Moving_average_elasticsearch

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Estoy usando Elasticsearch 2.3.2, y Logstash 2.3.3. He encontrado de www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-pipeline-movavg-aggregation que indica que el promedio móvil puede hacer predicciones. Sé que es posible hacer solamente la pregunta en ES, pero no estoy seguro cómo debo hacer eso con logstash. Tengo un archivo logstash que lee un archivo de registro csv almacenar el uso de la CPU por cada 15 segundos. ¿Debo sólo incluir lo siguiente en la salida logstash archivo json para el índice relacionado como un mapeo de salida Este es mi archivo json para logstash Y es posible tenerlo como un gráfico que se mostrará en Kibana preguntó Jul 5 a las 2: 53Detecting Eventos geo-temporales con agregaciones de oleoductos Elasticsearch Acima: Una predicción temporal de una métrica unidimensional en Timelion. Vale la pena destacar, esta charla está muy influenciada por la excelente serie de Zach Tongs sobre la implementación de un detector estadístico de anomalías con Elasticsearch. Eso es un gran lugar para comenzar al leer sobre este tema. El problema con mi vieja demo Me encantan los datos de bikeshare. He escrito unos cuantos posts en el último año usando datos públicos de la buena gente en el programa Capital Bikeshare de Washington DCs. (Aquí y aquí) y si youve hablado conmigo en una cabina de demostración o presentación de Kibana youve probalby me vio mostrar mi tablero de bikeshare paseos en DC y zoom en el 4 de julio para mostrar la anomalía de datos a la derecha alrededor de los fuegos artificiales. Me encanta esta demo El problema es que requiere que uno ya tenga el conocimiento de la anomalía de datos. ¿Qué pasa si Elasticsearch nos puede ayudar a encontrar anormalidades y datos anómalos en los datos automáticamente? Bueno, puede hacerlo e incluso puede ayudarnos a detectar que ocurren en tiempo real. Permite ver si puede ayudarnos a detectar otros eventos alrededor de la ciudad. Elasticsearch características Ill necesidad de utilizar cuatro características clave de la Elasticsearch agregaciones API. Dos clases de agregaciones de cubo (característica 1) y (característica 2) Anidación de una agregación dentro de otra (característica 3) Agregaciones de tubería con medias móviles ajustadas por la estacionalidad (característica 4) La primera parte es poder detectar los valores atípicos en los datos aislados Cierto tiempo y geo aspectos de los datos. Estos son histogramas básicos y geo-grid couts de acontecimientos. Hay llamadas directas a las API de agregación de Elasticsearchs y directamente relacionadas con las consultas visualizadas en Kibana. 1) Geo Cubos 2) Histograma Cubos 3) Cubos anidados La siguiente parte es donde las cosas se divierten. Elasticsearch permite analizar la agregación de cubos dentro de otras agregaciones. Podemos combinar los dos enfoques de cubo arriba en una sola analítica, preguntando a Elasticsearch para cubos de histograma dentro de una agregación de cuadrícula geográfica. El resultado es una matriz de las métricas de eventos con el tiempo para cada cuadrícula de mi mapa devuelta en una sola llamada de descanso. Heres una imagen del uso de bikeshare durante varios años para tratar de demostrar el verdadero significado de los datos devueltos. 4) Promedios móviles estacionales Ahora para cada cubo podemos usar la siguiente característica de poder de Elasticsearch que es agregaciones de pipeline. Colin Goodheart-Smithe escribió una gran entrada en el blog sobre computación de derivados con aggs de tuberías, pero lo que bien se centran en los promedios móviles. Al igual que Zach Tongs blog bien calcular un factor sorpresa para cada hora de datos en cada cuadrícula de área geoespacial de DC. Bien calcular si el número de paseos en bicicleta que salen de la zona se desvía de la tendencia general (media móvil) de cuántos paseos que esperábamos salir de esa estación teniendo en cuenta las tendencias generales teniendo en cuenta el día de la semana y la época del año. Esto nos ayudará a diferenciar entre la señal y el ruido, que es un problema común en todos los análisis. Hay muchos tipos de promedios móviles posibles en Elasticsearch, pero el que estamos usando será Holt-Winters. Este promedio móvil triple exponencial toma en cuenta el nivel actual, la tendencia en ese nivel, así como una estacionalidad en su cálculo de la media móvil. Debido a que el patrón periódico principal del bikeshares capital es semanal, (cada 7 días) podemos pedir una media móvil del número de pasajeros de bikeshare y saber si un punto es la conmutación normal de la bicicleta del lunes por la mañana o algo más interesante como un espectáculo de fuegos artificiales o un partido de béisbol. Holt-Winters puede incluso hacer predicciones en el futuro que es genial, pero ya que estamos buscando datos atípicos en el rango de tiempo de los datos que tenemos que no será necesario. Holt-Winters requiere ajustar los coeficientes