Diseño Móvil Exponencial De Relleno Media

¿Es posible implementar un promedio móvil en C sin la necesidad de una ventana de muestras que he descubierto que puedo optimizar un poco, por la elección de un tamaño de ventana Eso es una potencia de dos para permitir el desplazamiento de bits en lugar de dividir, pero no necesitar una memoria intermedia sería bueno. ¿Hay una manera de expresar un nuevo resultado promedio móvil sólo como una función de la edad de resultados y la nueva muestra Definir un ejemplo de media móvil, a través de una ventana de 4 muestras a ser: Añadir nueva muestra de correo: Una media móvil se puede implementar de forma recursiva , pero para un cálculo exacto de la media móvil que tiene que recordar la muestra de entrada más antigua en la suma (es decir, la una en su ejemplo). Para un promedio móvil de longitud N a calcular: donde yn es la señal de salida y xn es la señal de entrada. Eq. (1) puede escribirse de forma recursiva como lo que siempre es necesario recordar que la muestra xn-N con el fin de calcular (2). Como ha señalado Conrad Turner, puede utilizar una línea (infinitamente largo) ventana exponencial en cambio, lo que permite calcular la salida sólo del pasado de salida y la entrada de corriente: pero esto no es un estándar (no ponderado) de media móvil, sino una forma exponencial media móvil ponderada, donde las muestras adicionales en el pasado conseguir un menor peso, pero (al menos en teoría) que nunca se olvida nada (los pesos acaba de obtener más y más pequeña para las muestras lejos en el pasado). inicializar total de 0, count0 (cada vez viendo un nuevo valor A continuación, una entrada (scanf), uno añadir totalnewValue, un incremento (recuento), un promedio de brecha (total / conteo) Este sería un medio móvil en todas las entradas para calcular el promedio sobre sólo los últimos 4 entradas, requeriría 4 inputvariables, quizás copiando cada entrada a una anterior inputvariable, entonces el cálculo de la nueva media móvil. como suma de los 4 inputvariables, dividido por 4 (desplazamiento a la derecha 2 sería bueno que todos los insumos eran positivo para hacer que los filtros promedio calculationFIR, filtros IIR, y la ecuación de diferencia-coeficiente constante lineal causal media móvil filtros (FIR) Weve discuten sistemas en los que cada muestra de la salida es una suma ponderada de (seguro de la) las muestras de las de entrada. permite echar un sistema de suma causal ponderada, donde significa causal que una muestra de salida dada depende solamente de la muestra de entrada actual y otras entradas anteriores en la secuencia. Ninguno de los dos sistemas lineales en los sistemas de respuesta de impulso generales, ni finitos, en particular, necesitan estar causal. Sin embargo, la causalidad es conveniente para un tipo de análisis que se va a explorar pronto. Si simbolizamos los parámetros en función de los valores de un vector x. y las salidas como valores de un vector y correspondiente. a continuación, un sistema de este tipo se puede escribir como donde los valores b se aplican quotweightsquot a las muestras de entrada actuales y anteriores para obtener la muestra de salida actual. Podemos pensar en la expresión como una ecuación, con el signo igual iguales que significa, o como una instrucción de procedimiento, con el signo igual significa asignación. Le permite escribir la expresión para cada muestra de salida como un bucle MATLAB de instrucciones de asignación, donde x es un vector de N-longitud de muestras de entrada, y b es un vector M-longitud de pesos. Con el fin de tratar el caso especial en el inicio, vamos a incrustar x en un vector de xhat ya cuyo primer M-1 muestras son iguales a cero. Vamos a escribir la suma ponderada para cada y (n) como un producto interno, y haremos algunas manipulaciones de las entradas (como revertir b) para este fin. Este tipo de sistema se suele denominar un filtro de media móvil, por razones obvias. De nuestras discusiones anteriores, debería ser obvio que un sistema de este tipo es lineal y el desplazamiento invariante. Por supuesto, sería mucho más rápido para utilizar la función de convolución conv MATLAB () en lugar de nuestra mafilt (). En lugar de considerar los primeros M-1 muestras de la entrada a ser cero, se podría pensar en ellos para ser el mismo que los últimos M-1 muestras. Este es el mismo que el tratamiento de la entrada como periódica. Así utilizar cmafilt () como el nombre de la función, una pequeña modificación de la anterior mafilt función (). En la determinación de la respuesta al impulso de un sistema, generalmente no hay diferencia entre estos dos, ya que todas las muestras no iniciales de la entrada son cero: Puesto que un sistema de este tipo es lineal y Shift-invariante, sabemos que su efecto sobre cualquier sinusoide será sólo a escala y desplazarlo. Aquí lo importante es que usamos la versión circular la versión circularmente convolución se desplaza y se escala un poco, mientras que la versión con convolución ordinaria se distorsiona al inicio. Vamos a ver lo que la escala exacta y el cambio es mediante el uso de una FFT: Tanto la entrada y salida tienen amplitud solamente en las frecuencias 1 y -1, que es como debe ser, dado que la entrada era una sinusoide y el sistema fue lineal. Los valores de salida son mayores en una proporción de 10.6251 / 8 1,3281. Esta es la ganancia del sistema. ¿Qué