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我有“在线”系列整数，所以每隔几毫秒我就有一个新数字。没有指定频率 - 有时我有很多数字，有时我没有数字。

实际上，这个数字就是所谓的股票“真实价格”。我在我的交易应用程序中使用它。

现在我只使用最后一个数字作为“真实价格”，所以我根本不跟踪系列。但是这种方法存在一些问题。让我们看看这个系列：

  1. 98; 最后 = 98
  2. 100; 最后 = 100
  3. 101; 最后 = 101
  4. 100; 最后 = 100
  5. 101; 最后 = 101
  6. 100; 最后 = 100
  7. 101; 最后 = 101
  8. 100; 最后 = 100
  9. 101; 最后 = 101
  10. 100; 最后 = 100
  11. 99; 最后 = 99
  12. 98; 最后 = 98

问题是在很短的时间内我的“真实价格”从 100 变为 101 并返回太多次。真实价格的每一次变化都意味着大量的工作（重新计算、下订单等），所以我不需要像那样改变真实价格。这种变化（100-101-100-101）是由于“测量问题”，我需要过滤它。我无法修复“测量”，所以我必须在这里修复它。

一种方法是使用“3LastAverage”算法：

  1. 98; 3lastAverage = 98
  2. 100; 3lastAverage = 99
  3. 101; 3lastAverage = 99.67 => 100
  4. 100; 3lastAverage = 100.33 => 100
  5. 101; 3lastAverage = 101
  6. 100; 3lastAverage = 100
  7. 101; 3lastAverage = 101
  8. 100; 3lastAverage = 100
  9. 101; 3lastAverage = 101
  10. 100; 3lastAverage = 100
  11. 99; 3lastAverage = 100
  12. 98; 3lastAverage = 99

如您所见，这种方法并不总是有效，我仍然有 100-101-100 问题。可能我可以使用更多的数字来计算“平均值”......但由于这样的例子，这种方法对我不起作用：

  1. 99; 3lastAverage = 99（我想要 99）
  2. 100; 3lastAverage = 100（我想要 100）
  3. 101; 3lastAverage = 100（我想要 101）
  4. 102; 3lastAverage = 101（我想要 102）
  5. 103; 3lastAverage = 103（我想要 103）

一般来说，当事情进展顺利时，我需要 truePrice 只是最后一个数字！

所以，有“在线”系列的整数，我需要计算这个系列的所谓“真值”，它是这样定义的：

  • 如果一切正常，那么这只是最后一个数字
  • 如果系列中有太多相同的数字（因为测量问题），那么“真实值”不应该经常改变。应使用最合适的值

我的建议是：

  • 只是禁止“真实价值”每秒有超过一次相同的价格。

例如：

  1. 0.000：98；真值 = 98
  2. 0.100：100；真值 = 100
  3. 0.200：101；真值 = 101
  4. 0.300：100；真值 = 101（100 已在 0.2 秒前的步骤 2 中使用）
  5. 0.400：98；真值 = 101（98 已在 0.4 秒前的步骤 1 中使用）
  6. 0.500：99；真值 = 99
  7. 0.600：100；真值 = 99（0.5 秒前在步骤 2 中使用了 100）
  8. 1.500：101；真值 = 101（自使用 101 以来已过去超过一秒）。

然而，这种方法也有这样的“错误”：

  1. 99 吨 = 99
  2. 100 吨 = 100
  3. 101 吨 = 101
  4. 102 吨 = 102
  5. 103 吨 = 103
  6. 102 吨 = 103
  7. 101 吨 = 103
  8. 100 吨 = 103
  9. 99 吨 = 103
  10. 98 吨 = 98
  11. 97 吨 = 97

这里的问题是“tp”在 103 级“冻结”了太长时间。

对于这么大的问题，我真的很抱歉。但可能有人正在解决密切的问题并可以分享经验。我的主要问题是我确实需要同时解决两个相反的问题：

  • “真实价格”必须只是一般条件下的“最后”值
  • “真实价格”不应该经常改变（所以我需要以一种或另一种方式使用以前的值）
  • 也很难说我们什么时候有“一般”条件，什么时候有“测量问题”

所以我的问题真的很模糊，我只是希望有人试图解决这样的问题。一如既往，应该使用“常识”来解决这个问题。

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您希望对价格的长期（低频）变化做出反应，但忽略短期（高频）的小幅波动。所以你需要的是一个低通滤波器。

有许多不同种类的具有不同特性的低通滤波器。移动平均线是一种低通滤波器，但它有一个问题（您观察到），它用平滑换取滞后（为了平滑高频波动，您需要在相当长的序列上进行平均，但随后低频变化需要很长时间才能显现出来）。

因此，您可以尝试其他低通滤波器，例如指数加权移动平均线，看看它们是否满足您的要求。

关于这个任务要说的另一件事是，当你决定何时重新计算最接近移动平均线的整数是一件坏事，因为当移动平均线接近两个整数之间的中间时，它会放大小的波动. （如果移动平均线从 99.49 到 99.51，舍入操作会将这个小波动放大到从 99 到 100 的大波动。）

你应该做的是使用滞后来避免这种响应。重新计算时，记录移动平均 a 的当前值 a 0 ，直到移动平均a至少移动了 ε，即 | 一个 - <em>一个0 | ≥ε。

于 2012-12-21T14:52:15.857 回答