Filtro de média ponderada em média

Filtros médios móveis As médias móveis são propensas a whipsaws, quando o preço cruza para frente e para trás em toda a média móvel em um mercado variável. Os comerciantes desenvolveram uma série de filtros ao longo dos anos para eliminar os falsos sinais. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Vá longo quando o preço cruza acima da média móvel abaixo. Vá curto quando o preço cruza abaixo da média móvel de cima. Os filtros são adicionados para medir objetivamente quando o preço cruzou a média móvel. Os filtros mais comuns são: Preço de encerramento: um, dois ou três dias sucessivos devem se aproximar acima da média móvel. Toda a barra deve atravessar a média móvel Duas ou três barras (em sucessão) devem estar livres da média móvel. Média deve inclinar na direção do comércio preço típico. O preço médio ou o fechamento ponderado também podem ser usados ​​como substitutos para o preço de fechamento. As negociações só são registradas se a média móvel inclina-se na direção do comércio. Este filtro não funcionará com médias móveis exponenciais porque a média móvel exponencial sempre se inclina quando o preço fecha acima da média móvel e inclina-se para baixo se fechar abaixo. Saia quando o preço re-cruza a média móvel. A inclinação média móvel pode ser usada em conjunto com outros filtros, como o preço de fechamento. A média móvel única é usada com dois filtros: mouse sobre os títulos do gráfico para exibir os sinais comerciais. Vá curto - dois fecham abaixo de uma média móvel em queda. A média de longa duração está agora aumentando e o preço fechou acima da média móvel por 2 dias. O seguinte mergulho abaixo da média móvel (no início de janeiro) é filtrado. O longo comércio é encerrado, pois há dois fechamentos abaixo da média móvel. Nenhum comércio curto é inserido, pois a média móvel está inclinada para cima. Vá longe - dois fecham acima de uma média móvel ascendente. Vá curto, pois há dois fechamentos abaixo de uma média em queda. Vá longe - dois fecham acima de uma média móvel ascendente. Vá curto - dois fecham abaixo de uma média móvel em queda. A média de longo movimento está aumentando novamente e há 2 fechamentos acima dela. Observe a rentabilidade do comércio longo 2 durante a forte tendência ascendente, em comparação com o preço que se aproxima da média móvel relativamente plana. Freqüentemente mudando você para dentro e fora dos negócios. Os indicadores de tendências normalmente não são lucrativos e devem ser evitados, durante os mercados em expansão. Junte-se a nossa lista de endereços Leia o boletim informativo do Diário de negociação Colin Twiggsrsquo, oferecendo análise fundamental da economia e análise técnica dos principais índices do mercado, ouro, petróleo bruto e forex. Quais são as desvantagens do filtro médio móvel ao usá-lo com dados da série temporal. Um pouco confuso na terminologia no processamento de sinal. Os filtros médios móveis são filtros que calculam uma série de meios ponderados do sinal de entrada. Além do comentário de Balaacutezs Kotoszrsquo, é importante que os pesos não sejam iguais, ou seja, você calcula a média aritmética de execução do sinal de entrada. Este tipo de filtro geralmente é chamado de média de execução. Você não deve usar esses porque eles eliminam algumas freqüências em seu espectro e outros são revertidos. Isso é ruim se você estiver interessado em uma banda de freqüência específica, que é eliminada (sem resposta) ou invertida (mudança de sinal e, portanto, causalidade) (ver página 177 no meu livro de texto MATLAB Recipes for Earth Sciences, Springer 2018). Heres a MATLAB Exemplo para ver o efeito dos meios de corrida. Como exemplo, aplicar o filtro a um sinal com um período de aproximadamente 10.09082 elimina completamente esse sinal. Além disso, uma vez que a magnitude da resposta de freqüência é o absoluto da resposta de freqüência complexa, a resposta de magnitude é realmente negativa entre 0,3633 e entre 0,4546 e a freqüência de Nyquist. Todos os componentes de sinal com frequências dentro desses intervalos são espelhados no eixo t. Como exemplo, tentamos uma onda senoidal com um período de 7,0000, e. Uma frequência de aproximadamente 0,1429, que está dentro do primeiro intervalo com uma resposta de magnitude negativa: t (1: 100) x10 2sin (2pit7) b10 uns (1,11) 11 m10 comprimento (b10) filtro y10 (b10,1, x10 ) Y10 y10 (1 (m10-1) 2: final - (m10-1) 2,1) y10 (end1: endm10-1,1) argolas (m10-1,1) (t, x10, t, y10) ) Aqui está a resposta de amplitude do filtro