pasa con la fase Tan sólo hay que mirar donde la amplitud es distinto de cero: La entrada tiene una fase de pi / 2, ya que habíamos solicitado. La fase de salida se desplaza por un adicional de 1,0594 (con signo contrario para la frecuencia negativa), o aproximadamente 1/6 de un ciclo a la derecha, como podemos ver en el gráfico. Ahora vamos a probar una sinusoide con la misma frecuencia (1), pero en lugar de amplitud 1 y PI / fase 2, vamos a tratar de amplitud y fase 1.5 0. Sabemos que sólo la frecuencia de 1 y -1 tendrán amplitud distinta de cero, por lo que permite simplemente mirarlos: Una vez más la relación de amplitud (15.9377 / 12.0000) es 1,3281 - y en cuanto a la fase de nuevo se cambió por 1,0594 Si estos ejemplos son típicos, podemos predecir el efecto de nuestro sistema (respuesta de impulso 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5) en cualquier sinusoidal con una frecuencia 1 - la amplitud se incrementará en un factor de 1,3281 y la fase (frecuencia positiva) será desplazado por 1.0594. Podríamos seguir para calcular el efecto de este sistema de sinusoides de otras frecuencias mediante los mismos métodos. Pero hay una manera mucho más sencilla, y uno que establece el punto general. Desde convolución (circular) en el dominio del tiempo significa la multiplicación en el dominio de la frecuencia, de ella se deduce que En otras palabras, la DFT de la respuesta de impulso es la relación de la DFT de la salida de la DFT de la entrada. En esta relación los coeficientes DFT son números complejos. Desde abs (c1 / c2) abs (c1) / abs (c2) para todos los números c1 complejos, c2, esta ecuación nos dice que el espectro de amplitud de la respuesta al impulso será siempre la relación del espectro de amplitud de la salida a la de la entrada. En el caso del espectro de fase, el ángulo (c1 / c2) ángulo (c1) - ángulo (c2) para todos c1, c2 (con la condición de que las fases que difieren en n2pi se consideran iguales). Por tanto, el espectro de fase de la respuesta de impulsos siempre será la diferencia entre los espectros de fase de la salida y la entrada (con lo que las correcciones por 2pi son necesarios para mantener el resultado entre - pi y pi). Podemos ver los efectos de fase más claramente si desenvuelva la representación de fase, es decir, si añadimos varios múltiplos de 2pi según sea necesario para minimizar los saltos que son producidos por la naturaleza periódica de la función de ángulo (). A pesar de la amplitud y la fase se utilizan generalmente para la presentación gráfica e incluso de tabla, ya que son una forma intuitiva de pensar acerca de los efectos de un sistema sobre los distintos componentes de frecuencia de su entrada, los coeficientes de Fourier complejos son más útiles algebraica, ya que permiten la simple expresión de la relación el enfoque general que acabamos de ver trabajará con filtros arbitrarios del tipo esbozado, en el que cada muestra de salida es una suma ponderada de un conjunto de muestras de entrada. Como se mencionó anteriormente, estos son a menudo llamados filtros de respuesta de impulso finito, porque la respuesta al impulso es de tamaño finito, o, a veces en movimiento filtros Promedio. Podemos determinar las características de respuesta de frecuencia de un filtro de este tipo a partir de la FFT de su respuesta al impulso, y también podemos diseñar nuevos filtros con características deseadas por IFFT a partir de una especificación de la respuesta de frecuencia. Autorregresivo (IIR) Filtros Habría mucho sentido tener nombres para filtros FIR a menos que hubiera algún otro tipo (s) para distinguirlos de, y por lo tanto los que han estudiado la pragmática no se sorprenda al saber que efectivamente existe otra clase importante del filtro invariante en el tiempo lineal. Estos filtros se llaman a veces recursivo ya que las cuestiones del valor de los productos anteriores (así como las entradas anteriores), aunque los algoritmos son generalmente escritos utilizando construcciones iterativas. También se llaman filtros de respuesta al impulso infinita (IIR), porque en general su respuesta a un impulso continúa para siempre. También se denominan a veces filtros autorregresivos, debido a que los coeficientes pueden ser considerados como el resultado de hacer la regresión lineal para expresar los valores de señal como una función de valores de la señal anteriores. La relación de los filtros FIR e IIR se puede ver claramente en una ecuación de diferencia-coeficiente lineal constante, es decir, el establecimiento de una suma ponderada de salidas igual a una suma ponderada de las entradas. Esto es como la ecuación que dio anteriormente para el filtro FIR causal, excepto que, además de la suma ponderada de las entradas, también tenemos una suma ponderada de las salidas. Si queremos pensar en esto como un procedimiento para la generación de muestras de salida, tenemos que reorganizar la ecuación para obtener una expresión para la muestra y la salida de corriente (n), la adopción de la convención de que un (1) 1 (por ejemplo, mediante la ampliación a otros como y BS), que pueden deshacerse de la 1 / a (1) término: y (n) b (1) x (n) b (2) x (n-1). b (Nb1) x (n-nb) - a (2) y (n-1) -. - A (Na1) y (n-na) Si todos los a (n) que no sea un (1) son cero, esto se reduce a nuestro viejo amigo el filtro FIR causal. Este es el caso general de un (causal) filtro LTI, y se