R中向量的最后一个值的指数移动平均值答案

【问题标题】：Exponential moving average of just the last value of a vector in RR中向量的最后一个值的指数移动平均值
【发布时间】：2021-04-19 20:12:53
【问题描述】：

我有一个简单的向量如下：

x = c(14.24, 13.82, 12.75, 12.92, 12.94, 13.00, 14.14, 16.28, 20.64, 17.64)

我找到了这个向量的 EMA 使用

library(TTR)
y = EMA(x, 5)

结果是

[1] NA NA NA NA 13.33400 13.22267 13.52844 14.44563 16.51042 16.88695

第二天在原始向量x的末尾添加一个新值，更新后的x向量为：

x = c(14.24, 13.82, 12.75, 12.92, 12.94, 13.00, 14.14, 16.28, 20.64, 17.64, 18.09)

预期的输出是 -

y = [1] NA NA NA NA 13.33400 13.22267 13.52844 14.44563 16.51042 16.88695 17.28796

此输出可由EMA(x, 5) 产生，但此语句将再次计算整个向量的 EMA，并且时间效率低下。由于我们已经在向量y 中计算了前一天的 EMA，有没有办法计算过去 5 天的 EMA，而不是重新计算整个向量并将新值合并到向量 y？

谢谢！

【问题讨论】：

最后一个值是什么意思。只有一个元素
我仍在试图了解您是如何从tail(x, 5) 获得 18.09 的
18.09计算不清楚。我没有得到那个价值
你能不能显示你的预期输出，因为我不清楚
我检查了你的更新，但它仍然是与18.09 相同的输入“x”。不清楚您的预期输出是什么

标签： r ttr

【解决方案1】：

如果你读到?TTR::EMA，

对于“EMA”，“wilder=FALSE”（默认）使用指数平滑比“2/(n+1)”

这有助于理解，在 EMA 中，这个比率实际上是应用于当前值 (x) 的权重，而倒数 (1 减去 this) 应用于前一个平均 (y)。

x = c(14.24, 13.82, 12.75, 12.92, 12.94, 13.00, 14.14, 16.28, 20.64, 17.64)
n <- 5
y <- TTR::EMA(x, n)

x = c(14.24, 13.82, 12.75, 12.92, 12.94, 13.00, 14.14, 16.28, 20.64, 17.64, 18.09)
ratio <- 2/(n+1)
ratio
# [1] 0.3333333
sum( c(y[10], x[11]) * c(1-ratio, ratio) )
# [1] 17.28796

【讨论】：

感谢您简单地解释 EMA。它使我对 EMA 的理解更加清晰。

【解决方案2】：

正如this post 中已经建议的那样，查看TTR 的C 代码提供了一个可能的解决方案：

x = c(14.24, 13.82, 12.75, 12.92, 12.94, 13.00, 14.14, 16.28, 20.64, 17.64)

n <- 5
y = TTR::EMA(x,n)

ratio <- 2 / (n+1)

newx <- 18.09
newy <- tail(y,1) * (1 - ratio) + ratio * newx
newy
#> [1] 17.28796

y = c(y,newy)
y
#>  [1]       NA       NA       NA       NA 13.33400 13.22267 13.52844 14.44563
#>  [9] 16.51042 16.88695 17.28796

【讨论】：

谢谢！使用 y[length(y)] 而不是 tail(y,1) 可以大大加快速度。
感谢您的反馈，与 R 一样，基准测试是找出哪个解决方案更快的唯一方法！