Pindah-rata-filter-aplikasi

Pindah-rata-filter-aplikasi

Moving-average-filter-excel
My-stock-trading-system
Scottrade-options-trading-prices


Mpower-trading-systems-reviews Iyi-forex-sirketi Icici-online-trading-guide Online-trading-comparison-india Option-trading-university-education-study-courses Iso-stock-options-tax-reporting

Panduan Ilmuwan dan Insinyur untuk Pengolahan Sinyal Digital Oleh Steven W. Smith, Ph.D. Bab 15: Filter Rata-Rata Bergerak Kerabat Filter Rata-Rata Bergerak Di dunia yang sempurna, perancang filter hanya harus berurusan dengan domain waktu atau informasi yang dikodekan domain frekuensi, namun tidak pernah ada campuran keduanya dalam sinyal yang sama. Sayangnya, ada beberapa aplikasi dimana kedua domain sekaligus penting. Misalnya, sinyal televisi masuk dalam kategori buruk ini. Informasi video dikodekan dalam domain waktu, yaitu bentuk bentuk gelombang sesuai dengan pola kecerahan pada gambar. Namun, selama transmisi, sinyal video diperlakukan sesuai dengan komposisi frekuensinya, seperti bandwidth totalnya, bagaimana gelombang pembawa untuk warna suara amp ditambahkan, restorasi amplitudo dari komponen DC, dan sebagainya. Sebagai contoh lain, gangguan elektro-magnetik Paling baik dipahami dalam domain frekuensi, meskipun informasi sinyal dikodekan dalam domain waktu. Misalnya, monitor suhu dalam percobaan ilmiah mungkin terkontaminasi dengan 60 hertz dari saluran listrik, 30 kHz dari catu daya switching, atau 1320 kHz dari stasiun radio AM setempat. Kerabat filter rata-rata bergerak memiliki kinerja domain frekuensi yang lebih baik, dan dapat berguna dalam aplikasi domain campuran ini. Filter rata-rata bergerak multiple pass melewati sinyal input melalui filter rata-rata bergerak dua kali atau lebih. Gambar 15-3a menunjukkan keseluruhan kernel filter yang dihasilkan dari satu, dua dan empat lintasan. Dua lintasan sama dengan menggunakan saringan segitiga (kernel saringan persegi panjang yang digabungkan dengan dirinya sendiri). Setelah empat atau lebih berlalu, kernel filter setara terlihat seperti Gaussian (ingatlah Teorema Batas Tengah). Seperti ditunjukkan pada (b), beberapa lintasan menghasilkan respons bentuk berbentuk s, dibandingkan dengan garis lurus dari satu lintasan. Tanggapan frekuensi pada (c) dan (d) diberikan oleh Persamaan. 15-2 dikalikan dengan sendirinya untuk setiap umpan. Artinya, setiap kali konvolusi domain menghasilkan multiplikasi spektrum frekuensi. Gambar 15-4 menunjukkan respons frekuensi dua kerabat lainnya dari filter rata-rata bergerak. Bila Gaussian murni digunakan sebagai saringan, respons frekuensi juga merupakan Gaussian, seperti yang dibahas pada Bab 11. Gaussian penting karena ini adalah respon impuls dari banyak sistem buatan dan buatan manusia. Sebagai contoh, pulsa singkat cahaya yang memasuki jalur transmisi serat optik panjang akan keluar sebagai pulsa Gaussian, karena adanya jalur yang berbeda yang diambil oleh foton dalam serat. Kernel filter Gaussian juga digunakan secara luas dalam pemrosesan gambar karena memiliki sifat unik yang memungkinkan konveks dua dimensi cepat (lihat Bab 24). Respons frekuensi kedua pada Gambar. 15-4 sesuai dengan penggunaan jendela Blackman sebagai saringan kernel. (Istilah jendela tidak ada artinya disini hanyalah bagian dari nama yang diterima dari kurva ini). Bentuk yang tepat dari jendela Blackman diberikan pada Bab 16 (Persamaan 16-2, Gambar 16-2), bagaimanapun, terlihat seperti Gaussian. Bagaimana kerabat filter bergerak rata-rata ini lebih baik daripada filter rata-rata bergerak itu sendiri Tiga cara: Pertama, dan yang terpenting, filter ini memiliki redaman stopband yang lebih baik daripada filter rata-rata bergerak. Kedua, kernel filter lancip ke amplitudo yang lebih kecil di dekat ujungnya. Ingat bahwa setiap titik pada sinyal output adalah jumlah tertimbang dari sekelompok sampel dari input. Jika kuas saringan meruncing, sampel dalam sinyal input yang lebih jauh diberi bobot lebih sedikit daripada yang terdekat. Ketiga, respons langkah adalah kurva halus, bukan garis lurus mendadak dari rata-rata bergerak. Dua terakhir ini biasanya memiliki manfaat terbatas, walaupun Anda mungkin menemukan aplikasi di mana mereka mendapatkan keuntungan yang sesungguhnya. Filter rata-rata bergerak dan kerabatnya hampir sama dalam mengurangi kebisingan acak sambil mempertahankan respons langkah yang tajam. Ambiguitas terletak pada bagaimana risetime dari respons langkah diukur. Jika risetime diukur dari 0 sampai 100 langkah, filter rata-rata bergerak adalah yang terbaik yang dapat Anda lakukan, seperti yang ditunjukkan sebelumnya. Sebagai