implementa por el filtro de la función MATLAB. Veamos el caso de que los b coeficientes distintos de b (1) son iguales a cero (en lugar de la caja de la FIR, en el que un (n) son cero): En este caso, la muestra y la salida de corriente (n) se calcula como una combinación ponderada de la muestra de entrada actual x (n) y las anteriores muestras de salida y (n-1), y (n-2), etc. Para tener una idea de lo que sucede con este tipo de filtros, vamos a empezar con el caso en: es decir, la muestra de salida actual es la suma de la muestra de entrada actual y la mitad de la muestra de salida anterior. Así tener un impulso de entrada a través de unos pasos de tiempo, uno a la vez. Debe quedar claro en este punto que podemos escribir fácilmente una expresión para el valor de la muestra de salida enésimo: es simplemente (Si MATLAB cuenta a partir de 0, esto sería simplemente .5n). Dado que lo que estamos calculando es la respuesta de impulso del sistema, hemos demostrado por ejemplo que la respuesta de impulso de hecho puede tener un número infinito de muestras que no son cero. Para implementar este filtro de primer orden trivial en MATLAB, podríamos usar filtro. La llamada se verá así: y el resultado es: ¿Es este negocio realmente todavía lineales Podemos mirar esta manera empírica: Para un enfoque más general, tenga en cuenta el valor de una muestra de salida y (n). Por sustitución sucesiva podríamos escribir esto como Esto es igual que nuestro viejo amigo el formulario de convolución suma de un filtro FIR, con la respuesta al impulso proporcionado por el .5k expresión. y la longitud de la respuesta al impulso es infinito. Así, los mismos argumentos que hemos utilizado para demostrar que los filtros FIR fueron lineales se aplicará ahora aquí. Hasta el momento esto puede parecer como un montón de alboroto por no mucho. ¿Qué es toda esta línea de investigación para la buena Bueno responder a esta pregunta en etapas, comenzando con un ejemplo. No es una gran sorpresa que podemos calcular una multiplicación exponencial muestreada por recursiva. Veamos un filtro recursivo que hace algo menos obvio. Esta vez también lo convierten en un filtro de segundo orden, para que la llamada al filtro será de la forma Permite establecer el segundo coeficiente de salida a2 a -2cos (2 pi / 40), y el tercer coeficiente a3 salida a 1, y mira la respuesta de impulso. No es muy útil como un filtro, en realidad, pero sí genera una onda sinusoidal muestreada (de un impulso) con tres multiplicar-añade por muestra Con el fin de entender cómo y por qué se hace esto, y como filtros recursiva puede ser diseñado y analizado en el caso más general, tenemos que dar un paso atrás y echar un vistazo a algunas otras propiedades de los números complejos, en el camino hacia la comprensión de la z transform. Exponential filtro Esta página describe el filtrado exponencial, el filtro simple y más popular. Esto es parte de la sección de filtrado que es parte de la Guía para la detección y diagnóstico de fallos .. Descripción general, constante de tiempo, y el equivalente analógico El filtro más simple es el filtro exponencial. Sólo tiene un parámetro de ajuste (que no sea el intervalo de muestreo). Se requiere el almacenamiento de una sola variable - la salida anterior. Es un (autorregresivo) filtro IIR - los efectos de un cambio de entrada decaimiento exponencial hasta los límites de la muestra o la aritmética computacional disimulan. En diversas disciplinas, el uso de este filtro también se conoce como smoothing8221 8220exponential. En algunas disciplinas como el análisis de la inversión, el filtro exponencial se llama un 8220Exponentially ponderado Average8221 en movimiento (EWMA), o simplemente 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Este abusa de la tradicional ARMA 8220moving terminología average8221 de análisis de series temporales, ya que no hay antecedentes de entrada que se utiliza - sólo la entrada de corriente. Es el equivalente de tiempo discreto de la orden 8220first lag8221 comúnmente utilizado en modelado analógico de sistemas de control de tiempo continuo. En los circuitos eléctricos, un filtro RC (filtro con una resistencia y un condensador) es un retardo de primer orden. Al destacar la analogía con circuitos analógicos, el parámetro de ajuste es la única constant8221 8220time, generalmente escrita como la minúscula letra griega Tau (). De hecho, los valores a los tiempos de muestreo discretos coincidir exactamente con el retraso de tiempo continuo equivalente con la misma constante de tiempo. La relación entre la aplicación digital y la constante de tiempo se muestra en las ecuaciones de abajo. ecuaciones de filtro exponencial y la inicialización El filtro exponencial es una combinación ponderada de la estimación anterior (salida) con los datos de entrada más reciente, con la suma de los pesos iguales a 1 para que la salida coincide con la entrada en el estado estacionario. Siguiendo la notación de filtro ya introducido: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) donde x (k) es la entrada en bruto en el momento de paso ky (k) es la salida filtrada a ka paso de tiempo es una constante entre 0 y 1, normalmente entre 0,8 y 0,99. (A-1) o una a veces se llama la constant8221 8220smoothing. Para sistemas con un paso fijo T de tiempo entre muestras, la constante de 8220a8221 se calcula y almacena sólo para la