Media Móvil Exponencial - EMA Carga del reproductor. ROMPIENDO Media Móvil Exponencial - EMA El 12 y 26 días EMA son los promedios más populares a corto plazo, y que se utilizan para crear indicadores como la divergencia media móvil de convergencia (MACD) y el oscilador de precios porcentaje (PPO). En general, el de 50 y 200 días EMA se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico se encuentran las medias móviles muy útil e interesante cuando se aplica correctamente, pero crear el caos cuando se utiliza incorrectamente o mal interpretado. Todos los promedios móviles de uso común en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores de retraso. En consecuencia, las conclusiones extraídas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular deben ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fuerza. Muy a menudo, en el momento en una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un cambio significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada en el mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo de la EMA pone más peso en los últimos datos, se abraza a la acción del precio un poco más fuerte y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando un EMA se utiliza para derivar una señal de entrada de comercio. La interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, que son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una tendencia alcista fuerte y sostenida. la línea del indicador EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia a la baja. Un comerciante vigilantes no sólo prestar atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la velocidad de cambio de un bar a otro. Por ejemplo, ya que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplanarse y revertir, la tasa de cambio EMA de una barra a la siguiente comenzará a disminuir hasta el momento en que la línea indicadora se aplana y la tasa de cambio es cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso unos pocos compases antes, la acción del precio ya debería haber revertido. Por lo tanto, se deduce que la observación de una disminución constante de la tasa de cambio de la EMA podría sí mismo ser utilizado como un indicador de que podrían contrarrestar aún más el dilema causado por el efecto de retraso de medias móviles. Usos comunes de la EMA EMA se utilizan comúnmente en conjunción con otros indicadores significativos para confirmar los movimientos del mercado y para medir su validez. Para los comerciantes que negocian intradía y los mercados de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMA para determinar un sesgo de operación. Por ejemplo, si un EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia de los operadores intradía puede ser para el comercio sólo desde el lado largo intradía chart. The simple filtro de media móvil Esta página describe el filtro de media móvil simple. Esta página es parte de la sección de filtrado que es parte de la Guía para la detección y diagnóstico de fallos .. Sumario Se tienen las simples promedios filtro de media móvil de los últimos valores de la entrada del filtro para un número determinado de entradas. Este es el ejemplo más común de la media de su categoría 8220moving 8221 (MA) de los filtros, también llamados de respuesta de impulso (FIR) finitos. Cada entrada reciente se multiplica por un coeficiente para todos los filtros MA lineales, y los coeficientes son todos iguales para esta media móvil simple. La suma de los coeficientes es 1,0, de modo que la salida de tiempo coincide con la entrada cuando el cambio doesn8217t de entrada. Su salida sólo depende de las entradas recientes, a diferencia del filtro exponencial que también vuelve a utilizar su salida anterior. El único parámetro es el número de puntos en el promedio - la size8221 8220window. Media móvil paso respuesta Como cualquier filtro de MA, se completa una respuesta de paso en un tiempo finito en función de tamaño de la ventana: Este sencillo ejemplo de media móvil anterior se basa en 9 puntos. Bajo supuestos modestas, que está proporcionando la estimación óptima (suavizado) para un valor en el punto medio del intervalo de tiempo, en este caso, 4,5 intervalos de muestras en el pasado. Derechos de autor 2010 - 2013, Greg StanleyExponential Filtrar esta página se describen 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: Actualización 12ª de marzo de 2013 ¿Cuáles son RC Filtrado y promedio exponencial y en qué se diferencian La respuesta a la segunda parte de la pregunta es que son el mismo proceso Si uno viene de un fondo de la electrónica a continuación, el filtrado de RC (RC o suavizado) es la expresión habitual. Por otro lado, un enfoque basado en las estadísticas de series de tiempo tiene el nombre promedio exponencial, o para usar el nombre completo exponencial media móvil ponderada. Esto también se conoce diverso como EWMA o EMA. Una ventaja clave del método es la simplicidad de la fórmula para el cálculo de la siguiente salida. Se toma una fracción de la salida anterior y los tiempos de uno menos esta fracción la entrada de corriente. Algebraicamente en el tiempo k el suavizado de salida y k viene dada por Como se muestra más adelante esta sencilla fórmula destaca los acontecimientos recientes, suaviza las variaciones de alta frecuencia y revela las tendencias a largo plazo. Tenga en cuenta que hay dos formas de la