R Eksponentiell Moving Average Filteret

Typer av tilgjengelige bevegelige gjennomsnitt er: s for ldquosimplerdquo, det beregner det enkle glidende gjennomsnittet. n angir antall tidligere datapunkter som brukes med det nåværende datapunktet ved beregning av glidende gjennomsnitt. t for ldquotriangularrdquo, beregner det det trekantede glidende gjennomsnittet ved å beregne det første enkle glidende gjennomsnittet med vinduets bredde på taket (n1) 2, og det beregner et andre enkelt glidende gjennomsnitt på det første glidende gjennomsnittet med samme vindustørrelse. w for ldquoweightedquot, beregner det det veide glidende gjennomsnittet ved å levere vekter for hvert element i det bevegelige vinduet. Her følger vektreduksjonen en lineær trend. m for ldquomodifiedquot, beregner det det endrede glidende gjennomsnittet. Det første modifiserte glidende gjennomsnittet beregnes som et enkelt glidende gjennomsnitt. Etterfølgende verdier beregnes ved å legge til den nye verdien og subtrahere siste gjennomsnitt fra den resulterende summen. e forldquoexponentialquot, beregnes det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er et vektet glidende gjennomsnitt som reduserer påvirkningen ved å bruke mer vekt på de siste datapunktene () reduksjonsfaktor 2 (n1) eller r forldquorunningquot, dette er et eksponentielt glidende gjennomsnitt med en reduksjonsfaktor på 1n samme som det modifiserte gjennomsnittet. Vektor samme lengde som tidsserier x. HwB e-post: lthwborchersgooglemailgtZero Lag Moving Gjennomsnittlig Filter Trading Strategy (Entry 038 Exit) I. Trading Strategy Utvikler: John Ehlers og Ric Way. Kilde: Ehlers, J. Way, R. (2010). Nullag (vel, nesten). Konsept: Trend etter handelsstrategi basert på bevegelige gjennomsnittlige filtre. Forskningsmål: For å verifisere ytelsen til Zero Lag Moving Average (ZLMA). Spesifikasjon: Tabell 1. Resultater: Figur 1-2. Trade Filter: Long Trades: Zero Lag Moving Average (ZLMA) krysser over eksponentiell Moving Average (EMA). Korte handler: Nullagskobling Gjennomsnittlig (ZLMA) krysser under eksponensiell flytende gjennomsnitt (EMA). Portefølje: 42 futuresmarkeder fra fire store markedssektorer (råvarer, valutaer, renter og aksjeindekser). Data: 36 år siden 1980. Testplattform: MATLAB. II. Sensitivitetstest Alle 3-D-diagrammer følges av 2-D-konturdiagrammer for fortjenestefaktor, Sharpe-forhold, Ulcer Performance Index, CAGR, Maksimal Drawdown, Prosent Lønnsom Trades og Avg. Vinn Avg. Tapforhold. Det endelige bildet viser sensitiviteten til Equity Curve. Testede variabler: LookBack, Threshold (Definisjoner: Tabell 1): Figur 1 Porteføljeytelse (Inputs: Tabell 1 Kommisjonens forsterker: 0). Eksponentiell Flytende Gjennomsnitt (EMA): Alpha 2 (LookBack 1) EMAi Alpha Closei (1 Alpha) EMAi 1 Indeks: Jeg Gjeldende Bar. Zero Lag Moving Average (ZLMA): Alpha 2 (LookBack 1) ZLMAi Alpha (EMAi Gain (Closei ZLMAi 1)) (1 Alpha) ZLMAi 1 Indeks: Jeg Gjeldende Bar. Variabel gevinst (fra ZLMA formel): Hvis variabelen Gain er null, blir ZLMA bare en EMA. Hvis gevinsten er tilstrekkelig stor, sporer ZLMA prisen for alle praktiske formål (dvs. minimumslag og minimal utjevning). Derfor søker vi en verdi av Gain som er et tilfredsstillende kompromiss. For å få minst mulig feil (Error Closei ZLMAi), søker en loop etter den beste verdien av Gain ved å variere Gain-variabelen fra den nedre GainLimit til den øvre GainLimit. Standardverdien for variabelen GainLimit er 5 (denne verdien undersøkes videre i neste bloggoppføring). LookBack 60, 1000, Step 20 GainLimit 5 Long Signal: ZLMAi krysser over EMAi, og 100LeastError ATRi gt Terskelindeks: i Aktuell linje. Kort