comodidad cuando el desarrollador de la aplicación especifica un nuevo valor de la constante de tiempo deseada. Para sistemas con muestreo de datos a intervalos irregulares, la función exponencial anterior se debe utilizar con cada paso de tiempo, donde T es el tiempo transcurrido desde la muestra anterior. La salida del filtro es generalmente inicializa para que coincida con la primera entrada. Como la constante de tiempo se aproxima a 0, una tiende a cero, así que no hay filtrado de 8211 la salida es igual a la nueva entrada. Como la constante de tiempo se hace muy grande, una se acerca a 1, por lo que la nueva entrada es casi ignorado 8211 filtrado muy pesado. La ecuación de filtro anterior puede ser reorganizado en el siguiente equivalente de predicción-corrección: Esta forma hace que sea más evidente que la estimación variable (salida del filtro) se predice como sin cambios desde la estimación anterior y (k-1) más un término de corrección basado en el inesperado 8220innovation8221 - la diferencia entre la nueva entrada x (k) y la predicción y (k-1). Esta forma es también el resultado de derivar el filtro exponencial como un caso especial simple de un filtro de Kalman. que es la solución óptima a un problema de estimación con un conjunto particular de supuestos. Paso respuesta Una manera de visualizar el funcionamiento del filtro exponencial es para trazar su respuesta en el tiempo a una entrada de paso. Es decir, comenzando con la entrada del filtro y de salida en 0, el valor de entrada se cambia repentinamente a 1. Los valores resultantes se representan a continuación: En la trama anterior, el tiempo se divide por el tiempo de filtrado constante tau para que pueda predecir con más facilidad los resultados para cualquier período de tiempo, para cualquier valor de la constante de tiempo del filtro. Después de un tiempo igual a la constante de tiempo, la salida del filtro se eleva a 63,21 de su valor final. Después de un tiempo igual a 2 constantes de tiempo, el valor se eleva a 86,47 de su valor final. Las salidas después de tiempos iguales a 3,4, y 5 constantes de tiempo son 95,02, 98,17, 99,33 y del valor final, respectivamente. Dado que el filtro es lineal, esto significa que estos porcentajes pueden ser utilizados para cualquier magnitud del cambio de paso, no sólo por el valor de 1 se utiliza aquí. Aunque la respuesta al escalón en teoría toma un tiempo infinito, desde un punto de vista práctico, pensar en el filtro exponencial como 98 a 99 8220done8221 responder después de un tiempo igual a 4 a 5 constantes de tiempo del filtro. Variaciones sobre el filtro exponencial Hay una variación del filtro exponencial llamado 8220nonlinear filter8221 exponencial Weber, 1980. destinado a filtrar el ruido en gran medida dentro de un cierto 8220typical8221 amplitud, pero entonces responder más rápidamente a los cambios más grandes. Derechos de autor 2010 - 2013, Greg Stanley Compartir esta página: Cómo calcular la media móvil exponencial de Trading Trading para los maniquíes, 3rd Edition Un indicador de negociación utilizado comúnmente es la media móvil exponencial (EMA), que puede ser superpuesta sobre un gráfico de barras en la misma manera que un SMA. La EMA también se utiliza como base para otros indicadores, tales como el MACD indicador (promedio convergencia divergencia en movimiento). Aunque el cálculo de un EMA parece un poco desalentador, en la práctica it8217s sencilla. De hecho, it8217s más fácil de calcular que un SMA, y además, su paquete de gráficos lo hará por ti. Estos son los cálculos: EMA hoy (precio de hoy x K) (EMA ayer x (1 8211 K)) N la longitud de la EMA Precio hoy el cierre actual precio EMA ayer la anterior EMA valor EMA hoy el valor EMA actual El inicio de el cálculo se maneja en una de dos maneras. Usted puede comenzar mediante la creación de un promedio simple del primer número fijo (N) de los períodos y utilizar este valor para sembrar el cálculo EMA, o puede utilizar el primer punto de datos (por lo general el precio de cierre) como la semilla y luego calcular el EMA partir de ese momento. Los comerciantes manejan las dos cosas. It8217s el método utilizado para calcular las cantidades EMA, lo que muestra un cálculo EMA de nueve días para Intel lo largo de mayo de 2008. El valor EMA 1 de mayo se siembra con que day8217s precio de 22,81 del cierre. El cálculo EMA real comienza con el precio de cierre pueden 2. Para la comparación, aquí es un cálculo SMA para ilustrar la diferencia entre una EMA y un SMA. En este ejemplo, el doesn8217t EMA muestran el mismo retraso de nueve días en el comienzo de la tabla como el SMA. Tenga en cuenta que los resultados de los cálculos de promedios móviles también difieren. Los datos de EMA se muestra como una línea oscura sólida. Para la comparación, los datos de SMA también se representa mediante una línea de más ligero. Crédito: Gráfico cortesía de stockcharts Buenas noticias Usted don8217t tiene que hacer este cálculo se. Stockcharts pueden calcular automáticamente por usted. You8217ll encontrar la media móvil exponencial como una de las superposiciones en los atributos de gráfico. Se selecciona el tipo de superposición que desea, como media en movimiento (exp), y luego se pone en el número de períodos. La línea de media móvil exponencial se genera automáticamente en sus chart. FAQs sobre JMA Cuál es la teoría detrás JMA. ¿Por qué JMA