ecuación de promedio exponencial, la de arriba y una variante Ambos son correctos. Ver las notas al final del artículo para más detalles. En esta discusión sólo utilizaremos la ecuación (1). La fórmula anterior se escribe a veces de la manera más limitada. ¿Cómo se obtiene esta fórmula y lo que es su interpretación Un punto clave es ¿cómo seleccionamos. Para investigar esto de una manera sencilla es considerar un filtro de paso bajo RC. Ahora un filtro de paso bajo RC es simplemente una resistencia en serie R y un condensador C en paralelo como se ilustra a continuación. La ecuación de series de tiempo para este circuito es el producto RC tiene unidades de tiempo y se conoce como la constante de tiempo, T. para el circuito. Supongamos que representamos la ecuación anterior en su forma digital para una serie de tiempo que tiene los datos tomados cada h segundos. Tenemos Esta es exactamente la misma forma que la ecuación anterior. La comparación de las dos relaciones para una tenemos que reduce a la simple relación de ahí la elección de N se guía por lo que la constante de tiempo que elegimos. Ahora la ecuación (1) puede ser reconocido como un filtro de paso bajo y la constante de tiempo tipifica el comportamiento del filtro. Para ver la importancia de la constante de tiempo que necesitamos para mirar la característica de frecuencia de este filtro de paso bajo RC. En su forma más general, esto es expresar en forma de módulo y la fase donde tenemos el ángulo de fase es. La frecuencia se denomina frecuencia de corte nominal. Físicamente se puede demostrar que en esta frecuencia la potencia de la señal se ha reducido a la mitad y la amplitud es reducida por el factor. En términos de dB esta frecuencia es donde la amplitud se ha reducido en 3 dB. Es evidente que la constante de tiempo T aumenta por lo que entonces la frecuencia de corte se reduce y se aplican más suavizado a los datos, es decir, eliminamos las frecuencias más altas. Es importante observar que la respuesta de frecuencia se expresa en radianes / segundo. Es decir hay un factor de los involucrados. Por ejemplo la elección de una constante de tiempo de 5 segundos da una frecuencia de corte efectivo de. Un uso popular de RC suavizado es simular la acción de un medidor de este tipo que se utiliza en un sonómetro. En general se caracterizan por su constante de tiempo tal como 1 segundo para el tipo S y 0,125 segundos para los tipos F. Para estos 2 casos las frecuencias de corte son eficaces 0.16Hz y 1.27Hz, respectivamente. En realidad no es la constante de tiempo que normalmente desea seleccionar, pero esos períodos que deseen incluir. Supongamos que tenemos una señal en la que deseamos incluir las funciones con un segundo periodo P. Ahora un período P es una frecuencia. entonces podríamos elegir una constante de tiempo T dado por. Sin embargo, sabemos que hemos perdido cerca de 30 de la salida (-3 dB) a. Por lo tanto la elección de una constante de tiempo que corresponde exactamente a las periodicidades que deseamos seguir no es el mejor esquema. Por lo general es mejor elegir una frecuencia ligeramente superior cortada, por ejemplo. La constante de tiempo es entonces que en términos prácticos es similar al. Esto reduce la pérdida de alrededor de 15 en esta periodicidad. Por lo tanto, en términos prácticos para retener los acontecimientos con una periodicidad de o mayor a continuación, elija una constante de tiempo de. Esto incluirá los efectos de las periodicidades de hasta aproximadamente. Por ejemplo, si deseamos incluir los efectos de los acontecimientos que suceden con decir un segundo período de 8 (0.125Hz) a continuación, elija una constante de tiempo de 0,8 segundos. Esto da una frecuencia de corte de aproximadamente 0,2 Hz para que nuestro segundo periodo 8 es así en la banda de paso principal del filtro. Si nos muestreo de los datos a 20 veces / segundo (0,05 h), entonces el valor de N es (0,8 / 0,05) y 16. Esto da una idea de cómo establecer. Básicamente para una frecuencia de muestreo conocido que tipifica el período de promedio y selecciona cuáles serán ignorados fluctuaciones de alta frecuencia. Al mirar a la expansión del algoritmo podemos ver que favorece a los valores más recientes, y también por lo que se refiere a la ponderación como exponencial. Hemos Sustituyendo y k-1 indica repetición de este proceso varias veces conduce a se debe a que en el rango entonces es claro que los términos a la derecha se hacen más pequeños y se comportan como una exponencial en descomposición. Esa es la salida de corriente está sesgada hacia los acontecimientos más recientes, pero la mayor elegimos T, entonces el menor sesgo. En resumen, vemos que la fórmula simple enfatiza acontecimientos recientes suaviza eventos de alta frecuencia (período corto) revela las tendencias a largo plazo en el Apéndice 1 8211 Las formas alternativas de la ecuación Precaución Hay dos formas de la ecuación de promedio exponencial que aparecen en la literatura. Ambos son correctos y equivalente. La primera forma es como se muestra arriba (A1) La forma alternativa es 8230 (A2) Tenga en cuenta el uso de la ecuación en la primera y en la segunda ecuación. En ambas ecuaciones y son valores entre cero y la unidad. Anteriormente se definió como optando para definir lo tanto la forma alternativa de la ecuación promedio exponencial es en términos físicos