Capítulo 15 média móvel filtros

O cientista e engenheiro s Guia de processamento de sinal digital Por Steven W Smith, Ph DA vantagem tremenda do filtro de média móvel é que ele pode ser implementado com um algoritmo que é muito rápido Para entender this. algorithm, imagine passar um sinal de entrada, x , Através de um filtro de média móvel de sete pontos para formar um sinal de saída, y Agora olhe como dois pontos de saída adjacentes, y 50 e y 51, são calculados. Estes são quase os mesmos pontos de cálculo x 48 a x 53 devem ser adicionados para y 50 e novamente para y 51 Se y 50 já foi calculado, a maneira mais eficiente de calcular y 51 é. Once y 51 foi encontrado usando y 50, então y 52 pode ser calculado a partir da amostra y 51, e assim por diante Depois O primeiro ponto é calculado em y, todos os outros pontos podem ser encontrados com apenas uma única adição e subtração por ponto. Isso pode ser expresso na equação. Observe que esta equação usa duas fontes de dados para calcular cada ponto nos pontos de saída A partir da entrada e Pontos calculados a partir da saída Isso é chamado uma equação recursiva, o que significa que o resultado de um cálculo é usado em futuros cálculos O termo recursivo também tem outros significados, especialmente na ciência da computação O capítulo 19 discute uma variedade de filtros recursivos em mais detalhes O filtro recursivo médio móvel é muito diferente dos filtros recursivos típicos. Em particular, a maioria dos filtros recursivos tem uma resposta de impulso infinitamente longa IIR, composta de sinusoides e exponenciais A resposta de impulso da média móvel é um impulso retangular de resposta de impulso finito ou FIR. Algoritmo é mais rápido que outros filtros digitais por vários motivos Primeiro, existem apenas dois cálculos por ponto, independentemente do comprimento do kernel do filtro Segundo, adição e subtração são as únicas operações matemáticas necessárias, enquanto a maioria dos filtros digitais requerem multiplicação de tempo Terceiro , O esquema de indexação é muito simples Cada índice na Eq. 15-3 é encontrado adicionando ou sub Constantes inteiras que podem ser calculadas antes que a filtragem comece iep e q Forth, todo o algoritmo pode ser executado com representação de inteiros Dependendo do hardware usado, os inteiros podem ser mais do que uma ordem de magnitude mais rápida do que o ponto flutuante. Surpreendentemente, a representação de inteiros Funciona melhor do que ponto flutuante com este algoritmo, além de ser mais rápido O erro de arredondamento de ponto flutuante pode produzir resultados inesperados se você não for cuidadoso Por exemplo, imagine um sinal de amostra de 10.000 sendo filtrado com este método A última amostra na Filtrado contém o erro acumulado de 10.000 adições e 10.000 subtrações Isso aparece no sinal de saída como um deslocamento offset Os inteiros não têm esse problema porque não há nenhum erro de arredondamento na aritmética Se você deve usar ponto flutuante com este algoritmo, o Programa na Tabela 15-2 mostra como usar um acumulador de dupla precisão para eliminar este drift. Every vez e um tempo, Eu uso uma média móvel para os dados de filtro passa-baixa Um filtro de média móvel é muito simples e fácil de implementar em tempo real Se você decidir média cinco pontos de dados em conjunto M 5, então os dados filtrados é calculado por yix i-2 x I-1 xixi 1 xi 2 5 Você pode até mesmo implementar isso recursivamente para que cada cálculo subseqüente só exija duas operações aritméticas independentemente do tamanho de M Por exemplo assumindo M 5, se seu primeiro cálculo for y 3 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 5, então o próximo cálculo é simplesmente y 4 y 3 x 1 x 6. O que eu não sabia até recentemente é como calcular a resposta de freqüência de filtros de média móvel A resposta de freqüência, H f, pode ser calculada por Onde M é o comprimento da média móvel e f varia de 0 a 0 5 com 0 5 representando metade da freqüência de amostra. Abaixo está um gráfico das respostas de freqüência para comprimentos de 4, 8 e 16 Com uma freqüência de amostra de 500 Hz. Observe que os filtros possuem bandas de transição agradáveis ​​e suaves. Início das curvas de uma amplitude de 1 a 0 e bandas de parada horríveis as ondulações repetidas Isso torna uma média móvel um filtro de suavidade excepcionalmente bom a ação no domínio do tempo, mas um filtro de passa-baixa excepcionalmente ruim a ação no domínio de freqüência Guia do Cientista e do Engenheiro para o Processamento de Sinal Digital, Capítulo 15.Below são exemplos de como os filtros de média móvel removem o ruído aleatório de um pulso retangular Você pode ver que o pulso retangular é mantido relativamente íngreme pela banda de transição gradual enquanto remove o ruído. Deseja remover o ruído 60 Hz, então um comprimento de 8 vai funcionar bem a linha verde no primeiro gráfico Você pode melhorar a faixa de paragem, na cara de uma banda de transição mais íngreme, aplicando o filtro várias vezes Abaixo está um gráfico do Resposta de freqüência de uma média móvel de comprimento 8 depois de ser filtrada um, dois ou quatro vezes Estes foram calculados pela multiplicação da função de resposta de freqüência por si para cada passagem dual-pass H f H F Se você quiser remover o ruído de 60 Hz com um filtro de passagem dupla, então você pode usar um comprimento de 7 em vez de 8 com um filtro de passagem única. Capítulo 5 Usando Médias. A SMA de Movimento Simples é basicamente a média aritmética de Os preços anteriores em um período de tempo especificado Ser onipresente na análise técnica, é a ferramenta mais simples para a determinação de tendência No thinkScript, esse