signal: ZLMAi krysser under EMAi, og 100LeastError ATRi gt Terskelindeks: i Aktuell linje. Merk: Feil Closei ZLMAi. The LeastError er en feil for den beste verdien av Gain funnet via en loop som kjører bar-by-bar fra den nedre GainLimit til den øvre GainLimit. I det opprinnelige papiret. LeastError normaliseres ikke av ATR (Average True Range), men til en sluttkurs. Dette er ikke tilstrekkelig for tester på kontinuerlige terminkontrakter, og derfor ble den opprinnelige formelen justert. Modus: 2-faset reverseringssystem (longshort). Terskel 0, 200, trinn 5 lange handler: Et kjøp ved det åpne er plassert etter et langt signal. Kort handel: Et salg ved det åpne er plassert etter et kort signalstopputgang: ATR (ATRLength) er gjennomsnittlig sann rekkevidde over en periode med ATRLength. ATRStop er et flertall av ATR (ATRLength). Lange handler: Et salgsstopp er plassert ved ATR (ATRLength) ATRStop. Kort handel: Et kjøpsstopp er plassert ved ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLengde 20 ATRStop 6 LookBack 60, 1000, Trinn 20 Terskel 0, 200, Trinn 5 Tabell 2 Inngang: Tabell 1 Fast brøkdelingsstørrelse: 1 Kommersiell forsterkning Sliping: 100 Rundesving. V. Research Ehlers, J. Way, R. (2010). Nullag (vel, nesten): Alle utjevningsfiltre og glidende gjennomsnitt har et lag. Det er en lov. Forsinkelsen er nødvendig fordi utjevningen er ferdig ved bruk av tidligere data. Derfor inneholder gjennomsnittet effektene av dataene flere barer siden. I denne artikkelen viser vi deg hvordan du fjerner en valgt mengde lag fra et eksponentielt flytende gjennomsnitt (EMA). Å fjerne alt lag er ikke nødvendigvis en god ting, fordi indikatoren bare ikke vil spore prisen du filtrerer med uten forsinkelse. Det vil si at mengden lagring som er fjernet, er en avtale med hvor mye utjevning du er villig til å avstå. VI. Karakter: Nullagret Flyttende Gjennomsnittlig Filter Handelsstrategi VII. Sammendrag Handelsstrategien som er basert på nulllagets flytende gjennomsnitt, utfører ikke vesentlig bedre enn strategien basert på Hull Moving Average eller noen andre alternativer. ALPHA 20 TM Trading System CFTC REGLE 4.41: HYPOTETISKE ELLER SIMULERTE RESULTATRESULTATER HAR VISSE BEGRENSNINGER. I FORBINDELSE MED EN AKTUELL PRESTASJONSOPPTAK, FORTSATT SIMULERTE RESULTATER IKKE VIRKELIG HANDEL. OGSÅ SOM HANDLINGENE IKKE ER UTFØRT, HAR RESULTATENE KRAVET FORVERKET FOR KONSEKVENSEN, OM NOEN, AV VISSE MARKEDSFAKTORER, SOM SIKKER LIKVIDITET. SIMULERTE HANDELSPROGRAMMER I ALMINDELIGE ER OGSÅ FØLGENDE AT DE ER DESIGNERT MED HINDSIGHT. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTAT ELLER TAP SOM LIKKER SOM VISES. RISKOPPLYSNING: US-REGERING KRAVTE DISCLAIMER CFTC-RULLE 4.41Movende gjennomsnitt i R Så langt jeg vet, har R ikke en innebygd funksjon for å beregne glidende gjennomsnitt. Ved hjelp av filterfunksjonen kan vi imidlertid skrive en kort funksjon for å flytte gjennomsnitt: Vi kan da bruke funksjonen på data: mav (data) eller mav (data, 11) hvis vi vil spesifisere et annet antall datapunkter enn standard 5-plotting fungerer som forventet: plot (mav (data)). I tillegg til antall datapunkter hvorav gjennomsnittlig, kan vi også endre sidebeskrivelsen av filterfunksjonene: sides2 bruker begge sider, sides1 bruker bare tidligere verdier. Del dette: Postnavigering Kommentarnavigasjon Kommentar navigasjonUppdatert 12. mars 2013 Hva er RC-filtrering og eksponentiell gjennomsnittlig og hvordan de adskiller Svaret på den andre delen av spørsmålet er at de er samme prosess Hvis en kommer fra en elektronikkbakgrunn, så RC-filtrering (eller RC-utjevning) er det vanlige uttrykket. På den