significa que la elección de la forma uno utiliza depende de cómo se quiere pensar en ya sea tomando como retroalimentación ecuación fracción (A1) o como la fracción de la ecuación de entrada (A2). La primera forma es ligeramente menos engorroso en que muestra la relación del filtro RC, y conduce a una comprensión más simple en términos de filtro. Analista Jefe de Procesamiento de Señales en Prosig Dr. Colin Mercer es analista jefe de Procesamiento de Señales en Prosig y tiene la responsabilidad de procesamiento de señal y sus aplicaciones. Anteriormente fue en el Instituto de Investigación de la vibración (ISVR) El sonido y en la Universidad de Southampton, donde fundó el Centro de Análisis de Datos. Él es un ingeniero colegiado y miembro de la British Computer Society. Creo que se desea cambiar el 8216p8217 al símbolo para pi. Marco, gracias por señalarlo. Creo que este es uno de nuestros artículos más antiguos que han sido transferidos de un documento de procesamiento de textos de edad. Obviamente, el editor (yo) no pudo detectar que el PI no se había transcrito correctamente. Será corregido en breve. it8217s un artículo muy bueno explicación sobre el promedio exponencial Creo que hay un error en la fórmula para T. Debe ser T h (N-1), no T (N-1) / h. Mike, gracias por la detección de eso. acabo de comprobar de nuevo a Dr. Mercer8217s nota técnica original en nuestro archivo y parece que fue dado a error al transferir las ecuaciones para el blog. Vamos a corregir el poste. Gracias por informarnos Gracias, gracias, gracias,. Se podía leer 100 textos DSP sin encontrar nada diciendo que un filtro de promedio exponencial es el equivalente de un filtro R-C. hmm, ¿tiene la ecuación para un filtro de EMA correcta es que no Yk axk (1-a) Yk-1 en lugar de Yk Ayk-1 (1-a) Xk Alan, Ambas formas de la ecuación aparece en la literatura, y ambas formas son correctas, como mostraré a continuación. El punto que se hace es importante porque el uso de la forma alternativa significa que la relación física con un filtro RC es menos evidente, por otra parte la interpretación del significado de una muestra en la que el artículo no es apropiado para la forma alternativa. En primer lugar vamos a mostrar ambas formas son correctas. La forma de la ecuación que he utilizado es la forma alternativa y que no aparece en muchos textos se nota en lo anterior he utilizado el látex 1 / látex en la primera ecuación y látex 2 / látex en la segunda ecuación. La igualdad de las dos formas de la ecuación se muestra matemáticamente a continuación tomando medidas simples a la vez. Lo que no es de la misma es el valor utilizado para el látex / latex en cada ecuación. En tanto látex formas / látex es un valor entre cero y la unidad. ecuación de primer reescritura (1) la sustitución de látex 1 / látex de látex / latex. Esto da y latexyk (1 - beta) xk / látex 8230 (1A) Ahora definir latexbeta (1 - 2) / látex y así que también tenemos látex 2 (1 - beta) / látex. Sustituyendo estos en la ecuación (1A) da latexyk (1 - 2) y 2xk / látex 8230 (1b) y finalmente re-organización da Esta ecuación es idéntica a la forma alternativa dada en la ecuación (2). En términos más sencillos látex 2 (1 - 1) / látex. En términos físicos significa que la elección de la forma uno utiliza depende de cómo se quiere pensar en ya sea tomando latexalpha / látex como la ecuación fracción de alimentación de nuevo (1) o como la fracción de la ecuación de entrada (2). Como se mencionó anteriormente he utilizado la primera forma, ya que es un poco menos engorroso que muestra la relación filtro RC, y conduce a la comprensión más simple en términos del filtro. Sin embargo omitiendo lo anterior es, en mi opinión, una deficiencia en el artículo como otras personas podrían hacer una inferencia incorrecta por lo que una versión revisada aparecerá pronto. I8217ve siempre se preguntó acerca de esto, gracias por describir con tanta claridad. Creo que otra razón por la primera formulación es agradable es que los mapas alfa 8216smoothness8217: una mayor elección de alfa significa una salida 8216more smooth8217. Gracias Michael para la observación de 8211 Tengo que añadir a este artículo algo en ese sentido, ya que es siempre mejor en mi opinión, para relacionarse con los aspectos físicos. Dr. Mercer, Excelente artículo, gracias. Tengo una pregunta con respecto a la constante de tiempo cuando se utiliza con un detector RMS como en un medidor de nivel de sonido que se refiere en el artículo. Si utilizo sus ecuaciones para modelar un filtro exponencial con el tiempo 125 ms constantes y utilizar una señal de paso de entrada, me pongo hecho una salida que, después de 125 ms, es el 63,2 del valor final. Sin embargo, si la señal de entrada cuadrados y poner esto a través del filtro, entonces veo que tengo que duplicar la constante de tiempo para que la señal llegue 63.2 de su valor final en 125 ms. ¿Puede usted decirme si se espera que este. Muchas gracias. Ian Ian, si se eleva al cuadrado una señal como una onda sinusoidal a continuación, básicamente, que está duplicando la frecuencia de su fundamental, así como la introducción de un montón de otras frecuencias. Debido a que la frecuencia tiene en efecto, se ha duplicado esa época se está 8216reduced8217 por una mayor cantidad por el filtro de paso bajo. En consecuencia, se necesita más tiempo para llegar a la misma