tipo de média móvel pode ser calculado chamando a função média com a seguinte sintaxe. Isso calculará a média móvel simples de Close Preço sobre as últimas nove barras Observe que, assim como todas as outras médias, SMA tem um valor padrão para o período em que deve ser calculado para este tipo de média é igual a 12 Em outras palavras, se você omitiu o 9 no script acima E apenas digitado. O período de 12 SMA de preço próximo seria calculadopared a outras médias, SMA atribui igual peso ao preço de cada dia s que, por alguns chartists, acredita-se não bastante correto de acordo com eles, peso mais pesado deve b E dado aos dados mais recentes. A fim de eliminar este problema, Weighted Moving Average WMA foi projetado este tipo de média artificialmente atribui peso aos preços anteriores, usando coeficiente específico para calcular o valor médio Para calcular o WMA, thinkScript multiplica cada preço anterior No período especificado pelo fator de peso igual ao número de seqüência de sua barra no período especificado e então a soma total destes valores é dividida pela soma dos multiplicadores. Portanto, a maior parte do peso é dada à barra atual e menos à primeira É a sintaxe da função WMA. Este script calculará o WMA período 10 do preço Open Se 10 for omitido, o valor padrão de 9 será usado para o parâmetro length. While WMA corrige SMA problema de ponderação s, ambas as médias compartilham outra desvantagem Seu cálculo sugere que o valor mais antigo no período seja removido ao passar para a barra seguinte, o que significa que apenas os dados mais recentes são levados em consideração Estes issu Es é abordado pela média exponencial Moving EMA. Giving mais peso para os dados mais recentes, a média móvel exponencial, no entanto, não eliminar completamente a ação de preço antes do período de cálculo Isso é possível porque EMA usa um mecanismo de cálculo diferente do que o SMA não Aqui está a fórmula: onde p 1 é o preço da última barra, p2 é o preço da barra anterior, e assim por diante, e é um coeficiente de suavização calculado da seguinte maneira. Onde N é igual ao comprimento. Para dados chamando a função ExpAverage. Este script irá traçar EMA do preço High com comprimento igual a 9, o que torna o coeficiente de suavização igual a 20 ExpAverage tem 12 como o valor padrão para o parâmetro de comprimento. Outro método de atribuir pesos, mantendo mais velhos Os dados são Wilder s Média Seu cálculo é semelhante ao da EMA exceto que ele usa SMA em vez do próprio preço como o último termo na soma total dos preços Também, em Wilder s Average, o coeficiente de suavização é Igual a 1 N Para usar o Wilder s Average, o script a seguir é sugerido. Este script irá plotar Wilder s Average do preço Low com comprimento igual a 20 o que torna o coeficiente de suavização igual a 5 Assim como SMA e EMA, WildersAverage tem 12 Como o valor padrão para o parâmetro length. Em thinkScript, há também uma função generalizada que é capaz de retornar todos os tipos de médias móveis mencionadas e também, o Hull Moving Average MovingAverage No entanto, usando esta função é um pouco mais complicado como ele Aceita constantes como parâmetros de entrada Considere o seguinte roteiro. Este script irá plotar 12 SMA período de preço Fechar no entanto, uma vez adicionado no gráfico, este estudo será capaz de alterar o tipo de média via Edit Estudos e Estratégias janela entrada tipo médio permitirá que você Para selecionar Weighted, Exponential, Wilder s, ou Hull média em vez do simples Este script também é um bom exemplo de como constantes olhar na notação thinkScript de uma constante tem duas partes sep Por exemplo, outras constantes da família AverageType são. A lista completa de constantes e famílias a que pertencem pode ser encontrada aqui. Também há informações sobre quais as constantes e as famílias a que pertencem. Funções usar uma determinada família de constantes. No próximo capítulo vamos discutir como especificar as condições em thinkScript. Market volatilidade, volume e disponibilidade do sistema pode atrasar o acesso à conta e execuções de comércio. Past desempenho de uma segurança ou estratégia não é garantia de resultados futuros Ou investing success. Options não são adequados para todos os investidores como os riscos especiais inerentes à negociação de opções podem expor os investidores a perdas potencialmente rápidas e substanciais Antes de opções de negociação, você deve ler atentamente Características e Riscos de Standardized Options. Spreads Straddles e outros Estratégias de opções de múltiplas pernas pode acarretar custos de transação substanciais, incluindo múltiplas comissões, o que pode E. Trading ações, opções, futuros e forex envolve especulação, eo risco de perda pode ser substancial Os clientes devem considerar todos os fatores de risco relevantes, incluindo a sua própria situação financeira pessoal, antes de trading. Trading câmbio sobre margem carrega um alto nível de risco , Bem como os seus próprios factores de risco exclusivos Os investimentos em Forex estão sujeitos a riscos de contrapartida, uma vez que não existe uma organização central de compensação para estas transacções. Leia a seguinte divulgação de riscos antes de considerar a negociação deste produto Forex Risk Disclosure. Access to real - Os dados do mercado de tempo são condicionados à aceitação dos acordos de troca O acesso profissional difere e as taxas de subscrição podem se aplicar Para detalhes, veja nossas Taxas de Taxas Profissionais. Documentação de suporte para quaisquer reivindicações, comparação, estatísticas ou outros dados técnicos serão fornecidos a pedido. 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