para los pesos relativos de los tres contribuidores al promedio inteligente. Jugué y encontré que obtuve los mejores resultados usando la función de minimización automática que intenta adivinar buenos coeficientes a través de un algoritmo de optimización de recocido simulado. Ponerlo junto Heres la pregunta final que utilicé para computar regionalised Geo-Temporal Seasonality ajustado promedios móviles. Kibana en sí no tiene agregaciones de tuberías todavía o hacer mucho en el camino de Geo-Temporal, por lo que no va a ejecutar este tipo de consulta directamente. Sin embargo, con una secuencia de comandos rápida de python puedo ejecutar la consulta personalizada, hacer un bucle en los cubos en los datos agregados y volver a insertar roll-up de eventos agregados como un tipo de métrica diferente que se puede visualizar lado a lado con los datos originales. (Código). La línea clave que calcula el factor sorpresa: Esto significa que cuando el conteo de eventos reales para una hora de paseos en bicicleta en una cuadrícula en el mapa supera el recuento promedio general que habría sido la predicción, estamos adivinando que puede haber un Anomalía de datos. Cada cuadrícula del gráfico geográfico se convierte en una sola serie métrica con una predicción. Podemos mapear el valor sorpresa por separado de la densidad de eventos. Verificación de resultados Si ampliamos un área y obtuvimos una vista rápida de las anomalías de puntaje de evento de paseo. Para probar la exactitud con los acontecimientos del mundo real, buscaré algo que puedo conseguir un historial de eventos difinitive para. Al acercar el estadio de béisbol en mayo de 2015, vemos lo siguiente: Hubo picos por encima de la media móvil de tendencia en los 4 º, 5 º, 6 º, 8 º, 9 º, y un menor grado (pequeño factor de sorpresa) en el 10º Compare esto con los Nacionales de Washington Away / Home schedule esa semana y verás que lo conseguimos right.Documentation Elasticsearch Grafana envía con el apoyo avanzado para Elasticsearch. Puede realizar muchos tipos de consultas elásticas sencillas o complejas para visualizar registros o métricas almacenadas en elasticsearch. También puede anotar sus gráficos con eventos de registro almacenados en elasticsearch. Agregar la fuente de datos Abra el menú lateral haciendo clic en el icono de Grafana en el encabezado superior. En el menú lateral bajo el enlace Dashboards debe encontrar un enlace denominado Data Sources. NOTA: Si falta este vínculo en el menú lateral, significa que su usuario actual no tiene la función de administrador para la organización actual. Haga clic en el enlace Agregar nuevo en el encabezado superior. Seleccione Elasticsearch en el menú desplegable. El nombre de la fuente de datos, importante que sea el mismo que en Grafana v1.x si va a importar tableros antiguos. La fuente de datos predeterminada significa que será preseleccionada para nuevos paneles. El protocolo http, ip y puerto de su servidor elasticsearch. Acceso de proxy a través de Grafana backend, Directorio de acceso directo desde el navegador. El acceso Proxy significa que el backend de Grafana propondrá todas las solicitudes desde el navegador y las enviará al Data Source. Esto es útil porque puede eliminar los problemas de CORS (Cross Source Site Resource), así como eliminar la necesidad de difundir los detalles de autenticación al Data Source en el navegador. El acceso directo sigue siendo compatible porque en algunos casos puede ser útil acceder a un Data Source directamente dependiendo del caso de uso y la topología de Grafana, el usuario y el Data Source. Acceso directo Si selecciona acceso directo, debe actualizar su configuración de Elasticsearch para permitir que otros dominios accedan a Elasticsearch desde el navegador. Para ello, especifique estas opciones en el archivo de configuración elasticsearch.yml. Ajustes de índice Aquí puede especificar un valor predeterminado para el campo de tiempo y especificar el nombre de su índice de búsqueda elástica. Puede utilizar un patrón de tiempo para el nombre de índice o un comodín. Editor de consultas métricas El editor de consultas Elasticsearch le permite seleccionar varias métricas y agrupar por varios términos o filtros. Utilice los iconos más y menos a la derecha para agregar / quitar métricas o agrupar bys. Algunas métricas y opciones de grupo por tienen, haga clic en el texto de la opción para expandir la fila para ver y editar la métrica o el grupo por opciones. Métricas de canalización Si tiene Elasticsearch 2.xy Grafana 2.6 o superior, puede utilizar agregaciones métricas de canalización como Promedio móvil y Derivativo. Las métricas de pipeline de Elasticsearch requieren otra métrica basada en. Utilice el icono de ojo situado junto a la métrica para ocultar las métricas que aparecen en el gráfico. Esto es útil para las métricas que sólo tiene en la consulta que se utilizará en una métrica de canalización. Templating La fuente de datos Elasticsearch admite dos tipos de consultas que puede