amplitud. La operación de elevar al cuadrado es una operación no lineal, así que no creo que siempre será el doble precisión en todos los casos, sino que tenderá a doblar si tenemos una baja frecuencia dominante. También tenga en cuenta que el diferencial de una señal cuadrada es el doble de la diferencia de la señal de 8220un-squared8221. Sospecho que podría estar tratando de obtener una forma de suavizado cuadrado medio, que está perfectamente bien y válido. Puede ser que sea mejor para aplicar el filtro y, a continuación cuadrado como se conoce el punto de corte eficaz. Pero si todo lo que tiene es la señal al cuadrado y luego usando un factor de 2 para modificar su valor alfa del filtro será de aproximadamente ayudarle a volver a la frecuencia de corte original, o lo ponga un poco más sencillo definir su frecuencia de corte al doble del original. Gracias por su respuesta Dr. Mercer. Mi pregunta estaba realmente tratando de llegar a lo que realmente se hace en un detector de valor eficaz de un medidor de nivel de sonido. Si la constante de tiempo se establece para 8216fast8217 (125 ms), habría pensado que intuitivamente que se puede esperar una señal de entrada sinusoidal para producir una potencia de 63,2 de su valor final después de 125 ms, pero ya que la señal está siendo cuadrado antes de que llegue a la 8216mean8217 detección, en realidad va a tomar dos veces más que sus explicaciones. El objetivo principal del artículo es mostrar la equivalencia de filtrado RC y promedio exponencial. Si estamos hablando del tiempo de integración equivalente a un verdadero integrador rectangular, a continuación, estás en lo correcto que hay un factor de dos en cuestión. Básicamente, si tenemos un verdadero integrador que integra rectangular para Ti segundos el tiempo equivalente integator RC para conseguir el mismo resultado es 2RC segundos. Ti es diferente de la 8216time constant8217 RC T que es RC. Por lo tanto, si tenemos una constante 8216Fast8217 tiempo de 125 milisegundos, es decir RC 125 milisegundos después que es equivalente a un cierto tiempo de integración de 250 ms Gracias por el artículo, que era muy útil. Hay algunos trabajos recientes de la neurociencia que utilizan una combinación de filtros (EMA EMA-corto de ventana 8211 EMA-larga de ventana) como un filtro de paso de banda para el análisis de señales en tiempo real. Me gustaría aplicarlos, pero estoy luchando con la ventana de tamaños diferentes grupos de investigación han utilizado y su correspondencia con la frecuencia de corte. Let8217s dicen que quiero mantener todas las frecuencias por debajo de 0,5 Hz (aprox) y que adquiero 10 muestras / segundo. Esto significa que fp 0.5Hz P T P 2S / h 100.2 1 / fs0.1 Thefore, el tamaño de la ventana que debería usar deben ser N3. ¿Es correcto este razonamiento Antes de responder a su pregunta tengo que comentar sobre el uso de dos filtros de paso alto para formar un filtro de paso de banda. Es de suponer que operan como dos corrientes separadas, por lo que uno de los resultados es el contenido de, por ejemplo latexf / látex a la mitad de la frecuencia de muestreo y el otro es el contenido de, por ejemplo latexf / látex a la mitad de la frecuencia de muestreo. Si todo lo que se está haciendo es la diferencia en los niveles cuadráticos medios como una indicación de la potencia en la banda de latexf / látex para latexf / látex, entonces puede ser razonable si las dos frecuencias de corte son lo suficientemente separadas pero espero que las personas que utilizan esta técnica están tratando de simular un filtro de banda estrecha. En mi opinión de que no sería fiable para el trabajo serio, y sería una fuente de preocupación. Sólo como referencia un filtro de paso de banda es una combinación de un filtro de paso alto de baja frecuencia para eliminar las bajas frecuencias y un filtro de paso bajo de alta frecuencia para eliminar las altas frecuencias. Hay, por supuesto una forma de paso bajo de un filtro RC, y por lo tanto un EMA correspondiente. Tal vez si mi juicio es ser demasiado crítico sin conocer todos los hechos Así podría por favor enviarme algunas referencias a los estudios que usted ha mencionado, así que puede criticar en su caso. Tal vez ellos están usando un paso bajo, así como un filtro de paso alto. Volviendo ahora a la pregunta real acerca de cómo determinar N para una frecuencia de corte diana dada creo que lo mejor es usar la ecuación básica T (N-1) h. La discusión acerca de los períodos tenía como objetivo dar a la gente una idea de lo que estaba pasando. Así que por favor ver la derivación a continuación. Tenemos las relaciones en látex (N-1) h / látex y latexT1 / 2 / látex donde latexfc / látex es la frecuencia nominal de corte y h es el tiempo entre muestras, Claramente latexh 1 / / látex donde latexfs / látex es la frecuencia de muestreo en muestras / seg. Reorganización de T (N-1) h en una forma adecuada para incluir la frecuencia de corte, latexfc / látex y la frecuencia de muestreo, latexfs / látex, se muestra a continuación. Así, utilizando latexfc 0,5 Hz / látex y latexfs 10 / muestras de látex / seg por lo que el látex (fc / fs) 0.05 / látex da lo tanto, el valor entero más cercano es 4. Re-formalización de las anteriores que tenemos hasta con N4 tenemos latexfc 0,5307 Hz /látex. Usando N3 da una latexfc / látex de 0.318 Hz. Nota con el N1 tenemos una copia completa