las colas como en MSMQ o una implementación JMS generalmente tienen transaccionalidad y son por definición secuenciales. Siento IEnumerableltTgt es un ajuste natural para aquí. Al elegir la mejor herramienta para el trabajo de su código debe ser más fácil de mantener, proporcionar un mejor rendimiento y probablemente obtendrá un mejor apoyo. Rx en acción Adoptar y aprender Rx puede ser un enfoque iterativo donde se puede aplicar lentamente a su infraestructura y dominio. En un corto período de tiempo usted debe ser capaz de tener las habilidades para producir código, o reducir el código existente, a las consultas compuestas de operadores simples. Por ejemplo, este simple ViewModel es todo lo que necesitaba codificar para integrar una búsqueda que se va a ejecutar como un tipo de usuario. Clase pública MemberSearchViewModel. INotifyPropertyChanged Aunque este fragmento de código es bastante pequeño, admite los siguientes requisitos: Mantiene una interfaz de usuario de respuesta Comprende los tiempos de espera Sabe cuándo se completa la búsqueda Permite que los resultados vuelvan uno a la vez Controla los errores Se puede comprobar la unidad, incluso con problemas de concurrencia Si un usuario cambia La búsqueda, cancelar la búsqueda actual y ejecutar nueva búsqueda con nuevo texto. Para producir esta muestra es casi un caso de componer los operadores que coinciden con los requisitos en una sola consulta. La consulta es pequeña, mantenible, declarativa y mucho menos código que rodando su propio. Hay el beneficio añadido de reutilizar una API bien probada. Cuanto menos código tenga que escribir, menos código tendrá que probar, depurar y mantener. La creación de otras consultas como las siguientes es simple: calcular un promedio móvil de una serie de valores, p. Acuerdos de nivel de servicio para latencias promedio o tiempo de inactividad que combinan datos de eventos de múltiples fuentes, p. Resultados de búsqueda de Bing, Google y Yahoo, o datos de sensores de acelerómetro, giroscopio, magnetómetro o datos de agrupación de temperaturas, p. Tweets por tema o usuario, o precios de acciones por delta o datos de filtrado de liquidez, p. Servidores de juegos en línea dentro de una región, para un juego específico o con un número mínimo de participantes. El empuje está aquí. Armarse con Rx es una manera poderosa de satisfacer las expectativas de los usuarios de un mundo de empuje. Al comprender y componer las partes constitutivas de Rx, será capaz de hacer un trabajo corto de complejidades de procesamiento de eventos entrantes. Rx está configurado para convertirse en una parte cotidiana de su experiencia de codificación. Lectura recomendada adicionalEstoy entrando en Rx 8211 Reactive Extensions y ReactiveUI un poco también y estoy pasando por el taller de Rx en el canal 9. El quinto episodio de la serie, que habla de agrupación, buffers, ventanas y otras manipulaciones de flujo avanzadas dio lugar a Un desafío que decidí emprender. Dado un flujo de StockQuotes, y el código adjunto al ejercicio proporciona la siguiente clase StockQuote, cómo podemos adjuntar una media móvil de 5, 10 o x días para el punto de datos alto, bajo, cercano u otro en la clase StockQuote. Creo que finalmente lo conseguí. El código está debajo, pero el enfoque de lo siguiente: Agregue las propiedades Promedio a la clase StockQuote original. Por lo tanto, si está promediando Alta y Baja, añada MediaHigh y AverageLow: 2. Utilice el método Buffer para crear buffers deslizantes de stockquotes que desea agregar. Si cada cotización de acciones representa un día en la vida de la acción, entonces la agregación de 10 instancias de StockQuote crearía una media móvil de 10 días, agregando 100 de ellos crearía una media móvil de 100 días. Cuantos más días agregue, más lento se ejecutaría el programa. Utilice el segundo parámetro para el método de memoria intermedia para especificar cuántas instancias de las cotizaciones de acciones separan una memoria intermedia de la siguiente. We8217ll valor de uso de 1 para crear amortiguadores deslizantes de una cotización común a la siguiente. 3. Por último, utilice la función de agregado para rellenar los promedios corrientes para las instancias de StockQuote que aparecen en último lugar en la lista de búferes. Esto puede no ser la implementación ideal. Si alguien puede sugerir una mejor, por favor comente.