tiene un parámetro de fase. Hace JMA prevé una serie de tiempo. Serán los valores JMA anteriores, ya trazada, como el cambio llega nuevos datos. ¿Puedo mejorar otros indicadores utilizando JMA ¿Tiene JMA tiene ninguna garantía especial ¿Cómo JMA en comparación con otros filtros. Los temas generales sobre las herramientas Juřík ¿Pueden las herramientas de trazar muchas curvas en cada una de las muchas cartas. ¿Pueden las herramientas de procesar cualquier tipo de datos. ¿Pueden las herramientas de trabajo en tiempo real. Son los algoritmos descritos o en caja negra. Hacer herramientas Juřík tienen que mirar hacia el futuro de una serie temporal. ¿Las herramientas producen valores similares a través de todas las plataformas (TradeStation, MultiCharts.). Hacer herramientas Juriks vienen con una garantía. ¿Cuántas contraseñas de instalación qué recibo. ¿Cuál es la teoría detrás de JMA. PARTE 1. diferencias de precios de alisado de datos de series de tiempo, tales como precios de las acciones diarias, con el fin de eliminar el ruido no deseado, inevitablemente producirá un gráfico (indicador) que se mueve más lento que la serie de tiempo original. Este quotslownessquot hará que la trama se retrase un poco detrás de la serie original. Por ejemplo, un 31 días de media móvil simple se retrasará la serie de precios por 15 días. Lag es muy indeseable debido a un sistema de comercio utilizar esa información habrá retrasado su comercio. las operaciones finales de los años muchas veces puede ser peor que no hay oficios en absoluto, como se puede comprar o vender en el lado equivocado del ciclo mercados. En consecuencia, se hicieron muchos intentos para reducir al mínimo retardo, cada uno con sus propios fallos. La conquista de retraso, mientras que sin hacer suposiciones de simplificación (por ejemplo, que los datos se compone de ciclos superpuestos, los cambios de precios diarios que tienen una distribución de Gauss, todos los precios son igual de importantes, etc.) no es una tarea trivial. Al final, JMA tuvo que basado en la misma tecnología de los militares utiliza para rastrear objetos en movimiento en el aire usando nada más que su radar ruidoso. JMA ve la serie de precios como una imagen con ruido de un objetivo en movimiento (el precio liso subyacente) y trata de estimar la localización del objetivo real (precio lisa). La matemática patentada se modifica para tener en cuenta las propiedades especiales de una serie de tiempo financiera. El resultado es una curva suave y sedosa que no hace suposiciones sobre los datos que tienen cualquiera de los componentes cíclicos en absoluto. En consecuencia JMA puede convertir quoton un dimequot si el mercado (blanco en movimiento) decide girar a la brecha o arriba / abajo en cualquier cantidad. No hay diferencia de precios es demasiado grande. PARTE 2. TODO LO DEMAS Después de varios años de investigación, que Jurik Investigación determinado que el filtro de reducción de ruido perfecta para los datos financieros tiene los siguientes requisitos: retardo mínimo entre la señal y el precio, de lo contrario la operación se activa viene tarde. sobreimpulso mínimo, de lo contrario la señal produce niveles de precios falsos. undershoot mínimo, de lo contrario se pierde tiempo esperando la convergencia después de las diferencias de precios. máxima suavidad, excepto en el momento en que las diferencias de precios a un nuevo nivel. Cuando se mide hasta estos cuatro requisitos, todos los filtros populares (excepto JMA) funcionan mal. A continuación se presenta un resumen de los filtros más populares. Media Móvil Ponderada - no sensible a las lagunas Media Móvil Exponencial - undershoot excesivo ruido adaptativo Medias Móviles - (no la nuestra) por lo general basan en suposiciones simplistas acerca de la actividad del mercado fácil de engañar línea de regresión - que no responden a las lagunas filtros excesivos rebasamiento FFT - fácilmente distorsionada por el ruido no gaussiana en la ventana de datos suele ser demasiado pequeño para determinar con precisión los ciclos verdaderos. Los filtros FIR - tiene retardo conocido como quotgroup delayquot. No hay manera de evitarlo a menos que usted quiere cortar algunas esquinas. Ver filtros quotBand-Passquot. filtros paso-banda - sin retraso solamente en el centro de la banda de frecuencias tiende a oscilar y sobrepasar los precios reales. filtros de máxima entropía - fácilmente distorsionada por el ruido no gaussiana en la ventana de datos suele ser demasiado pequeño para determinar con precisión los ciclos verdaderos. Filtros polinómicas - que no responden a las lagunas rebasamiento excesivo En contraste, JMA integra teoría de la información y filtrado no lineal adaptativo de una manera única. Mediante la combinación de una evaluación de la información contenida en una serie temporal con el poder de transformación no lineal adaptativo, el resultado empuja el quotenvelopequot teórica sobre el filtrado de series de tiempo financieras casi tan lejos como se pueda. Un poco más y casarse en contra de Heisenburgs principio de incertidumbre (algo que nadie ha superado, o alguna vez). Por lo que sabemos, JMA es la mejor. Invitamos a cualquier persona que nos muestre lo contrario. Para un análisis más comparativo de los fallos de filtros populares, descargar nuestro informe quotThe Evolución del Movimiento Averagesquot en la sección de informes