sin filtering. Moore amp Moore Consultancy Services Valores y Análisis Técnico Digital Filtros - Exponencial Medias Móviles (1) recursiva filtros digitales Una forma de estructurar los filtros digitales de forma más eficiente es el uso de algunas de las salida y aplicarlo a la entrada. Esto hace que el recursiva filtro como se produce la salida de re en la entrada, haciendo que el filtro parece infinito de longitud. Debido a esto estos filtros también tienen el nombre de respuesta al impulso infinita (IIR) Filtros, como la respuesta puede continuar para el infinito En este caso este filtro IIR muy simple tiene sólo una etapa y realiza un (pequeño) porcentaje de la salida anterior. La ecuación para esta simple filtro IIR digital es: Esquemáticamente el dibujo de este muy simple filtro IIR parece que por debajo de la gráfica a continuación muestra lo que sucede. Serie 1, la entrada de paso fino, produce los siguientes resultados típicos transitorios. Con un valor de 9 para k entonces k 0.09, a continuación, la serie 2 (la línea gruesa) es la primera respuesta típica transitoria. Si el porcentaje (k) se redujo a 5 (k 0.05), entonces la serie 3 (la línea delgada debajo Serie 1) es el resultado esperado. Con k se redujo aún más a 1 (k 0.01), entonces tenemos la serie 4 (la línea de puntos muy por debajo de las otras dos salidas) es la respuesta. todas estas salidas siguen respuestas en tiempo exponencial. Así que, con un poco de retroalimentación que hemos cambiado el filtro no recursivo bastante complejo en un filtro recursivo simple, con la misma respuesta en frecuencia, pero un tiempo de respuesta diferente La forma de onda de salida del filtro IIR continúa para siempre (hasta el infinito) para converger en el establo valor, y es por eso que estos filtros reciben el nombre de respuesta al impulso infinita (IIR) filtros. La cuestión ahora es atar estas respuestas por lo que se relacionan entre sí con el comercio de técnica, el denominador común es períodos (generalmente días), por lo que es necesario relacionar el factor recursiva (k) en un factor Período. Afortunadamente, existe una relación directa dado y es a través de la fórmula de la siguiente manera: Cuando elegimos k 0.09, esta fórmula se convierte en 21.2222 Períodos, y para k 0.05, esta fórmula se convierte en 39,0 puntos y para k 0.01, esta fórmula se convierte en 199,0 períodos. Yendo hacia atrás, que realmente queremos para averiguar el factor k a partir del período y mediante la transposición de la fórmula se convierte en: Así que para 11.0 Períodos entonces k 0,1666666, por 21.0 Períodos entonces k 0.090909 y para k 40.0 Períodos entonces k 0.0487804 Todo esto parece muy simple , pero la relación tiene que estar atado. Haciendo de nuevo referencia a la gráfica, es obvio que el tiempo de respuesta es un decaimiento exponencial. En Física de la tierra, todas las acciones naturales siguen un ritmo exponencial de carga y la decadencia. Ver una cisterna de descarga: todos varoosh al inicio y que termina un goteo (antes de que el tapón de gotas para rellenar el depósito) Cuando se apagan los faros de coche van tenue y oscura de una manera exponencial. Es un fenómeno natural en todas partes Cuando se inicia la lluvia y deja de caer, la densidad de la lluvia en el tiempo es una función exponencial, y sigue las mismas reglas de decrecimiento exponencial vuelta en Electrónica Tierra degradaciones exponenciales son muy comunes y los tiempos de carga y descarga se miden en un enfoque normalizado llamadas constantes de tiempo (t). Una vez vertidos constantes a aproximadamente 37, de dos a aproximadamente 14, tres a aproximadamente 5 cuatro a aproximadamente 1,8 y de cinco a aproximadamente 0.6 - que es básicamente nada Cuando los componentes electrónicos cobran siguen la inversa de la es decir, tasa de descarga: 63, 86, 95 , 98.2, 99.4, etc. referencia de nuevo a la ecuación simple filtro IIR digital donde está respondiendo a una función escalonada de Heaviside, la curva de carga tiene la siguiente ecuación: y (t) x (0). (1-exp - t / T) Donde T constante de tiempo (o período) de valor. La gráfica de esta ecuación se alinea exactamente con el filtro recursivo sencilla descrito anteriormente, por lo que mediante la aplicación de la función Heavisides Paso (haciendo que la variable en el tiempo de entrada de un 1 en vez de un 0) y después la sustitución de los Períodos como el factor tiempo t (39) en el directamente por encima de la ecuación, a continuación, y (39) (1-exp -39 / T) 0,8646647 0,1353352 así exp -39 / T y ln (0,1353352) -2 así exp -2 exp -39 / T de modo -2 -39 / T, y la transposición, T 19,5 Así lo hicieron todos los que las matemáticas de secundaria quiere decir que básicamente significaba que el número especificado de períodos en un filtro recursivo simple es equivalente a dos (2) las constantes de tiempo. En otras palabras, cuando se especifica un (digamos) filtro recursivo de 100 días, en el 100 º día, la salida de la respuesta del filtro (de un escalón de entrada) será igual a la de dos constantes de tiempo (86 del importe máximo). Ahora tenemos las matemáticas para predecir con precisión la salida del filtro de cualquier entrada conocida sin tener que adivinar Gracias, Oliver Heaviside y esos brillantes matemáticos anteriores Ahora podemos utilizar sus matemáticas fundamentales para calcular la respuesta a una