在Kdb中,可以使用递归函数来计算不规则时间序列的指数移动平均(EMA)。下面是一个示例代码:
// 定义递归函数
ema: {[alpha; x]
n: count x;
if[n = 0; : 0f]; // 如果序列为空,返回0
if[n = 1; : x]; // 如果序列只有一个元素,返回该元素
// 递归计算EMA
prev_ema: ema[alpha; 1_x];
ema_value: alpha * last x + (1 - alpha) * prev_ema;
ema_value
}
// 示例数据
data: (2020.01.01 10:00:00 12f; 2020.01.01 10:15:00 13f; 2020.01.01 10:30:00 14f; 2020.01.01 11:00:00 15f)
// 调用EMA函数
alpha: 0.5; // alpha是指数平滑因子,可根据需求进行调整
ema_values: ema[alpha; flip data]
在上述代码中,定义了ema
函数来计算指数移动平均。该函数接受两个参数:alpha
表示指数平滑因子,x
表示输入的时间序列数据。
首先,函数获取输入序列的长度n
。然后,判断序列长度是否为0或1,如果是,则直接返回0或该元素值。
如果序列长度大于1,函数递归调用自身,传入去除第一个元素后的子序列。递归调用返回前一个时间点的EMA值。然后,根据指数平滑公式计算当前时间点的EMA值。
最后,调用ema
函数来计算不规则时间序列的EMA,传入指数平滑因子alpha
和flip data
(翻转输入数据的顺序,以便按照时间升序计算EMA)。
请注意,此示例仅适用于不规则时间序列的EMA计算。如果时间序列是规则的,可以使用更简单的方法来计算EMA,例如使用滑动窗口。