Moving Average Sine Wave

Gleitende Mittelwerte Der Gleitende Mittelwert wird berechnet, indem Preiswerte über das angegebene Intervall Länge gemittelt werden. 160Hinweis, dass kein Intervall angegeben ist, beziehen sich alle Werte auf den aktuell angezeigten Zeitrahmen des Diagramms. 160A-Linie, die die Mittel verbindet, erzeugt einen Glättungseffekt, der bei der Vorhersage von Trends oder bei der Aufdeckung anderer wichtiger Muster helfen kann. Der Moving Average kann mit der Einstellung Offset rückwärts oder vorwärts versetzt werden. Der Adaptive Moving Average wird empfindlicher, wenn sich der Preis in einer bestimmten Richtung bewegt und weniger empfindlich auf Kursbewegungen reagiert, wenn der Preis volatil ist. Double Exponential (DEMA) Die DEMA besteht aus einem einzigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem doppelt exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Exponential Der exponentielle gleitende Durchschnitt weist dem jüngsten Balken ein größeres Gewicht zu und nimmt dann mit jedem Balken exponentiell ab. Es reagiert schnell auf die jüngsten Preisveränderungen. 160 Exponentieller gleitender Durchschnitt. Der Hull-gleitende Durchschnitt verwendet die Quadratwurzel der Anzahl von Stäben, um die Glättung zu berechnen. Es hat ein hohes Maß an Glättung, reagiert aber auch schnell auf Preisänderungen. 160 Rumpf gleitender Durchschnitt. Lineare Regression Lineare Regression zeichnet den Weg des Endpunkts einer linearen Regressionsgerade durch das Diagramm zurück. Der modifizierte bewegliche Durchschnitt verwendet einen abfallenden Faktor, um ihm zu helfen, sich mit dem zunehmenden oder fallenden Handelspreis anzupassen. Der einfache gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse der vorherigen Balken addiert werden (die Anzahl der Balken wird von Ihnen ausgewählt) und dividiert durch die Anzahl der Balken. 160Equal Gewicht wird jedem Balken gegeben. 160 Einfacher gleitender Durchschnitt. Sine-Weighted Der Sine-Weighted Moving Average nimmt seine Gewichtung aus der ersten Hälfte eines Sinuswellenzyklus, so dass die größte Gewichtung der Daten in der Mitte gegeben wird. Der Smoothed Moving Average gibt den aktuellen Preisen die gleiche Gewichtung wie die historischen Kurse. Bei der Berechnung werden alle verfügbaren Daten verwendet. Es subtrahiert gestern Smoothed Moving Average von heute Preis dann fügt dieses Ergebnis zu gestern Smoothed Moving Average. Zeitreihen Der Zeitreihenbewegungsdurchschnitt wird mit Hilfe einer linearen Regressionstechnik erstellt. Es zeigt den letzten Punkt einer linearen Regressionslinie, basierend auf der Anzahl der in der Studie verwendeten Balken. Diese Punkte werden dann verbunden, um einen gleitenden Durchschnitt zu bilden. 160160160 Zeitreihe gleitender Durchschnitt. Dreieckig Der dreieckige gleitende Durchschnitt verleiht den Stäben das meiste Gewicht in der Mitte der Serie. Es wird auch zweimal gemittelt, so dass es eine größere Glättung hat als andere gleitende Mittelwerte. 160 Dreieckiger gleitender Durchschnitt. Der variable Bewegungsdurchschnitt passt das Gewicht, das jedem Balken zugeordnet ist, auf der Basis der Volatilität während des entsprechenden Balken. Variabler gleitender Durchschnitt. Der VIDYA (Volatility Index Dynamic Average) gleitende Durchschnitt verwendet einen Volatilitätsindex für die Gewichtung der einzelnen Balken. 160 VIDYA gleitender Durchschnitt. Der gewichtete gleitende Durchschnitt weist dem jüngsten Balken ein größeres Gewicht zu und verringert sich dann arithmetisch mit jedem Balken, basierend auf der Anzahl der Balken, die für die Untersuchung ausgewählt wurden, bis er ein Gewicht von Null erreicht. 160 Gewichteter gleitender Durchschnitt. Welles Wilder Glättung der Welles Wilder Glättung gleitender Durchschnitt reagiert langsam auf Preisänderungen. 160 Welles Wilder Glättung gleitenden Durchschnitt. Voreinstellungen Wenn Sie mit der rechten Maustaste auf den gleitenden Durchschnitt klicken und Einstellungen wählen, erhalten Sie einen der unten aufgeführten Dialoge. 