annen side har en tilnærming basert på tidsseriestatistikk navnet Exponential Averaging, eller for å bruke fullt navn Eksponentielt vektet Moving Average. Dette er også kjent som EWMA eller EMA. En viktig fordel ved metoden er enkelheten i formelen for beregning av neste utgang. Det tar en brøkdel av forrige utgang, og en minus denne brøkdel ganger gjeldende inngang. Algebraisk ved tid k er det utjevnet utgang y k gitt av Som vist senere understreker denne enkle formelen nylige hendelser, jevner ut høyfrekvensvarianter og avslører langsiktige trender. Merk at det er to former for eksponentiell gjennomsnittlig ligning, den ene over og en variant begge er riktige. Se notatene i slutten av artikkelen for mer informasjon. I denne diskusjonen vil vi bare bruke ligning (1). Ovennevnte formel er noen ganger skrevet på mer begrenset måte. Hvordan er denne formelen avledet og hva er dens tolkning Et sentralt punkt er hvordan vi velger. For å se på denne enkle måten, er å vurdere et RC-lavpasfilter. Nå er et RC lavpasfilter bare en seriemotstand R og en parallell kondensator C som illustrert nedenfor. Tidsserier ligningen for denne kretsen er Produktet RC har tidsenheter og er kjent som tidskonstanten, T. for kretsen. Anta at vi representerer ovenstående ligning i sin digitale form for en tidsserie som har data tatt hvert sekund. Vi har Dette er nøyaktig det samme som forrige ligning. Sammenligning av de to relasjonene for en vi har som reduserer til det svært enkle forholdet Derfor er valget av N styrt av hvilken tidskonstant vi valgte. Nå kan ligning (1) bli gjenkjent som et lavpassfilter, og tidskonstanten karakteriserer filterets oppførsel. For å se betydningen av Time Constant må vi se på frekvensegenskapene til dette lavpas-RC-filteret. I sin generelle form er dette Expressing i modul og fasform vi har hvor fasevinkelen er. Frekvensen kalles den nominelle kuttfrekvensen. Fysisk kan det bli vist at ved denne frekvensen er effekten i signalet redusert med en halv og amplituden reduseres av faktoren. I dB-termer er denne frekvensen hvor amplituden er redusert med 3dB. Klart som tidskonsentrasjonen T øker, så reduserer kuttfrekvensen, og vi bruker mer utjevning til dataene, det er at vi eliminerer høyere frekvenser. Det er viktig å merke seg at frekvensresponsen uttrykkes i radiansekunden. Det er at det er en faktor involvert. For eksempel å velge en tidskonstant på 5 sekunder gir en effektiv kuttfrekvens på. En populær bruk av RC-utjevning er å simulere virkningen av en måler som brukes i et lydnivåmåler. Disse er vanligvis typifisert av deres tidskonstant som 1 sekund for S-typer og 0,125 sekunder for F-typer. For disse 2 tilfellene er de effektive kuttfrekvensene henholdsvis 0,16Hz og 1,27Hz. Egentlig er det ikke den tidskonstanten vi vanligvis ønsker å velge, men de perioder vi ønsker å inkludere. Anta at vi har et signal der vi ønsker å inkludere funksjoner med en P-periode. Nå er en periode P en frekvens. Vi kunne da velge en tidskonstant T gitt av. Vi vet imidlertid at vi har mistet omtrent 30 av produksjonen (-3dB) på. Derfor er det ikke den beste ordningen å velge en tidskonstant som nøyaktig tilsvarer periodicitetene vi ønsker å beholde. Det er vanligvis bedre å velge en litt høyere kuttfrekvens, si. Tidskonstanten er da som praktisk sett ligner på. Dette reduserer tapet til rundt 15 på denne periodiciteten. Derfor i praksis å beholde hendelser med en periodighet eller større, velg deretter en tidskonstant av. Dette vil inkludere effektene av periodiciteter av ned til ca. For eksempel hvis vi ønsker å inkludere virkningen av hendelser som skjer med si en 8 