rampa, y el error demasiado El gráfico de el lado izquierdo muestra una entrada escalón de 100 unidades que se aplica tanto a un SMA 20. y un filtro EMA20, y las dos salidas se hacen claramente visibles. A partir de la entrada por pasos, los SMA 20. aumenta la producción como una rampa hasta que llegue al valor máximo al igual que un amplificador de velocidad de respuesta limitada El EMA20 se eleva rápidamente luego se cae exponencialmente a converger a asintóticamente estable en la salida. Las dos salidas se cruzan en la marca de 80, y esto una referencia a usarse cuando se compara una miríada de otras respuestas. El gráfico de la derecha muestra una respuesta del filtro IIR a una rampa unitaria (una posición vertical por paso horizontal). Por lo tanto, (Esto podría ser visto como decir 1 centavo por día.) Esta vez k 0.15 por lo que los períodos de 12.33333, y la constante de tiempo (t) es 6.166667 Períodos. La Unidad de rampa es la línea recta con pendiente positiva de puntos fina y bajo esa es la respuesta de salida de línea gruesa a la rampa, que también se quita y se vuelve asintótica paralela a la rampa. La distancia vertical entre estos dos es el error. Así que ahora sabemos que este filtro IIR simple tiene una primera respuesta de orden exponencial, que tiene un error de cero a un valor de entrada estable y un conocido error constante a una entrada rampa. La fórmula para el error es un error R / k 1, donde R es la tasa de pendiente de la entrada. Sustituyendo k 0.15 en esta ecuación da un error infinito de 5,66666 y eso es exactamente lo que muestra la gráfica. Un filtro recursivo (IIR) en la práctica el anterior apartado acaba de describir el funcionamiento interno de las más sencillo filtro recursivo, (filtro IIR), que sólo pasa a ser el funcionamiento idénticas de una media móvil exponencial (EMA) y prácticamente no se cambia nada aparte de algunos nombres Por ejemplo, un EMA de 20 días es realmente un filtro IIR con k 0.095238 y que debe ser ninguna sorpresa. Ahora también sabemos que la constante de tiempo de un filtro de 20 días EMA, por tanto, es de 10 días y que el margen de error es de 9,5 rampa (suponiendo un centavo por día tasa de incremento). El gráfico anterior (Gráfico tomado de MarketTools) muestra la diferencia entre una respuesta SMA 20. (verde) y un EMA20 (azul). A medida que el precio de cierre comienza a efectuar la rampa del EMA pistas inicialmente más cerca y alrededor vacila mientras que la SMA 20. desliza lenta (redondo) y forma una línea prácticamente recta. Esta debería ser una sorpresa, ya que sabemos que el SMA es mucho menos reactivo a los cambios recientes que un EMA. Se puede ver claramente el error que tienen a una rampa de los precios y esto se puede utilizar para una ventaja al hacer el análisis técnico Este gráfico también muestra los promedios móviles de seguimiento de los precios, pero con un desplazamiento precio muy similar (error) causada por el virtualmente tasa constante de cambio en el precio durante un tiempo limitado (en este caso). El problema con los precios es que no hay un sistema de retroalimentación que regula las variaciones de precio y esta información se gestiona humano que funciona de esta manera: Por alguna razón, alguien ve que les gustaría comprar una acción en particular, pero el precio es ligeramente superior al de el precio de comercialización anterior. Cuando compran las acciones del nuevo precio es ahora mayor. Otros ven que el precio ya sea demasiado alto, corregir o siendo barata. Con esto en mente, otros comerciantes utilizan los precios anteriores como referencia y tienden a corregir ese precio de nuevo hacia el precio de referencia que cada uno de ellos tienen. Esto hace que el precio a fluctuar de manera oscilatoria que tiende a estabilizarse con el tiempo. No todo está perdido, ya que es importante que debe entenderse que el Movimiento de tecnología media es un sistema de orden 1 °, por ahora se puede utilizar en el conocimiento de que si los precios son, en general, por debajo de la media móvil, a continuación, los precios son en realidad cayendo con el tiempo, y si los precios están por encima de la media móvil, a continuación, los precios son, en general, el aumento con el tiempo. Por lo tanto tiene mucho sentido para conocer esta regla muy básica, ya que significa que las únicas acciones que participarán en son los que tienen los precios por encima de la línea de media móvil. Pero lo que la constante de tiempo se debe utilizar para la media móvil y por qué Prácticamente no hay paquetes de análisis técnicos vienen en cualquier lugar cerca de esta profundidad, y todos ellos tratan de SMA y EMA con una verdadera falta de entendimiento. El problema es casi explica por sí mismo en el que prácticamente todos los datos se basa EOD y debido a eso, cruzando sobre medias móviles puede resolver la mayoría de las señales de compra-venta En otras palabras, el avance del análisis técnico se detuvo como un autobús golpear un acantilado cuando las medias móviles eran resuelto con los datos de desactivación de artefactos explosivos. Funciona beneficios de las ventas basadas técnicas se pueden realizar de desarrollo a una parada de media móvil Habiendo establecido firmemente el hecho de que un SMA y un EMA son ambos 1 sistemas de orden st, y que ambos minimizar efectivamente el ruido de las variaciones comerciales, en