每秒产生一条数据，如何在产生数据的同时高效的保存其最近x条数据的平均数

[shsyzl007]

产生数据的同时怎么把最新的x条数据保存到list里面。比如把最新的10条数据保存到list10里面

 List<double> list10= new List<double>();
            while (true)
            {
                int n = new Random().Next(100, 200);
                Thread.Sleep(1000);
            }

[threenewbee]

Queue<int> q = new Queue<int>; q.Enqueue(当前值); if (q.Count() > n) q.Dequeue(); 平均值 int n = (int)q.Average();

[shsyzl007]

楼上看看那里有问题，实际计算2000条数据耗时就1秒+，同时处理几个品种蜗牛了

 /// <summary>
        /// 计算MA
        /// </summary>
        /// <param name="stock"></param>
        /// <returns></returns>
        public static List<Pub.Stock> GetStockMA(List<Pub.Stock> Stock)
        {
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            List<Pub.Stock> lists = new List<Pub.Stock>();
            for (int i = Stock.Count - 1; i > 0; i--)
            {
                double MA10 = MAValue(Stock, 10, i);
                double MA60 = MAValue(Stock, 60, i);

                Pub.Stock stock2 = new Pub.Stock();
                stock2.code = Stock[i].code;
                stock2.tradedate = Stock[i].tradedate;
                stock2.Open = Stock[i].Open;
                stock2.Close = Stock[i].Close;
                stock2.High = Stock[i].High;
                stock2.Low = Stock[i].Low;
                stock2.MA10 = MA10;
                stock2.MA60 = MA60;
                lists.Add(stock2);
            }
            double sss = (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds;
            return lists;
        }

        /// <summary>
        /// 计算MA
        /// </summary>
        /// <param name="stock"></param>
        /// <param name="ma"></param>
        /// <returns></returns>
        static double MAValue(List<Pub.Stock> stock, int ma, int start)
        {
            double temp = 0;
            try
            {
                for (int i = start; i > start - ma; i--)
                {
                    temp += stock[i].Close;
                }
                temp = temp / ma;
                return Math.Round(temp, 2);
            }
            catch { return 0; }
        }
        

[xuzuning]

int num = Stock.Count;
var MA10 = new float[num];
var MA60 = new fload[num];
var ma10 = 0f;
var ma60 = 0f;

for(vat i = 0; i < num; i++)
{
  ma10 += Stock[i].Close;
  ma60 += Stock[i].Close;
  if(i == 9) MA10[i] = ma10 / 10;
  if(i ==59) MA60[i] = ma60 / 60;
  if(i > 9)
  {
    ma10 -= Stock[i-10].Close;
    MA10 = ma10 / 10;
  }
  if(i > 59)
  {
    ma60 -= Stock[i-60].Close;
    MA60 = ma60 / 60;
  }
}

我说的是这个意思

[shsyzl007]

引用 8 楼 xuzuning 的回复:

int num = Stock.Count;
var MA10 = new float[num];
var MA60 = new fload[num];
var ma10 = 0f;
var ma60 = 0f;

for(vat i = 0; i < num; i++)
{
  ma10 += Stock[i].Close;
  ma60 += Stock[i].Close;
  if(i == 9) MA10[i] = ma10 / 10;
  if(i ==59) MA60[i] = ma60 / 60;
  if(i > 9)
  {
    ma10 -= Stock[i-10].Close;
    MA10 = ma10 / 10;
  }
  if(i > 59)
  {
    ma60 -= Stock[i-60].Close;
    MA60 = ma60 / 60;
  }
}

我说的是这个意思

大神，你的算法非常快啊，500条数据耗时0毫秒，我上面的代码耗时800毫秒。我把完整代码贴出来，你看看那里有问题呢。计算的结果是不对的。

[shsyzl007]

Stock[0]是最旧的，处理后把最新的数据放在最前面

 public static List<Pub.Stock> GetStockMA2(List<Pub.Stock> Stock,ref double tt)
        {
            int num = Stock.Count;
            var MA10 = new double[num];
            var MA60 = new double[num];
            var ma10 = 0d;
            var ma60 = 0d;
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            List<Pub.Stock> lists = new List<Pub.Stock>();
            for (int i = Stock.Count - 1; i > 0; i--)
            {
                ma10 += Stock[i].Close;
                ma60 += Stock[i].Close;
                if (i == 9) MA10[i] = ma10 / 10;
                if (i == 59) MA60[i] = ma60 / 60;
                if (i > 9)
                {
                    ma10 -= Stock[i - 10].Close;
                    MA10[i] = ma10 / 10;
                }
                if (i > 59)
                {
                    ma60 -= Stock[i - 60].Close;
                    MA60[i] = ma60 / 60;
                }