especiales. Ver nuestra comparación con otros filtros populares. ¿Por qué JMA tiene un parámetro de fase. Hay dos maneras de disminuir el ruido en una serie de tiempo usando JMA. Aumentar el parámetro de longitud hará JMA se mueven más lentamente y reducir el ruido a expensas de retraso añadido de esta manera. Alternativamente, puede cambiar la cantidad de quotinertiaquot contenida dentro de JMA. La inercia es como masa física, cuanto más tienes, más difícil es convertir dirección. Así que un filtro con una gran cantidad de inercia requerirá más tiempo para invertir la dirección y por lo tanto reducir el ruido a expensas de rebasamiento durante retrocesos en la serie temporal. Todos los filtros de ruidos fuertes tienen lag y el exceso, y JMA no es una excepción. Sin embargo, la JMAS parámetros ajustables fase y longitud que ofrecen una manera de seleccionar el equilibrio óptimo entre lag y rebasamiento. Esto le da la oportunidad de afinar los diversos indicadores técnicos. Por ejemplo, el gráfico (a la derecha) muestra un cruce rápido línea de JMA JMA través de una línea más lenta. Para hacer que la activación rápida línea de JMA quoton un dimequot cada vez que el mercado se invierte, se fija para tener ninguna inercia. Por el contrario, el lento JMA se fija para tener una gran inercia, retrasando así su capacidad de convertir durante una reversión del mercado. Esta disposición hace que la línea más rápida de cruzar la línea más lenta lo más rápidamente posible, produciendo de este modo las señales de baja retardo de cruce. Claramente, el control de usuario de una inercia filtros ofrece un poder considerable sobre los filtros que carecen de esta capacidad. Hace JMA prevé una serie de tiempo. No se prevé en el futuro. JMA reduce el ruido más o menos la misma forma que una media móvil exponencial, pero muchas veces mejor. Serán los valores JMA anteriores, ya trazada, como el cambio llega nuevos datos. No. Para cualquier punto en una parcela JMA, sólo los datos históricos y actuales se utiliza en la fórmula. En consecuencia, como nuevos datos de precios llega en intervalos de tiempo posteriores, los valores de JMA ya trazados no se ven afectados y nunca cambian. Ten en cuenta también el caso cuando la barra más reciente en un gráfico se actualiza en tiempo real como llega cada nuevo tick. Dado que el precio de cierre de la barra más reciente es probable que cambie, JMA es automáticamente re-evaluado para reflejar el nuevo precio de cierre. Sin embargo, los valores históricos de JMA (en todas las barras anteriores) no se verán afectados y no cambian. Uno puede crear indicadores que buscan impresionantes en datos históricos cuando se analiza tanto los valores pasados ​​y futuros que rodean a cada punto de datos que se procesan. Sin embargo, cualquier fórmula que necesita ver los valores futuros de una serie de tiempo no se puede aplicar en el comercio en el mundo real. Esto se debe a la hora de calcular el valor de un indicador del día de hoy, no estan disponibles los valores futuros. Todos los indicadores Juřík utilizan sólo los datos de series de tiempo actual y el anterior en sus cálculos. Esto permite que todos los indicadores Juřík para trabajar en todas las condiciones de tiempo real. ¿Puedo mejorar otros indicadores que utilizan JMA Sí. normalmente reemplazamos cálculos promedio más emocionantes en los indicadores técnicos clásicos con JMA. Esto produce resultados oportunos suave y más. Por ejemplo, simplemente insertando JMA en el indicador técnico estándar DMI, produjimos el indicador DMX, que viene gratis con su pedido de JMA. Hace JMA tiene ninguna garantía especial Si usted nos muestra un algoritmo no propietario de una media móvil que, cuando codificado para funcionar en cualquiera de TradeStation, Matlab o Excel VBA, realiza quotbetterquot que nuestra media móvil en marcos de tiempo largos de corto, mediano y un paseo aleatorio, así devolverá su licencia de usuario para comprar JMA. Lo que entendemos por quotbetterquot es que tiene que ser, en promedio, más suave sin mayor rezago promedio mayor que el nuestro no rebase, media y no mayor undershoot promedio que la nuestra. Lo que entendemos por quotshort, mediano y largo plazo framesquot es que las comparaciones deben incluir tres longitudes separadas JMA: 7 (corto), 35 (medio), 175 (largo). Lo que entendemos por un camino aleatorio es una serie temporal producida por una suma acumulada de 5000 de media cero, Cauchy distribuye números aleatorios. Esta garantía limitada es bueno sólo para el primer mes de su haber adquirido una licencia para el JMA de nosotros o uno de nuestros distribuidores en todo el mundo. ¿Cómo JMA en comparación con otros filtros. El filtro de Kalman es similar a JMA en que ambos son potentes algoritmos utilizados para estimar el comportamiento de un sistema dinámico ruidoso cuando todo lo que tiene que trabajar con mediciones de datos es ruidoso. El filtro de Kalman crea previsiones lisas de la serie de tiempo, y este método no es del todo adecuado para series de tiempo financieras ya que los mercados son propensos a producir giros violentos y las diferencias de precios, comportamientos que no son típicas de los sistemas dinámicos que operan sin problemas. En consecuencia, el filtro de Kalman suavizado con frecuencia va a la zaga o sobrepasa el precio de mercado de series de tiempo. Por el contrario, JMA sigue los