particular los valores cercanos basado en los datos del EOD que no es ninguna sorpresa que estas medias tienen un uso como una compra o no compra indicación de los valores que tengan cualquier tipo de tendencia. Su uso es una sencilla aplicación en la que el error entre el precio efectivo y el promedio móvil cuando es positivo indica que la seguridad debe mantenerse ya la inversa. Este indicador es el más primitivo de todos los indicadores técnicos, y es años luz más allá de utilizar ningún tipo de indicación generada financieramente para mostrar si un precio de seguridad está aumentando o disminuyendo en una tendencia. El indicador realmente brilla cuando la seguridad está en una tendencia, pero cuando el precio vacila o se aplana tiene un problema de indecisión. El siguiente gráfico indica esta situación, y se ejemplifica mediante la inclusión de una función de conmutación para mostrar lo que puede suceder. La función de conmutación se muestra el precio se mueve medios gráficos. En el caso de la izquierda es una EMA12, y como el precio de cierre fluctúa, el interruptor se vuelve muy indecisa cuando el nivel de salida o cambia de dirección tendencia de los precios. Una forma de evitar el problema es usar un promedio móvil más lento como el EMA21 como se muestra en el lado derecho. El número de puntos de indecisión se reducen, lo que significa que el número de negociaciones inútiles se reduciría significativamente, pero la mirada más cercana y considerables carreras lucrativas se pierden debido a la media móvil es demasiado tarde en la conmutación. En el fondo hay un positivo en el que las medias móviles 12 y 21 EOD son más suaves que la estrecha EOD y que en sí mismo puede ser utilizado con ventaja. Dos medias móviles comparando dos medias móviles (que en sí mismos ya se suavizan por sus propios atributos), una indicación limpiador se pueden obtener y se pueden ofrecer algunas ventajas. Los gráficos a continuación muestran algunos ejemplos en la misma seguridad para la comparación directa. El gráfico de la izquierda de arriba tiene la misma función de interruptor basa en dos medias móviles EMA12 y EMA26 y ver que la indecisión es prácticamente nula. Este es un paso positivo, pero una mirada más cercana en el interruptor real sobre los puntos de muestra que es muy conservadora y en muchos casos se pierden ganancias considerables antes de que se tomó la decisión de retirarse. Si no fuera por esto, entonces esto podría ser un indicador de retención / venta ideales puramente basado en los precios de cierre de las figuras desactivación de artefactos explosivos. El gráfico de la derecha arriba (tomado de OmniTrader) muestra una vista de seis meses de una acción y hay dos medias móviles exponenciales (EMA) también en el gráfico. En este caso particular, la media móvil que abraza los precios de las acciones es una EMA8 y el otro que converge lentamente en el precio de la acción es un EMA35. Este es un buen ejemplo como el EMA más rápido tiene el rango de los valores de desactivación de artefactos explosivos de la cotización de las acciones de intersección en varias ocasiones. La EMA lento apenas llega a los rangos de precios desactivación de artefactos explosivos. OmniTrader tiene una característica muy agradable en el que cada indicador de prueba se puede configurar para optimizar el propio auto para cada valor en un historia especificados (por ejemplo, 250 días de negociación). Esto le da a los indicadores de una buena oportunidad para proporcionar una mejor tasa de éxito-de lo que normalmente se obtendría simplemente fijando el indicador de parámetros de sí mismo. En este caso se inició a EMA12 y EMA40 y se establecieron en EMA8 y EMA35 para un resultado óptimo. El problema es el de la incertidumbre ya que ambas medias móviles convergen el uno del otro y no tienen un crossover limpia. Esto no es un problema importante ya que sabemos que tanto SMA y EMA ambos son 1 sistemas de orden st y debido a que asintóticamente convergen en una entrada constante, por lo que si un precio se mantiene constante, entonces las dos medias móviles serán tanto convergen en esa constante valor, pero a un ritmo diferente. El problema real es uno de ruido (en realidad fluctuación de precios sobre un valor constante) y esto puede provocar que el promedio móvil más rápido que Whipsaw sobre el lento (más largo) promedio más estable en movimiento. Hay varias soluciones a este problema, y cada uno tiene sus méritos. Múltiples Medias Móviles Extendiéndose sobre el tema de las medias móviles de uno a dos para muchos es una progresión lógica y el método de promedios móviles múltiples es un concepto bastante simple de visualizar. Daryl Guppy lo ideó y se compone de diez medias móviles en dos grupos que están separados geométricamente. El primer grupo es EMA3 corto plazo, EMA5, EMA7, EMA10 y EMA15, mientras que las medias móviles a largo plazo son EMA30, EMA35, EMA40, EMA50 y EMA60. Para obtener una representación visual de cómo se ve, los dos gráficos siguientes muestran los cuadros generales. En el gráfico de la izquierda más adelante, el término de cinco ya medias móviles sigue en líneas generalmente paralelas como las tendencias de precio de las acciones, los precios a continuación, más pronunciada a continuación, vuelve sobre y las líneas de media móvil se expanden entre sí y luego convergen y luego se expanden a