                Pub.Stock stock2 = new Pub.Stock();
                stock2.code = Stock[i].code;
                stock2.tradedate = Stock[i].tradedate;
                stock2.Open = Stock[i].Open;
                stock2.Close = Stock[i].Close;
                stock2.High = Stock[i].High;
                stock2.Low = Stock[i].Low;
                stock2.MA10 = MA10[i];
                stock2.MA60 = MA60[i];
                lists.Add(stock2);
            }
            double sss = (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds;
            return lists;
        }

[xuzuning]

哪里的结果不对？

[xuzuning]

我做了个测试，你可以参考一下

        static void Stock()
        {
            var d = File.ReadLines("HS.txt").ToList();
            var stock = new List<string[]>();
            var flag = new string[] {"\t\t"};
            for (var i = 0; i < d.Count; i++)
            {
                if (i >= 2) stock.Add(d[i].Split(flag, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries));
            }
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            var ma10 = 0f;
            var MA10 = new float[stock.Count];
            for (var i = 0; i < stock.Count; i++)
            {
                var c = float.Parse(stock[i][4]);
                ma10 += c;
                if(i >= 10)
                {
                    ma10 -= float.Parse(stock[i-10][4]);
                    MA10[i] = (float)Math.Round(ma10 / 10, 3);
                }
            }
            var sss = (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds;

            Console.WriteLine(stock.Count);
            Console.WriteLine("{0}   {1} {2}", sss, ma10, MA10[MA10.Length - 1]);

            time1 = DateTime.Now;

            sss = (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds;

            var t = stock.Select(x => float.Parse(x[4])).Reverse().ToList();
            var q10 = t.Select((x, Index) => t.GetRange(Index, Math.Min(10, t.Count-Index)).Average()).Reverse().ToList();
            var q60 = t.Select((x, Index) => t.GetRange(Index, Math.Min(60, t.Count - Index)).Average()).Reverse().ToList();


            Console.WriteLine(stock.Count);
            Console.WriteLine("{0} {1} {2} {3}", sss, ma10, q10[q10.Count - 1], q60[q60.Count - 1]);
        }

数据是从股软里粘出来的，两种算法看不出速度差异

[shsyzl007]

引用 11 楼 xuzuning 的回复:

哪里的结果不对？

前面的数据ma10,和ma60数据都是0.后面有数据了，ma10和ma60正常是3000多，可算出来的结果小于100

[xuzuning]

你先检查一下你的数据 MA 是滑动平均值，只要有数据，就不会算错 比如 MA10，每十个数据就可算得一个，MA60，每60个数据就算得一个

[娃都会打酱油了]

看不懂意思，为什么不是一产生就放进队列

[shsyzl007]

再进一步，有兴趣的可用继续

以计算上证指数均线为例，计算量还是很大的
假设存在100个数字，每个数字求其最近60个数字的平均值，那就需要计算100*60=600次。9000个数字需求计算：9000*60=45万次。这仅是计算一个数字附近60的平均值，实际情况可能同时需要计算每个数字附近的5，10，20，30，60等平均值。这样计算量是非常大的，5，10，20这些数字是允许用户自定义的，所以没法提前保存。软件是怎么做到不卡顿的呢。。。

[shsyzl007]

上面截图是通达信的，实际放大缩小过程响应都在1秒内。但我自己按照每个点都计算一次平均值耗时大概3秒。

[shsyzl007]

引用 14 楼 xuzuning 的回复:

你先检查一下你的数据 MA 是滑动平均值，只要有数据，就不会算错 比如 MA10，每十个数据就可算得一个，MA60，每60个数据就算得一个

大神，你功夫已经飞出地球冲向外太空了！~ 我的耗时1秒你的方法却是0毫秒。。什么叫天？这就叫天啊~

[shsyzl007]

上图以示膜拜

[shsyzl007]

现在快的不行不行滴，用户爽的不要不要滴~

[xuzuning]

没有你这样死算的，计算均值使用的是递推公式计算的 第 n 天 MAn = (C1 + C2 + C3 + ... + Cn) / N 第 n+1 天 MAn+1 = (C2 + C3 + C4 + ... + Cn+1) / N = (MAn * N -C1 + Cn+1) / N 实际计算时并不做除法

     n
M =  ∑Ci
    i=1

即 Mn+1 = Mn - C1-n + Cn+1 缓存次序列，使用时再做除法 由于历史数据不会再改变，你完全可以对数据做持久化保存 股软中都有用到 db2 或 sqlite 数据库的

[Poopaye]

45万次就吓死你了？在普通i3上大概0.1个毫秒