Vantagens de mover média filtro

As 7 armadilhas das médias móveis Uma média móvel é o preço médio de um título durante um período de tempo especificado. Analistas freqüentemente usam médias móveis como uma ferramenta analítica para tornar mais fácil seguir as tendências do mercado, como os valores mobiliários para cima e para baixo. As médias móveis podem estabelecer tendências e medir o momentum. Portanto, eles podem ser usados ​​para indicar quando um investidor deve comprar ou vender um determinado título. Os investidores também podem usar médias móveis para identificar pontos de suporte ou resistência, a fim de avaliar quando os preços são susceptíveis de mudar de direção. Ao estudar os intervalos comerciais históricos, pontos de suporte e resistência são estabelecidos onde o preço de uma garantia reverteu sua tendência de alta ou de baixa, no passado. Esses pontos são então usados ​​para fazer, comprar ou vender decisões. Infelizmente, as médias móveis não são ferramentas perfeitas para estabelecer tendências e apresentam muitos riscos sutis, mas significativos, para os investidores. Além disso, as médias móveis não se aplicam a todos os tipos de empresas e indústrias. Algumas das principais desvantagens de médias móveis incluem: 1. Médias móveis desenhar tendências de informações passadas. Eles não levam em conta mudanças que podem afetar o desempenho futuro de uma segurança, como novos concorrentes, maior ou menor demanda por produtos na indústria e mudanças na estrutura gerencial da empresa. 2. Idealmente, uma média móvel vai mostrar uma mudança consistente no preço de um título, ao longo do tempo. Infelizmente, as médias móveis não funcionam para todas as empresas, especialmente para aqueles em indústrias muito voláteis ou aqueles que são fortemente influenciados por eventos atuais. Isto é especialmente verdadeiro para a indústria de petróleo e indústrias altamente especulativas, em geral. 3. As médias móveis podem ser distribuídas em qualquer período de tempo. No entanto, isso pode ser problemático porque a tendência geral pode mudar significativamente dependendo do período de tempo utilizado. Os prazos mais curtos têm mais volatilidade, enquanto os períodos de tempo mais longos têm menos volatilidade, mas não contam com novas mudanças no mercado. Os investidores devem ter cuidado com o prazo que escolherem, para se certificar de que a tendência é clara e relevante. 4. Um debate em curso consiste em saber se deve ou não dar mais ênfase aos últimos dias do período. Muitos acham que os dados recentes melhor refletem a direção da segurança, enquanto outros acham que dar alguns dias mais peso do que outros, incorretamente tende a tendência. Investidores que utilizam métodos diferentes para calcular médias podem traçar tendências completamente diferentes. (Saiba mais em Simple vs. Exponential Moving Averages.) 5. Muitos investidores argumentam que a análise técnica é uma maneira sem sentido de prever o comportamento do mercado. Eles dizem que o mercado não tem memória eo passado não é um indicador do futuro. Além disso, há uma pesquisa substancial para apoiar isso. Por exemplo, Roy Nersesian conduziu um estudo com cinco estratégias diferentes usando médias móveis. A taxa de sucesso de cada estratégia variou entre 37 e 66. Esta pesquisa sugere que as médias móveis só rendem resultados cerca de metade do tempo, o que poderia fazer com que eles sejam uma proposta arriscada para efetivamente timing do mercado de ações. 6. As seguranças mostram frequentemente um teste padrão cíclico do comportamento. Isso também é verdadeiro para as empresas de serviços públicos, que têm uma demanda constante por seu produto ano a ano, mas experimentam fortes mudanças sazonais. Embora as médias móveis podem ajudar a suavizar essas tendências, eles também podem ocultar o fato de que a segurança está tendendo em um padrão oscilatório. (Para saber mais, veja Manter Um Olho Em Momentum.) 7. O objetivo de qualquer tendência é prever onde o preço de um título será no futuro. Se uma segurança não é tendência em qualquer direção, não fornece uma oportunidade de lucrar com qualquer compra ou venda a descoberto. A única maneira que um investidor pode ser capaz de lucrar seria implementar uma estratégia sofisticada, baseada em opções que depende do preço permanecer estável. A linha inferior As médias móveis foram consideradas uma ferramenta analítica valiosa por muitos, mas para que toda a ferramenta seja eficaz você deve primeiramente compreender sua função, quando a usar e quando não a usar. Os perigos aqui discutidos indicam quando as médias móveis podem não ter sido uma ferramenta eficaz, como quando usadas com títulos voláteis, e como podem ignorar certas informações estatísticas importantes, como padrões cíclicos. Também é questionável como as médias móveis