160All der verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnittswerten haben die gleichen Präferenzen, außer für den Adaptive Moving Average und den VIDYA Moving Average. 160This geben Sie die Länge (Anzahl der zu verwendenden Balken), den Offset (verwendet, um den gesamten gleitenden Durchschnitt vorwärts oder rückwärts in der Zeit zu verschieben), 160und Quelle (offen, hoch, niedrig, schließen). In diesem Dialogfeld können Sie auch die Farbe und die Dicke der gleitenden mittleren Linie auswählen. 160 Verschieben der durchschnittlichen Einstellungen. Mit den Voreinstellungen für den Adaptive Moving Average können Sie die Werte für die Glättung von Schnell und Langsam einstellen. Die Vorgaben für den VIDYA Moving Average sind die gleichen wie oben, mit Ausnahme des R2Scale-Feldes. Dies bezieht sich auf die R-Squared-Skala, die in der linearen Regressionsberechnung verwendet wird. 160 Moving Average Time Frames Bei der Verwendung von Moving Averages gibt es drei Zeitrahmen, die typischerweise erkannt werden: Kurzzeit (dh 10), Zwischenzeit (dh 50) und Langzeit (dh 200). 160Die 10-Periode MA ist diejenige, die am nächsten zu der tatsächlichen Preisbewegung bewegt. Der 50-peroid ist der zweite, der der tatsächlichen Preisbewegung am nächsten kommt, und die 200-Periode ist die am weitesten von der Preisbewegung. 160 10-Tage-, 50-Tage - und 200-Tage-Simple-Moving-Averages auf demselben Chart. Moving Average Filter Beschreibung Der MovingAverageFilter implementiert einen Tiefpass-Mittelwertfilter. Der MovingAverageFilter ist Teil der Preprocessing Module. Ein Beispiel für ein Signal (Sinus-Zufallsrauschen), das unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters gefiltert wurde. Das rote Signal ist das ursprüngliche Signalrauschen, das grüne Signal das gefilterte Signal unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters mit einer Fenstergröße von 5 und das blaue Signal das gefilterte Signal unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters mit einer Fenstergröße von 20. MovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Vorteile Der MovingAverageFilter eignet sich gut zum Entfernen einer kleinen Menge von hochfrequenten Rauschen aus einem N-dimensionalen Signal. Nachteile Der Hauptnachteil des MovingAverageFilters besteht darin, dass die Fenstergröße des Filters groß sein muss, um deutlich hochfrequentes Rauschen auszufiltern. Das Problem mit einem großen Filterfenster besteht darin, dass dies eine große Latenz in jedem Signal hervorruft, das durch den Filter hindurchgeht, was für Realzeitanwendungen nicht vorteilhaft sein kann. Wenn Sie feststellen, dass Sie ein großes Filterfenster benötigen, um hochfrequentes Rauschen zu filtern und die Latenz, die durch diese Fenstergröße induziert wird, nicht für Ihre Echtzeitanwendung geeignet ist, dann möchten Sie vielleicht einen Double Moving Average Filter oder einen Low Pass Filter ausprobieren stattdessen. Beispiel Code / GRT MovingAverageFilter Beispiel Dieses Beispiel zeigt, wie das GRT MovingAverageFilter PreProcessing Module erstellt und verwendet wird. Der MovingAverageFilter implementiert einen Tiefpass-Durchschnittsfilter. In diesem Beispiel erstellen wir eine Instanz eines MovingAverageFilters und verwenden diese, um einige Dummy-Daten zu filtern, die aus einem Sinuswellen-Zufallsrauschen erzeugt werden. Das Testsignal und die gefilterten Signale werden dann in einer Datei gespeichert (so können Sie die Ergebnisse in Matlab, Excel usw. notieren, falls erforderlich). Dieses Beispiel zeigt Ihnen, wie Sie: - Erstellen einer neuen MovingAverageFilter-Instanz mit einer bestimmten Fenstergröße für ein 1-dimensionales Signal - Filtern von Daten mit dem MovingAverageFilter - Speichern der MovingAverageFilter-Einstellungen in einer Datei - Laden der MovingAverageFilter-Einstellungen aus einer Datei / Hquot mit dem Namensraum GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 // Erstellen einer neuen Instanz eines gleitenden Durchschnittsfilters mit einer Fenstergröße von 5 für ein 1-dimensionales Signal MovingAverageFilter-Filter 40 5. 