medida que la nueva tendencia conjuntos en el lugar y las medias móviles siguen formando líneas paralelas. Mirando más de cerca en el gráfico de la derecha de la misma población con el conjunto más corta de las medias móviles, se hace evidente que cuando las medias móviles exponenciales convergen o divergen, entonces algo está a punto de suceder La razón de que estos promedios móviles forman líneas efectivamente paralelo, mientras una tendencia en sucediendo es que el error del precio real de media móvil depende del factor de retroalimentación en el EMA. En comparación directa de la media móvil sobre la base de las mismas constantes de tiempo se demuestra a continuación: Estos gráficos muestran el mismo arco iris de las curvas, pero todos con SMA en lugar de EMA. Es a causa de la no lineal con el paso de respuesta de entrada que la EMA tiene que hace que las curvas para converger el uno del otro, donde el conjunto de las curvas de SMA en estos dos gráficos inferiores rebasamiento claramente entre sí. Guppy múltiple Medias Móviles Daryl Guppy desarrolló un arco iris de múltiples medias móviles, llamó a los Medias Móviles Guppy (GMA) que cuando se coloca en un gráfico de precios, convergen ya que la tendencia comienza a tener lugar, y de nuevo convergen a medida que la tendencia ha rechazado, y todo el resto de las veces son divergentes ¿Qué tan fácil es que en función del tráfico EOD, constantes Daryls EMA son, para el corto plazo: 3, 5, 8, 10, 12, 15, y de largo plazo 30, 35, 40, 45, 50 y 60. por las constantes de corto plazo, mi conjetura es que esto se basó en un conjunto simple aritmética de EMA que eran nominalmente 2,4 períodos separados y ajustado al entero más cercano para el período, lo que resulta en: 3 , 5.4, 7.8, 10.2, 12.6 y 15.0 dando 3, 5, 8, 10, 13 y 15, con el 13 hacia atrás a 12. me parece que las constantes a largo plazo se basan en otra progresión aritmética con 55 desaparecidos a cabo probablemente debido a que se pusiera demasiado estrecho allí, y eso me dice que esta secuencia debería haber sido una progresión geométrica en cualquier caso. Con cinco intervalos de entre 30 y 60 el multiplicador es de aproximadamente 1,1487 por lo que la secuencia se convierte en 30.00, 34.46, 39.59, 45.47, 52.23, 60.00 y llevar esto a los enteros más próximos da: 30, 34, 40, 45, 52, 60 y esto Dar un muy parejo conjunto de más largo plazo EMA de una progresión geométrica obtener las constantes a largo plazo. Así que ¿por qué estoy enganchado en progresión geométrica, y por qué enseñan estas cosas en la escuela Bueno esto es así, las relaciones de la vida son en realidad geométricamente relacionados todo es una relación entre otras cosas, incluso las adiciones a las familias son geométricamente no relacionadas aritméticamente relacionados en el escala más grande. Sé que los profesores no me mostró esto cuando en la escuela y tuve algunos profesores fantásticos sangrientas. Con mucho, los mejores maestros fueron los que tenían habilidades industriales y comerciales a través de la experiencia no escolar, y eran la envidia de los que didnt. De todas formas para ver la imagen no hay nada como un ejemplo visual Los dos gráficos anteriores dan ejemplos de las medias móviles Guppy (GMMA), y estas son las medias móviles exponenciales, no medias móviles simples. Interesante, como SMA tienen una respuesta más redondo porque ellos no reaccionar de forma exagerada a los valores más recientes como EMA hacer. Hay dos familias de éstos y el lado de la izquierda muestra el largo plazo banda lejos de los precios y que convergen en los cambios. El lado derecho muestra el corto plazo las medias móviles más estrechamente siguiendo los precios (cerrar). El ir en otra tangente, mediante la creación de una progresión geométrica basada en la raíz 2 de acuerdo con una lente de fotografía, una secuencia típica es de 5, 7, 10, 14, 20, 28, 40, 56, 80, 113, 200, etc. La izquierda una parte se basa en la EMA y la de la derecha se basa en SMA. Debido a que el SMA tiene una respuesta transitoria lineal, la traza general es algo más redondeado que el EMA que tiene una respuesta de decaimiento cónico, por lo tanto, la pulverización de las medias móviles exponenciales en comparación con el número de cruces con los promedios móviles simples. Esta es una herramienta muy popular y arco iris guppys dan un alto impacto visual, y si eso es lo que buscas, entonces éste es No sólo es interesante de ver los diferentes promedios móviles divergen y convergen, pero va un paso más allá de calcular y mostrar que la divergencia y convergencia es el siguiente paso evolutivo lógico. Si bien estos arco iris de medias móviles tienen un impacto visual utilizando datos EOD, cuando se trata de comercio de datos es una historia totalmente diferente, ya que los incrementos son mucho más pequeñas debido a los intervalos de tiempo cortos, y esto da lugar a analizar en realidad la secuencia de cruces , ya que recoge la diferencia entre un comercio y una inversión pero más tarde una alternativa a recurrir a los intercambios de datos (en vivo) es utilizar un filtro mejor - o en cascada (poner uno tras otro) unos primeros filtros de orden en tratar de hacer una mayor la pérdida en la banda de parada con un risetime - más corto y más lineal y en cascada EMA es el siguiente paso de aventura
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