eficazes são para indicar com precisão tendências de preços. Dadas as desvantagens, médias móveis podem ser uma ferramenta melhor usada em conjunto com outros. No final, a experiência pessoal será o indicador final de quão eficaz eles realmente são para o seu portfólio. (Para mais, veja as médias móveis adaptáveis ​​conduzem aos resultados melhores) O cientista eo guia dos coordenadores ao processamento digital do sinal por Steven W. Smith, Ph. D. Filtros de Filtros Móveis Filtros do Filtro de Média Móvel Em um mundo perfeito, os designers de filtros só teriam que lidar com informações de domínio de tempo ou de domínio de freqüência codificadas, mas nunca uma mistura dos dois no mesmo sinal. Infelizmente, existem algumas aplicações em que ambos os domínios são simultaneamente importantes. Por exemplo, os sinais de televisão caem nesta categoria desagradável. As informações de vídeo são codificadas no domínio do tempo, isto é, a forma da forma de onda corresponde aos padrões de brilho na imagem. No entanto, durante a transmissão, o sinal de vídeo é tratado de acordo com a sua composição de frequência, tal como a sua largura de banda total, como são adicionadas as ondas portadoras para a cor do amplificador de som, a restauração do amplificador de eliminação da componente de corrente contínua, etc. É melhor compreendida no domínio da frequência, mesmo se a informação de sinais é codificada no domínio do tempo. Por exemplo, o monitor de temperatura em uma experiência científica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas de energia, 30 kHz a partir de uma fonte de alimentação comutada, ou 1320 kHz de uma estação de rádio AM local. Os parentes do filtro de média móvel têm melhor desempenho de domínio de frequência e podem ser úteis nestas aplicações de domínio misto. Os filtros de média móvel de passagem múltipla envolvem passar o sinal de entrada através de um filtro de média móvel duas ou mais vezes. A Figura 15-3a mostra o núcleo geral do filtro resultante de uma, duas e quatro passagens. Duas passagens são equivalentes à utilização de um kernel de filtro triangular (um núcleo de filtro retangular convolveu-se consigo mesmo). Após quatro ou mais passagens, o kernel do filtro equivalente parece um Gaussiano (lembre-se do Teorema do Limite Central). Conforme ilustrado em (b), várias passagens produzem uma resposta de passo em forma de s, em comparação com a linha recta da passagem simples. As respostas de freqüência em (c) e (d) são dadas pela Eq. 15-2 multiplicado por si para cada passagem. Isto é, cada vez que a convolução do domínio resulta numa multiplicação dos espectros de frequência. A Figura 15-4 mostra a resposta em frequência de outros dois parentes do filtro de média móvel. Quando um Gaussiano puro é usado como um kernel de filtro, a resposta de freqüência é também um Gaussiano, como discutido no Capítulo 11. O Gaussiano é importante porque é a resposta ao impulso de muitos sistemas naturais e artificiais. Por exemplo, um breve pulso de luz que entra numa longa linha de transmissão de fibra óptica irá sair como um pulso gaussiano, devido aos caminhos diferentes tomados pelos fótons dentro da fibra. O kernel de filtro gaussiano também é usado extensivamente no processamento de imagens porque possui propriedades únicas que permitem a rápida convolução bidimensional (ver Capítulo 24). A segunda resposta de frequência na Fig. 15-4 corresponde a usar uma janela de Blackman como um kernel de filtro. (A janela do termo não tem nenhum significado aqui é simplesmente parte do nome aceitado desta curva). A forma exata da janela de Blackman é dada no Capítulo 16 (Equação 16-2, Fig. 16-2) no entanto, se parece muito com um Gaussiano. Como são esses parentes do filtro de média móvel melhor do que o filtro de média móvel em si Três maneiras: Primeiro, e mais importante, esses filtros têm melhor atenuação de banda de interrupção do que o filtro de média móvel. Em segundo lugar, os grãos de filtro diminuem para uma amplitude menor perto das extremidades. Lembre-se de que cada ponto no sinal de saída é uma soma ponderada de um grupo de amostras da entrada. Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estão mais distantes recebem menos peso do que as próximas. Em terceiro lugar, as respostas de passo são curvas suaves, em vez da linha recta abrupta da média móvel. Estes dois últimos são geralmente de benefício limitado, embora você pode encontrar aplicações onde eles são verdadeiras vantagens. O filtro de média móvel e seus parentes são todos aproximadamente o mesmo na redução de ruído aleatório, mantendo uma resposta passo agudo. A ambiguidade reside na forma como o tempo de subida da resposta ao passo é medido. Se o tempo de subida é medido de 0 a 100 do passo, o filtro de média móvel é o melhor que você pode fazer, como mostrado anteriormente. Em comparação, medir o tempo de subida de 10 para 90 torna a janela de Blackman melhor do que o filtro de média móvel. O ponto é, isto é apenas disputas teóricas considerar estes filtros iguais neste parâmetro. A maior diferença entre esses filtros é a velocidade de execução. Usando um algoritmo recursivo (descrito a seguir), o filtro de média móvel será executado como relâmpagos em seu computador. Na verdade, é o mais rápido filtro digital disponível. Várias passagens da média móvel serão correspondentemente mais lentas, mas ainda assim muito rápidas. Em comparação, os filtros Gaussiano e Blackman são extremamente lentos, porque eles devem usar convolução. Pense um fator de dez vezes o número de pontos no kernel do filtro (com base na multiplicação sendo cerca de 10 vezes mais lento que a adição). Por exemplo, espere que um Gaussian de 100 pontos seja 1000 vezes mais lento do que uma média móvel usando recursion. Double Moving Average Filter Descrição O DoubleMovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem dupla baixa. O DoubleMovingAverageFilter faz parte dos módulos de pré-processamento. Um exemplo de um sinal (ruído aleatório de onda senoidal) filtrado usando um filtro de média móvel. O sinal vermelho é o ruído do sinal original, o sinal verde é o sinal filtrado usando um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 5 eo sinal azul é o sinal filtrado usando um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 20. DoubleMovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Vantagens O DoubleMovingAverageFilter é bom para remover uma pequena quantidade de ruído de alta freqüência de um sinal N dimensional. Desvantagens A principal desvantagem do DoubleMovingAverageFilter é que, para filtrar significativamente o ruído de alta freqüência, o tamanho da janela do filtro precisa ser grande. O problema com ter uma grande janela de filtro é que isso irá induzir uma latência grande em qualquer sinal que passa através do filtro, o que pode não ser vantajoso para aplicações em tempo real. Se você achar que você precisa de uma grande janela de filtro para filtrar o ruído de alta freqüência ea latência induzida por este tamanho de janela não é adequado para o seu aplicativo em tempo real, então você pode querer experimentar um filtro de baixa passagem em vez disso. Exemplo de código GRT DoubleMovingAverageFilter Exemplo Este exemplo demonstra como criar e usar o Módulo de Pré-Processamento DoubleMovingAverageFilter GRT. O DoubleMovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de baixa passagem. Neste exemplo, criamos uma instância de um DoubleMovingAverageFilter e usamos isso para filtrar alguns dados fictícios, gerados a partir de um ruído aleatório de onda senoidal. O sinal de teste e os sinais filtrados são salvos em um arquivo (assim você pode traçar os resultados em Matlab, Excel, etc. se necessário). Este exemplo mostra como: - Criar uma nova instância DoubleMovingAverageFilter com um tamanho de janela específico para um sinal de 1 dimensão - Filtrar alguns dados usando o DoubleMovingAverageFilter - Salvar as configurações de DoubleMovingAverageFilter em um arquivo - Carregar as configurações de DoubleMovingAverageFilter de um arquivo incluem quotGRT. hquot Usando namespace GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 Criar uma nova instância de um filtro de média móvel dupla com um tamanho de janela de 5 para um sinal de 1 dimensão DoubleMovingAverageFilter filtro 40 5. 1 41 Criar e abrir um arquivo para salvar o arquivo de arquivo de dados fstream. Abra 40 quotDoubleMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. Out 41 Gerar alguns dados (ruído de onda senoidal) e filtrá-lo x 0 const UINT M 1000 Aleatório aleatório para 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 sinal duplo sin 40 x 41 aleatório. GetRandomNumberUniform 40 - 0,2. 0,2 Filtro de filtro duplo filtrado. Filtro 40 sinal 41 arquivo ltlt sinal ltlt quot t qut ltlt filterValue ltlt endl x TWOPI double 40 M 41 10 125 Feche o arquivo de arquivo. Close 40 41 Salve as configurações do filtro em um filtro de arquivo. SaveSettingsToFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Podemos então carregar as configurações mais tarde, se necessário filtro. LoadSettingsFromFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 O DoubleMovingAverageFilter também funciona com qualquer sinal N dimensional: Crie uma nova instância do DoubleMovingAverageFilter com um tamanho de janela de 10 para um sinal tridimensional DoubleMovingAverageFilter filter 40 10. 3 41 O valor que você deseja filtrar Vector lt dados gt duplos 40 3 41 dados 91 0 93 0. Obter valor dos dados do sensor 91 1 93 0. Obter valor dos dados do sensor 91 2 93 0. Obter valor do sensor Filtrar o vetor de sinal lt duplo filtro filterValue gt. Dados do filtro 40 41