1 41 // Erstellen und öffnen Sie eine Datei, um die Datei für die Datenflussdatei zu speichern . öffnen 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. aus 41 // einige Daten generieren (Sinuswellenrauschen) und Filter für 40 UINT i 0 i x 0 konst UINT M 1000 Random zufall verdoppeln lt M i 41 123 Doppelsignal sin 40 x 41 zufällig. GetRandomNumberUniform 40 - 0,2. 0,2 41 DoppelfilterValue-Filter. Filter 40 Signal 41 Datei LTLT Signal LTLT quot t quot LTLT filteredValue LTLT Endl x twopi / double 40 M 41 10 125 // die Datei Datei schließen. Close 40 41 // Speichern Sie die Filtereinstellungen in einem Dateifilter. saveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 // Wir können dann später die Einstellungen zu laden, wenn der Filter benötigt. loadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 Die MovingAverageFilter funktioniert auch mit jedem dimensionalen Signal N: // Erstellen Sie eine neue Instanz des MovingAverageFilter mit einer Fenstergröße von 10 für ein 3-dimensionales Signal MovingAverageFilter Filter 40 10 3 41 // Der Wert Sie Vektor lt Doppel gt Daten 40 3 41 Daten 91 0 93 0 // zu filtern. Wert aus Sensordaten abrufen 91 1 93 0 //. Wert aus Sensordaten abrufen 91 2 93 0 //. Get value from sensor // Filtern des Signalvektors lt double gt filteredValue-Filter. Filter 40 Daten 41 Code amp ResourcesWas sind die Nachteile des gleitenden Mittelfilters bei Verwendung mit Zeitreihendaten In der Terminologie in der Signalverarbeitung ist ein wenig verwirrend. Gleitende Durchschnittsfilter sind Filter, die eine Reihe von gewichteten Mitteln des Eingangssignals berechnen. Zusätzlich zu Balaacutezs Kotoszrsquo Kommentar ist es wichtig, dass die Gewichte nicht gleich sind, d. H. Sie berechnen das laufende arithmetische Mittel des Eingangssignals. Dieser Filtertyp wird üblicherweise als laufender Mittelwert bezeichnet. Sie sollten nicht verwenden, weil sie einige Frequenzen in Ihrem Spektrum zu beseitigen und andere sind umgekehrt. Das ist schlecht, wenn man sich für ein bestimmtes Frequenzband interessiert, das entweder eliminiert (keine Antwort) oder umgekehrt (Zeichenwechsel und damit Kausalität) ist (siehe auch MATLAB Rezepte für Geowissenschaften, Springer 2010). Heres ein MATLAB Beispiel, um den Effekt der laufenden Mittel zu sehen. Beispielsweise beseitigt das Anlegen des Filters an ein Signal mit einer Periode von etwa 1 / 0,09082 vollständig dieses Signal. Da ferner die Größe des Frequenzgangs der Absolutwert des komplexen Frequenzgangs ist, ist die Betragsantwort tatsächlich zwischen 0,3633 und zwischen 0,4546 und der Nyquist-Frequenz negativ. Alle Signalanteile mit Frequenzen innerhalb dieser Intervalle werden auf der t-Achse gespiegelt. Als ein Beispiel versuchen wir eine Sinuswelle mit einer Periode von 7.0000, z. B. Eine Frequenz von ungefähr 0,1499, die innerhalb des ersten Intervalls mit einer negativen Amplitudenantwort ist: t (1: 100) × 10²sin (2pit / 7) b10 Eins (1,11) / 11m10 Länge (b10) y10 Filter (b10, (M10-1) / 2: end - (m10-1) / 2,1) y10 (end1: endm10-1,1) Nullen (m10-1,1) grafische Darstellung (t, Hierbei ist die Amplitudenantwort des Filters, die die Nullen und die Begrenzung zeigt: h, w freqz (b10,1,512) f 1w / (2pi) Größe abs (h) Diagramm (f, Größe) Die Sinuswelle Mit einer Periode von 7 eine Amplitudenreduktion von z Um 80 aber auch geändertes Zeichen, wie Sie von der Handlung sehen können. Die Beseitigung bestimmter Frequenzen und das Spiegeln des Signals haben wichtige Bedeutung bei der Interpretation der Kausalität in den Geowissenschaften. Diese Filter, obwohl sie standardmäßig in Tabellenkalkulationsprogrammen zum Glätten angeboten werden, sollten daher vollständig vermieden werden. Als Alternative sollten Filter mit einem spezifischen Frequenzgang verwendet werden, wie zB ein Butterworth-Tiefpassfilter. Haben Sie eine Frage, die Sie schnell beantwortet haben müssen