precios de mercado de cerca y sin problemas, adaptándose a las lagunas y evitar los rebasamientos no deseados. Vea la tabla de abajo para ver un ejemplo. Un filtro descrito en las revistas populares es la media móvil Kaufmann. Es una media móvil exponencial cuya velocidad varía en función de la eficiencia de la acción del precio. En otras palabras, cuando la acción del precio está en una tendencia clara con poco retroceso, el filtro Kaufmann se acelera y cuando la acción se congestiona, el filtro se ralentiza. (Ver tabla anterior) A pesar de su carácter adaptativo que ayuda a superar algunas de las retardo típico de las medias móviles exponenciales, todavía un desfase considerable entre JMA. Lag es una cuestión fundamental para todos los comerciantes. Recuerde, cada barra de retardo puede retardar sus operaciones y denegarle el beneficio. Otra media móvil descrito en las revistas populares es Chandes VIDYA (Variable Índice dinámico media). El índice que se utiliza con mayor frecuencia en el interior VIDYA para gobernar su velocidad es de volatilidad de los precios. A medida que aumenta la volatilidad a corto plazo, Vidyas media móvil exponencial está diseñado para moverse más rápido, y ya que la volatilidad disminuye, VIDYA se ralentiza. En la superficie esto tiene sentido. Por desgracia, este diseño tiene un defecto obvio. A pesar de la congestión de lado debe suavizarse a fondo de todo, independientemente de su volatilidad, un período de alta volatilidad de la congestión estaría estrechamente seguimiento (no suavizado) por VIDYA. En consecuencia, VIDYA puede fallar para eliminar el ruido no deseado. Por ejemplo, el gráfico se compara con JMA VIDYA, tanto en conjunto para rastrear una tendencia a la baja igual de bien. Sin embargo, durante la congestión subsiguiente, VIDYA falla para suavizar los picos de precios, mientras que JMA se desliza con éxito a través de la charla. En otra comparación, donde tanto VIDYA y Juriks JMA se fija para tener la misma suavidad, vemos en el gráfico que VIDYA va a la zaga. Como se mencionó anteriormente, a finales de temporización puede robar fácilmente lejos sus ganancias en cualquier comercio. Otros dos indicadores son populares T3 y TEMA. Ellos son suaves y tienen poco retraso. T3 es la mejor de las dos. No obstante, la T3 puede presentar un problema grave de rebasamiento, como se ve en la tabla a continuación. Dependiendo de la aplicación, puede que no desee un indicador que muestra un nivel de precios del mercado de bienes no alcanzó nunca, ya que esto puede inadvertidamente iniciar operaciones no deseadas. Aquí hay dos observaciones que se encuentran publicados en los foros de Internet relevantes: Indicador quotThe T3 es muy bueno (y he cantado sus alabanzas antes, en esta lista). Sin embargo, he tenido la oportunidad de obtener algunas mediciones alternativas de mercado y suavizarlos. Theyre bastante mal comportamiento a veces. Cuando suavizar ellos, T3 se vuelve inestable y rebasa mal, mientras que JMA navega a través de them. quot - Allan Kaminsky allank xmission quotMy propia visión de JMA es consistente con lo que otras personas han escrito (He pasado una buena parte de su tiempo a la comparación visual de JMA tEMA I wouldnt pensar ahora en el uso de tEMA en lugar de JMA).quot Steven Buss sbuss PacBell un artículo en el Enero número 2000 del TASC describe una media móvil diseñado en la década de 1950 para tener bajo retardo. Su inventor, Robert Brown, diseñó el quotModified Moving Averagequot (MMA) para reducir el retraso en la estimación de los inventarios. En su fórmula, regresión lineal calcula las curvas impulso actual, que a su vez se utiliza para estimar el desfase vertical. La fórmula a continuación, resta lag estimada a partir de la media móvil para obtener resultados bajos de retraso. Esta técnica funciona bien en el porta bien (sin problemas la transición) los gráficos de precios, pero por otra parte, también lo hacen la mayoría de otros filtros avanzados. El problema es que el mercado de bienes es cualquier cosa menos un buen comportamiento. Una verdadera medida de la aptitud es lo bien que cualquier filtro funciona en los datos financieros del mundo real, una propiedad que se puede medir con nuestro baterías bien establecida de las pruebas de referencia. Estas pruebas revelan que las MMA sobrepasa los gráficos de precios, como se ilustra a continuación. En comparación, el usuario puede establecer un parámetro en JMA para ajustar la cantidad de exceso, incluso eliminar por completo. La decisión es tuya. Recuerde, la última cosa que quiere es un indicador que muestra un nivel de precios del mercado de bienes no alcanzó nunca, ya que esto puede inadvertidamente iniciar operaciones no deseadas. Con MMA, no tiene otra opción y debe aguantar rebasamiento, le guste o no. (Vea la tabla a continuación) La edición de julio de 2000, de TASC contenía un artículo de John Ehlers describir un quotModified óptima elíptica Filterquot (abreviado aquí como quotMEFquot). Este es un excelente ejemplo de análisis de la señal clásica. La tabla a continuación compara MEF a JMA cuyos parámetros (JMA length7, phase50) se establecieron para hacer JMA sea lo más similar al MEF como sea posible. La comparación revela estas ventajas al utilizar JMA: JMA responde a las fluctuaciones de precios extremas con mayor rapidez. En consecuencia, los valores límite utilizados para