sekunders periode (0.125Hz), velg en tidskonstant på 0,8 sekunder. Dette gir en kuttfrekvens på ca. 0,2 Hz, slik at vår 8 sekunders periode er godt i filterets hovedpassbånd. Hvis vi prøvde dataene ved 20 timessecond (h 0,05), er verdien av N (0,80,05) 16 og. Dette gir litt innsikt i hvordan du setter inn. I utgangspunktet for en kjent samplingsfrekvens, karakteriserer den gjennomsnittsperioden og velger hvilke høyfrekvente svingninger som vil bli ignorert. Ved å se på utvidelsen av algoritmen kan vi se at den favoriserer de nyeste verdiene, og også hvorfor det blir referert til som eksponentiell vekting. Vi har erstattet y k-1 gir Gjenta denne prosessen flere ganger fører til Fordi er i intervallet, blir det klart at vilkårene til høyre blir mindre og oppfører seg som en nedbrytende eksponensiell. Det er den nåværende produksjonen er partisk mot de nyere hendelsene, men jo større velger vi T, desto mindre forspenning. I sammendraget ser vi at den enkle formelen understreker nylige hendelser, jevner ut høyfrekvens (kort periode) hendelser avslører langsiktige trender Tillegg 1 8211 Alternative former for ligningen Forsiktig Det er to former for eksponensiell gjennomsnittlig ligning som vises i litteraturen. Begge er korrekte og likeverdige. Den første form som vist ovenfor er (A1) Den alternative form er 8230 (A2) Merk bruken av i den første ligningen og i den andre ligningen. I begge ligninger og er verdier mellom null og enhet. Tidligere ble definert som Nå å velge å definere Dermed er den alternative form for eksponentiell gjennomsnittlig ligning Fysisk sett betyr det at valget av form en bruker avhenger av hvordan man vil tenke på enten å ta som tilbakebetegnelsesfraksjonen (A1) eller som brøkdel av inngangsligningen (A2). Det første skjemaet er litt mindre besværlig når det gjelder å vise RC-filterforholdet, og fører til en enklere forståelse i filterbetingelser. Chief Signal Processing Analyst hos Prosig Dr Colin Mercer var tidligere ved Institute of Sound and Vibration Research (ISVR), University of Southampton hvor han grunnla Data Analysis Center. Han fortsatte med å finne Prosig i 1977. Colin pensjonerte som Chief Signal Processing Analyst hos Prosig i desember 2016. Han er en Chartered Engineer og en stipendiat fra British Computer Society. Jeg tror du vil endre 8216p8217 til symbolet for pi. Marco, takk for at du peker på det. Jeg tror dette er en av våre eldre artikler som er overført fra et gammelt tekstbehandlingsdokument. Åpenbart har redaktøren (meg) ikke funnet ut at pi ikke hadde blitt transkribert riktig. Det vil bli korrigert snart. it8217s en veldig god artikkelforklaring om eksponentiell gjennomsnittsverdi Jeg tror det er en feil i formelen for T. Det skal være T h (N-1), ikke T (N-1) h. Mike, takk for at du skjønner det. Jeg har nettopp sjekket tilbake til Dr Mercer8217s originale tekniske notat i vårt arkiv, og det virker som om det var feil ved overføring av ligningene til bloggen. Vi vil rette opp innlegget. Takk for at du har fortalt oss takk takk takk. Du kan lese 100 DSP tekster uten å finne noe som sier at et eksponentielt gjennomsnittlig filter er ekvivalent med et R-C filter. hmm, har du ligningen for et EMA-filter, er det ikke Yk aXk (1-a) Yk-1 i stedet for Yk aYk-1 (1-a) Xk Alan, begge formene av ligningen vises i litteraturen, og begge skjemaene er riktige som jeg vil vise nedenfor. Poenget du gjør er viktig, fordi det å bruke alternativt skjema betyr at det fysiske forholdet med et RC-filter er mindre tydelig, og det er heller ikke hensiktsmessig å tolke betydningen av en som er vist i artikkelen. La oss først vise at begge