mostrando os zeros e o recorte: h, w freqz (b10,1,512) f 1w (2pi) magnitude abs (h) trama (f, magnitude) A onda senoidal com um período de 7 experiências Uma redução de amplitude, por exemplo, Por volta de 80, mas também alterou o sinal como você pode ver no enredo. A eliminação de certas frequências e o deslocamento do sinal têm consequências importantes ao interpretar a causalidade nas ciências da terra. Esses filtros, embora sejam oferecidos como padrão em programas de planilhas para suavização, devem, portanto, ser completamente evitados. Como alternativa, os filtros com uma resposta de freqüência específica devem ser usados, como um filtro de passagem baixa Butterworth. Documentação Este exemplo mostra como usar os filtros médios móveis e o reescrevimento para isolar o efeito de componentes periódicos da hora do dia nas leituras horárias de temperatura, Bem como remover o ruído indesejável da linha de uma medida de tensão de circuito aberto. O exemplo também mostra como alisar os níveis de um sinal de relógio, preservando as bordas usando um filtro mediano. O exemplo também mostra como usar um filtro Hampel para remover grandes outliers. Motivation Smoothing é como descobrimos padrões importantes em nossos dados, deixando para fora coisas que não têm importância (ou seja, o ruído). Usamos filtragem para executar esse alisamento. O objetivo do alisamento é produzir mudanças lentas de valor para que seja mais fácil ver tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examina dados de entrada, você deseja suavizar os dados para ver uma tendência no sinal. No nosso exemplo, temos um conjunto de leituras de temperatura em Celsius tomadas a cada hora no Aeroporto de Logan durante todo o mês de janeiro de 2017. Note que podemos visualizar visualmente o efeito que a hora do dia tem nas leituras de temperatura. Se você estiver interessado apenas na variação diária da temperatura ao longo do mês, as flutuações horárias só contribuem com o ruído, o que pode tornar as variações diárias difíceis de discernir. Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar nossos dados usando um filtro de média móvel. Um filtro de média móvel Na sua forma mais simples, um filtro médio móvel de comprimento N leva a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, construímos nossos coeficientes de nosso filtro de modo que cada ponto seja ponderado e contribua 124 para a média total. Isso nos dá a temperatura média em cada período de 24 horas. Retardamento do filtro Observe que a saída filtrada está atrasada em cerca de doze horas. Isto é devido ao fato de nosso filtro de média móvel ter um atraso. Qualquer filtro simétrico de comprimento N terá um atraso de (N-1) 2 amostras. Podemos explicar esse atraso manualmente. Extraindo diferenças médias Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa de como a hora do dia afeta a temperatura geral. Para fazer isso, primeiro, subtrair os dados suavizados das medidas de temperatura horária. Em seguida, segmente os dados diferenciados em dias e leve a média em todos os 31 dias do mês. Extraindo o envelope de pico Às vezes, também gostaríamos de ter uma estimativa variável suave de como os altos e baixos do nosso sinal de temperatura mudam diariamente. Para fazer isso, podemos usar a função de envelope para conectar altas e baixas extremas detectadas em um subconjunto do período de 24 horas. Neste exemplo, garantimos que haja pelo menos 16 horas entre cada extremo alto e extremo baixo. Nós também podemos ter uma noção de como os altos e baixos estão tendendo tomando a média entre os dois extremos. Filtros médios em movimento ponderados Outros tipos de filtros médios móveis não pesam cada amostra de forma igual. Outro filtro comum segue a expansão binomial de (12,12) n Este tipo de filtro se aproxima de uma curva normal para valores grandes de n. É útil para filtrar o ruído de alta freqüência para pequenos n. Para encontrar os coeficientes para o filtro binomial, convulsionar 12 12 com ele próprio e, então, combinar iterativamente a saída com 12 12 um número de vezes prescrito. Neste exemplo, use cinco iterações totais. Outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão gaussiano é o filtro exponencial de média móvel. Este tipo de filtro de média móvel ponderada é fácil de construir e não requer um grande tamanho de janela. Você ajusta um filtro de média móvel ponderada exponencialmente por um parâmetro alfa entre zero e um. Um maior valor de alfa terá menor alisamento. Amplie as leituras por um dia. Escolha o seu país