perbandingan, mengukur risetime dari 10 sampai 90 membuat jendela Blackman lebih baik daripada filter rata-rata bergerak. Intinya, ini hanya pertengkaran teoritis karena filter ini sama dengan parameter ini. Perbedaan terbesar pada filter ini adalah kecepatan eksekusi. Dengan menggunakan algoritma rekursif (dijelaskan selanjutnya), filter rata-rata bergerak akan berjalan seperti petir di komputer Anda. Sebenarnya, ini adalah filter digital tercepat yang tersedia. Beberapa melewati rata-rata bergerak akan menjadi lebih lambat, tapi masih sangat cepat. Sebagai perbandingan, filter Gaussian dan Blackman sangat lamban, karena mereka harus menggunakan konvolusi. Pikirkan satu faktor sepuluh kali jumlah titik di kernel filter (berdasarkan perkalian sekitar 10 kali lebih lambat dari penambahan). Sebagai contoh, perkirakan sebuah titik 100 Gaussian menjadi 1000 kali lebih lambat daripada rata-rata bergerak menggunakan rekursi. Rata-rata Pergerakan - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut selama 15 hari: Minggu ke 1 5 hari) 20, 22, 24, 25, 23 Minggu 2 (5 hari) 26, 28, 26, 29, 27 Minggu 3 (5 hari) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 hari akan rata-rata Harga penutupan untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama. Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti disebutkan sebelumnya, MAs lag tindakan harga saat ini karena mereka didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena mengandung harga selama 200 hari terakhir. Durasi MA yang digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan MA jangka panjang lebih sesuai untuk investor jangka panjang. MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting sendiri, atau ketika dua rata-rata melintas. MA yang sedang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam uptrend. Sementara MA yang menurun menunjukkan bahwa tren turun. Begitu pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish. Yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di bawah MA.Moving Average Filters Average Moving average rata-rata cenderung rawan, ketika harga melintasi bolak-balik melintasi moving average di pasar yang beragam. Pedagang telah mengembangkan sejumlah filter selama bertahun-tahun untuk menghilangkan sinyal palsu. Sistem rata-rata bergerak paling sederhana menghasilkan sinyal ketika harga melewati rata-rata bergerak: Pergi lama ketika harga melintasi ke atas rata-rata bergerak dari bawah. Turun saat harga turun di bawah rata-rata bergerak dari atas. Filter ditambahkan ke ukuran obyektif saat harga telah melampaui rata-rata pergerakan. Filter yang paling umum adalah: Harga Penutupan - satu, dua atau tiga hari berturut-turut harus mendekati nol Rata-rata bergerak Keseluruhan batang harus melewati rata-rata bergerak Dua atau tiga batang (berturut-turut) semuanya harus bersih dari rata-rata bergerak. Rata-rata harus miring ke arah perdagangan Harga tipikal. Median price atau Weighted close juga bisa digunakan sebagai pengganti harga penutupan. Perdagangan hanya masuk jika rata-rata bergerak ke arah perdagangan. Filter ini tidak akan bekerja dengan rata-rata pergerakan eksponensial karena rata-rata pergerakan eksponensial selalu melonjak saat harga ditutup di atas rata-rata bergerak dan turun jika ditutup di bawahnya. Keluar saat harga kembali melintasi rata-rata bergerak. Moving Average Slope dapat digunakan bersamaan dengan filter lain seperti closing price. Rata-rata bergerak tunggal digunakan dengan dua filter: Arahkan mouse di atas caption untuk menampilkan sinyal perdagangan. Pergi pendek - dua tutup di bawah rata-rata bergerak jatuh. Go moving average rata-rata sekarang naik dan harga telah ditutup di atas moving average selama 2 hari. Penurunan berikut di bawah rata-rata pergerakan (di awal Januari) disaring. Perdagangan panjang keluar karena ada dua penutupan di bawah rata-rata bergerak. Tidak ada perdagangan singkat yang masuk karena rata-rata bergerak miring ke atas. Pergi lama - dua tutup di atas rata-rata bergerak naik. Kurangi karena ada dua penutupan di bawah rata-rata pergerakan yang jatuh. Pergi lama - dua tutup di atas rata-rata bergerak naik. Pergi pendek - dua tutup di bawah rata-rata bergerak jatuh. Go moving average rata-rata naik lagi dan ada 2 tutup diatasnya. Perhatikan bagaimana menguntungkan long trade 2 selama tren kenaikan yang kuat, dibandingkan saat harga whipsaws di sekitar moving average yang relatif datar. Sering mengalihkan Anda masuk dan keluar dari perdagangan. Indikator tren biasanya tidak menguntungkan, dan harus dihindari, selama pasar mulai.
Online-futures-trading-broker
Trading-system-in-mcx