skjemaene er riktige. Formen av ligningen som jeg har brukt er, og den alternative form som vises i mange tekster, er Note i det ovennevnte jeg har brukt latex 1latex i den første ligningen og latex 2latex i den andre ligningen. Likningen av begge former av ligningen er vist matematisk under det å ta enkle trinn om gangen. Hva som ikke er det samme er verdien som brukes til latex latex i hver ligning. I begge former er latex latex en verdi mellom null og enhet. Første omskrivningsligning (1) erstatter latex 1latex med latex latex. Dette gir latexyk y (1 - beta) xklatex 8230 (1A) Definer nå latexbeta (1 - 2) latex og så har vi også latex 2 (1 - beta) latex. Ved å erstatte disse i ligning (1A) gir latexyk (1-2) y 2xklatex 8230 (1B) og til slutt re-arrangere gir. Denne ligningen er identisk med den alternative form som er gitt i ligning (2). Sett enklere latex 2 (1 - 1) latex. Fysisk sett betyr det at valg av form en bruker avhenger av hvordan man ønsker å tenke på enten å ta latexalalateks som tilbakebetrekkingsligningen (1) eller som brøkdel av inngangsligningen (2). Som nevnt ovenfor har jeg brukt det første skjemaet, da det er litt mindre besværlig å vise RC-filterforholdet, og fører til enklere forståelse i filterbetingelser. Men å unnlate det ovenstående er, etter min mening, en mangel i artikkelen som andre mennesker kan gjøre feil feil, så en revidert versjon vises snart. I8217ve lurte alltid på dette, takk for å beskrive det så klart. Jeg tror en annen grunn den første formuleringen er fin er alfa kart til 8216smoothness8217: et høyere valg av alpha betyr en 8216more smooth8217 utgang. Michael Takk for observasjon 8211 Jeg vil legge til artikkelen noe på disse linjene som det alltid er bedre i min mening å forholde seg til fysiske aspekter. Dr Mercer, Utmerket artikkel, takk. Jeg har et spørsmål angående tidskonstanten når den brukes med en rms detektor som i et lydnivåmålere som du refererer til i artikkelen. Hvis jeg bruker likningene dine til å modellere et eksponensielt filter med Time Constant 125ms og bruke et input-trinns signal, får jeg faktisk en utgang som etter 125ms er 63,2 av sluttverdien. Men hvis jeg kvitterer inngangssignalet og legger dette gjennom filteret, ser jeg at jeg må doble tidskonstanten for at signalet skal nå 63,2 av sin endelige verdi i 125ms. Kan du fortelle meg om dette er forventet. Mange takk. Ian Ian, Hvis du kvitterer et signal som en sinusbølge, så dobler du i utgangspunktet frekvensen av dens grunnleggende, så vel som introduserer mange andre frekvenser. Fordi frekvensen har blitt doblet, blir den 8216reduced8217 av en større mengde av lavpasfilteret. Følgelig tar det lengre tid å nå samme amplitude. Kvadratoperasjonen er en ikke-lineær drift, så jeg tror ikke det vil alltid doble nøyaktig i alle tilfeller, men det vil pleie å doble hvis vi har en dominerende lavfrekvens. Vær også oppmerksom på at differansen av et kvadratisk signal er to ganger differensialet av 8220un-squared8221-signalet. Jeg mistenker at du kanskje prøver å få en form for middels kvadratutjevning, som er helt greit og gyldig. Det kan være bedre å bruke filteret og deretter firkant som du vet den effektive cutoff. Men hvis alt du har er det kvadratiske signalet, så bruker du en faktor på 2 for å endre filteret ditt, vil alfa-verdien omtrentlig få deg tilbake til den opprinnelige kuttefrekvensen, eller sette den litt enklere, definer cutofffrekvensen ved to ganger originalen. Takk for ditt svar Dr Mercer. Spørsmålet mitt var virkelig å prøve å få det som faktisk gjøres i en rms detektor på en lydnivåmåler. Hvis tidskonstanten er satt til 8216fast8217 (125ms), ville jeg ha trodd at intuitivt du ville forvente et sinusformet inngangssignal for å produsere en utgang på 63,2 av den endelige verdien etter 125ms, men siden signalet blir kvadret før det kommer til 8216mean8217 deteksjon, det vil faktisk ta dobbelt så lenge du forklarte. Hovedprinsippet med artikkelen er å vise ekvivalensen til RC-filtrering og eksponentiell gjennomsnittsverdi. Hvis vi diskuterer integrasjonstiden som er ekvivalent med en ekte rektangulær integrator, er du korrekt at det er to faktorer involvert. I utgangspunktet hvis vi har en ekte rektangulær integrator som integreres i ti sekunder, er den tilsvarende RC integatortiden for å oppnå det samme resultatet 2RC sekunder. Ti er forskjellig fra RC 8216time constant8217 T som er RC. Dermed hvis vi har en 8216Fast8217 tidskonstant på 125 msek, det er RC 125 msek da det tilsvarer en sann integrasjonstid på 250 msek. Takk for artikkelen, det var veldig nyttig. Det er noen nyere papirer i nevrovitenskap som bruker en kombinasjon av EMA-filtre (short-windowed EMA 8211 long-windowed EMA) som et bandpassfilter for sanntidsanalyse. Jeg vil gjerne søke dem, men jeg sliter med vindustørrelsene som ulike forskergrupper har brukt og korrespondansen med cutofffrekvensen. Let8217s sier at jeg vil beholde alle frekvensene under 0,5Hz (aprox), og at jeg får 10 prøver på andre. Dette betyr at fp 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 Derfor bør vindustørrelsen jeg bruker skal være N3. Er denne begrunnelsen riktig Før du svarer på spørsmålet ditt, må jeg kommentere bruken av to høypasningsfiltre for å danne et bandpassfilter. Formentlig fungerer de som to separate strømmer, så et resultat er innholdet fra si latexf latex til halv prøvefrekvens og den andre er innholdet fra si latexf latex til halv prøvefrekvens. Hvis alt som blir gjort, er forskjellen i gjennomsnittlige firkantnivåer som indikerer kraften i bandet fra latexf latex til latexf latex så kan det være rimelig hvis de to kuttfrekvensene er tilstrekkelig langt fra hverandre, men jeg forventer at folkene som bruker denne teknikken prøver å simulere et smalere bandfilter. Etter min mening ville det være upålitelig for seriøst arbeid, og det ville være en kilde til bekymring. Bare for referanse er et båndpasfilter en kombinasjon av et lavfrekvent høypassfilter for å fjerne de lave frekvensene og et høyfrekvent lavpassfilter for å fjerne de høye frekvensene. Det er selvsagt en lavpasningsform av et RC-filter, og dermed en tilsvarende EMA. Kanskje selv om dommen min er overkritisk uten å kjenne alle fakta. Så kan du sende meg noen referanser til studiene du nevnte, så jeg kan kritisere etter behov. Kanskje bruker de lavpas og høypassfilter. Nå snu til ditt faktiske spørsmål om hvordan du bestemmer N for en gitt målkuttfrekvens. Jeg synes det er best å bruke grunnverdien T (N-1) h. Diskusjonen om perioder var rettet mot å gi folk en følelse av hva som foregikk. Så vennligst se avledningen nedenfor. Vi har forholdene latexT (N-1) hlatex og latexT12 latex hvor latexfclatex er den notional cut-off frekvensen og h er tiden mellom prøver, klart latexh 1 latex hvor latexfslatex er samplingsfrekvensen i samplessec. Omarrangering av T (N-1) h til en egnet form for å inkludere avskjæringsfrekvensen, latexfclatex og prøvefrekvensen, latexfslatex, er vist nedenfor. Så bruker latexfc 0.5Hz latex og latexfs 10latex samplessec slik at latex (fcfs) 0.05latex gir så det nærmeste heltall er 4. Re-arrangere det ovenfor vi har Så med N4 har vi latexfc 0.5307 Hzlatex. Bruk av N3 gir en latexfclatex på 0,318 Hz. Merk med N1 vi har en komplett kopi uten filtrering.