utilizar para rellenar variables de plantilla con valores. Valores posibles para un campo Campos filtrados por tipo Campos filtrados por tipo, con filterAggregation para calcular el promedio móvil en una agregación de histograma 10002 Esta agregación calculará el promedio móvil de métricas de hermanos en datos histograma-estilo (histograma, datehistogram). Los promedios móviles son útiles cuando los datos de series de tiempo son estacionarios y tienen una media que cambia lentamente con el tiempo. Los datos estacionales pueden necesitar un análisis diferente, así como datos bimodales, ráfagas o que contengan valores extremos frecuentes (que no son necesariamente valores atípicos). La agregación de movavg admite varias opciones configurables: Tamaño de ventana El usuario especifica el tamaño de ventana que desea calcular un promedio móvil. P.ej. Un usuario puede querer una ventana deslizante de 30 días sobre un histograma de 90 días en total. Actualmente, si no hay suficientes datos para llenar la ventana, el promedio móvil se calculará con lo que esté disponible. Por ejemplo, si un usuario selecciona una ventana de 30 días, los días del 1 al 29 calcularán el promedio móvil con entre 1 y 29 días de datos. Podríamos investigar la adición de más políticas de borde, que determinan cómo manejar las lagunas en el borde de la media móvil Tipo de ponderación Actualmente, el agg soporta cuatro tipos de ponderación: simple. Un promedio simple (aritmético). Defecto. lineal. Un promedio linealmente ponderado, tal que los datos se vuelven linealmente menos importantes a medida que envejece en la ventana singleexp. Un solo promedio exponencialmente ponderado (también conocido como EWMA o Browns Simple Exp Smoothing), de forma que los datos se vuelven exponencialmente menos importantes a medida que envejece. Dobleexp. Doble promedio exponencialmente ponderado (también conocido como Holt-Winters). Utiliza dos términos exponenciales: los primeros datos lisos exponencialmente como singleexp. Pero luego aplicar un segundo suavizado correctivo para tener en cuenta una tendencia. Todo: Expose alfa y beta Alfa y beta son parámetros que controlan el comportamiento de singleexp y doubleexp. Alfa: controla hasta qué punto el término de suavizado exponencial individual está a la zaga de los puntos de inflexión en la media por períodos de 1 / alfa. Alfa 1 significa que el término de suavizado no tiene memoria (período de 1) y emula un paseo al azar. Alfa 0 significa que el término de suavizado tiene memoria infinita e informa la media de los datos Beta: Sólo se utiliza en doubleexp. Análogo a alfa, pero aplicado al alisamiento de tendencia en lugar del alisado de datos. Todo: Investigar la ponderación métrica Es a veces útil para ponderar un período de tiempo no por su distancia de la hora actual, sino más bien por alguna métrica que sucedió en ese intervalo de tiempo. P.ej. Peso por el volumen de transacciones que ocurrieron ese día. Debe ser posible ponderar basado en métricas dentro del cubo, aunque podría ser complicado si falta el valor. Ejemplo de solicitud Esto calculará un promedio móvil (ventana deslizante de tres días) sobre la suma de los precios en cada día: Ejemplo de respuestaEn la fabricación y los procesos de negocio, existe una herramienta común denominada tabla de control. Creado en 1920 por el Dr. Walter Shewhart, un gráfico de control se utiliza para determinar si un proceso está en control o fuera de control. En ese momento, el Dr. Shewhart estaba trabajando en Bell Labs tratando de mejorar la calidad de la señal de las líneas telefónicas. Los componentes mal maquinados eran una causa principal de degradación de la señal, por lo que mejorar los procesos de fabricación para producir componentes más uniformes era un paso crítico para mejorar la calidad de la señal. El Dr. Shewhart se dio cuenta de que todos los procesos, de fabricación o de otro tipo, tienen cierta cantidad de variación natural. La clave era identificar cuando la variación se estaba comportando normalmente (en control), y cuando de repente comenzó a cambiar (fuera de control). Un proceso que ha salido de control debe ser detenido por lo que el problema se puede arreglar, en lugar de churning fuera descuidado componentes manufacturados. Las cartas de control funcionan activando una alerta cuando el valor diverge suficientemente de la media por una cierta cantidad. En la práctica, son muy sencillos e intuitivos de leer, ya menudo actúan como detectores de anomalías de primera línea debido a su simplicidad y robustez. Suavizado con medias móviles Los gráficos de control se pueden construir con bastante facilidad en Elasticsearch utilizando una combinación de agregaciones, incluyendo las nuevas agregaciones de canalización. Para empezar, veamos algunos datos sintéticos que generé para esta publicación. Por diversión, podemos imaginar que es la temperatura del refrigerante (en centígrados) para un reactor nuclear. Vamos a echar un vistazo a los datos en primer