activar las señales serán ejecutadas antes de JMA. JMA no tiene casi ningún exceso, permitiendo la línea de señal para rastrear con mayor precisión el comportamiento del precio justo después de movimiento de precio grande. JMA desliza a través de pequeños movimientos de mercado. Esto le permite concentrarse en la acción del precio real y no pequeña actividad del mercado que no tiene ninguna consecuencia real. Un método preferido entre los ingenieros para suavizar los datos de series de tiempo es para adaptarse a los puntos de datos con un polinomio (eq, una spline cúbica o parabólica). Un diseño eficiente de este tipo es una clase conocida como filtros Savitzy-Golay. La tabla a continuación compara JMA a una spline cúbicas (3er orden) de filtro Savitzy-Golay, cuyos ajustes de parámetros escogidos arriba hacer que funcione tan cerca como sea posible JMA. Tenga en cuenta la suavidad con JMA desliza a través de las regiones de la congestión de comercio. Por el contrario, el filtro S-G es bastante irregular. Claramente JMA es, una vez más, el ganador. Otra técnica utilizada para reducir el retraso en un filtro de media móvil es añadir algo de impulso (pendiente) de la señal al filtro. Esto reduce el retraso, pero con dos penas: más ruido y más sobreimpulso en los puntos de pivote precio. Para compensar el ruido, se puede emplear un filtro FIR simétricamente ponderado, que es más suave que una media móvil simple, cuyos pesos pueden ser: 1-2-3-4-3-2-1 y luego ajustar estos pesos para añadir un poco de retraso la reducción de impulso. La eficacia de este enfoque se muestra en la figura siguiente (línea roja). Aunque las pistas de filtro FIR de precios de cerca, aún por detrás de JMA, así como una mayor exposición de rebasamiento. Además, el filtro FIR ha fijado suavidad y necesita ser rediseñada para cada diferente suavidad deseada. En comparación, el usuario sólo tiene que cambiar un parámetro quotsmoothnessquot de JMA para conseguir cualquier efecto deseado. No sólo produce JMA mejores parcelas tabla de precios, pero puede mejorar otros indicadores clásicos, también. Por ejemplo, considere el indicador MACD clásica, que es una comparación de dos medias móviles. Su convergencia (acercándose) y divergencia (que se mueve aparte) proporcionan señales de que una tendencia del mercado está cambiando de dirección. Es fundamental que tiene la menor demora posible con estas señales o sus operaciones será tarde. En comparación, un MACD creado con JMA tiene significativamente menos retraso que un MACD usando las medias móviles exponenciales. Para ilustrar esta afirmación, la siguiente figura es un gráfico de precios hipotética simplificada para mejorar los aspectos importantes. Vemos barras de igual tamaño en una tendencia al alza, interrumpidas por un hueco a la baja repentina. Las dos líneas de color están exponencial promedios que componen un MACD moviendo. Tenga en cuenta que la cruce se produce mucho tiempo después de la separación, causando una estrategia de negociación que esperar y las últimas operaciones, en todo caso. Si se trató de acelerar el tiempo de este indicador al hacer las medias móviles más rápido, las líneas serían más ruido y más irregular. Esto tiende a crear falsos disparos y oficios mal. Por otro lado, el gráfico siguiente muestra la JMA azul ajustar rápidamente al nuevo nivel de precios, lo que permite cruces anteriores y la designación anterior de una tendencia alcista en curso. Ahora se puede entrar en el mercado anterior y montar una porción más grande de la tendencia. A diferencia de la media móvil exponencial, JMA tiene un parámetro adicional (FASE) que permite al usuario ajustar el grado de exceso. En el gráfico anterior, la línea amarilla JMA se le permitió sobrepasar más que el azul. Esto da cruces ideales. Una de las características más difíciles de diseñar en un filtro de suavizado es una respuesta adaptativa a las diferencias de precios sin superar el nuevo nivel de precios. Esto es especialmente cierto para los diseños de filtros que emplean los filtros propio impulso como una manera de reducir el retraso. La siguiente tabla compara rebase por JMA y el casco de media móvil (HMA). Los ajustes de parámetros para los dos filtros se establecen de manera que su rendimiento en estado estacionario eran casi idénticos. Otro problema de diseño es si o no el filtro puede retener la misma suavidad de manifiesto durante las reversiones como durante tendencias. La tabla a continuación muestra cómo JMA conserva la suavidad casi constante durante todo el ciclo, mientras que HMA oscila a reversiones. Esto plantearía problemas para las estrategias que desencadenan operaciones sobre la base de si el filtro se mueve hacia arriba o hacia abajo. Por último, no es el caso cuando las diferencias de precios y luego retiros en una tendencia a la baja. Esto es especialmente difícil para realizar un seguimiento en el momento de la retirada. Afortunadamente, los filtros adaptativos tienen un tiempo mucho más fácil que indica cuándo se produjo una reversión de filtros fijos, como se muestra en la siguiente tabla. Por supuesto que hay mejores filtros que JMA, en su mayoría utilizados por los militares. Pero si usted está en el negocio de rastrear buenos oficios y no los aviones enemigos, JMA es el mejor ruido asequible reducir filtro disponible para los datos del mercado financiero. Se lo garantizamos.