lugar, utilizando un cubo de histograma y una métrica extendedstats: En el gráfico, estamos trazando el promedio de cada cubo: Haga clic para tamaño completo. Como se puede ver, los datos son básicamente una tendencia plana, con una distribución aleatoria alrededor de 30. Los datos son ruidosos, por lo que lo primero que puede hacer es suavizarlo para que pueda ver mejor la tendencia general. Los promedios móviles son excelentes para esto. Un promedio móvil, básicamente, toma una ventana de valores, calcula el promedio, y luego mueve la ventana hacia adelante un paso. Hay varios tipos diferentes de promedios móviles que puede elegir. Vamos a utilizar una media móvil ponderada exponencialmente (EWMA). Este tipo de media móvil reduce la importancia de un punto de datos exponencialmente a medida que envejece en la ventana. Esto ayuda a mantener el promedio móvil centrado en los datos en lugar de quedarse atrás. En la siguiente consulta, agregamos una agregación de la canalización media móvil movavgmean que calcula el promedio móvil de cada promedio de buckets (es decir, un promedio de deslizamiento de medio): Hay algunos bits interesantes aquí: bucketspath apunta al valor promedio calculado dentro de nuestra métrica extendedstats Ventana se establece en 24, lo que significa que queremos que el promedio de las últimas 24 horas juntos modelo se establece en ewma Y, finalmente, configuramos algunos ajustes para este modelo en particular. El ajuste alpha controla lo suave que es el promedio móvil generado. El valor predeterminado (0,3) suele ser bastante bueno, pero me gustó el aspecto de 0,1 mejor para esta demo. Echa un vistazo a los documentos para más información sobre cómo funciona la alfa. Y el gráfico resultante ahora incluye una línea bien suavizada (púrpura): En el control Entonces, la pregunta es. Esta carta mira en control ¿Hay alguna razón por la que debes apagar el reactor, o está todo funcionando sin problemas Admito que estaba siendo disimulado en el gráfico anterior: calculé el promedio. Como se discutió anteriormente. La media es una métrica bastante pobre en la mayoría de los casos. En este conjunto de datos, está escondiendo un gran pico que puse el jueves. Si trazamos el valor máximo en cada cubo (línea amarilla), el punto es inmediatamente claro: Espero que desactivó el reactor el jueves.) ¿Cómo podríamos haber detectado este pico En esta gráfica, la anomalía es absurdamente clara. Usted podría utilizar un umbral simple. Pero también ver más adelante, los umbrales fallan a menudo bajo patrones más complejos. En su lugar, permite crear un gráfico de control. Las cartas de control consideran un proceso fuera de control si los puntos de datos empiezan a caer tres desviaciones estándar de la media. Con esto en mente, podemos modificar nuestra agregación para convertirla en una carta de control de buena fe. Para ello, tenemos que añadir dos nuevas agregaciones: una media móvil en la desviación estándar, y un script que calcula el límite superior: La nueva movavgstd pipeline agg es muy simple: es simplemente un EWMA (con valores predeterminados) que los promedios La métrica stats.stddeviation durante las últimas 24 horas. La línea de tuberías de shewhartucl es un bucketscript que calcula el límite de control superior aka, el punto en el tiempo cuando comienzas a preocupar porque el proceso ha salido de control. Piense en ello como un umbral dinámico. El umbral se calcula multiplicando la desviación estándar de rodadura por tres, luego añadiéndola a la media de rodadura. Lo omité por brevedad, pero la mayoría de los gráficos de control también incluyen un límite de control más bajo. Para añadir que, simplemente se copia shewhartucl. Restar tres desviaciones estándar en lugar de agregar, y renombrarlo a shewhartlcl. Nota: Estoy usando una escritura en línea para la conveniencia. Puede sustituirlo por un script estático si está desactivado en su clúster. Medio liso: púrpura Valor máximo: amarillo Límite de control superior: verde Podemos graficar esto y ver que el pico (amarillo) dispara más allá del límite de control (verde). En un sistema real, esto es cuando envías una alerta o correo electrónico. O tal vez algo más drástico, ya que se trata de un reactor nuclear que estamos modelando) Conclusión Eso es todo para esta semana. Para recapitular, usamos las nuevas agregaciones de tuberías para suavizar nuestros datos con una media móvil. A continuación, construimos un gráfico de control para encontrar dinámicamente valores atípicos calculando un límite de control superior basado en el promedio móvil y una desviación estándar en movimiento. En la segunda parte. Así ver cómo la misma tabla de control se puede utilizar para patrones de datos más interesantes, tales como tendencias lineales y el comportamiento cíclico. También veremos cómo integrarlo con Watcher para que podamos recibir notificaciones por correo electrónico automáticamente. Echale un vistazo
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