Przenoszenie filtrowanie samouczek

Średnia ruchoma Ten przykład pokazuje, jak obliczyć średnią ruchomą szeregu czasowego w Excelu. Średnia ruchoma służy do łagodzenia nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznawania trendów. 1. Najpierw przyjrzyjmy się naszej serii czasowej. 2. Na karcie Dane kliknij Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz średnią ruchomą i kliknij OK. 4. Kliknij pole Input Range i wybierz zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij pole Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Narysuj wykres tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiliśmy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje rosnący trend. Program Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczającej liczby poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i odstępu 4. Wniosek: Im większy przedział, tym bardziej wygładzone są szczyty i doliny. Im mniejszy przedział czasu, tym bardziej zbliżone są średnie kroczące do rzeczywistych punktów danych. Średnie kroczące: Jakie są jednymi z najpopularniejszych wskaźników technicznych, średnie kroczące służą do pomiaru kierunku aktualnego trendu. Każdy typ średniej ruchomej (zwykle napisany w tym samouczku jako MA) jest wynikiem matematycznym, który jest obliczany przez uśrednienie liczby przeszłych punktów danych. Po ustaleniu, uzyskana średnia jest następnie nanoszona na wykres w celu umożliwienia handlowcom spojrzenia na wygładzone dane zamiast koncentrowania się na codziennych wahaniach cen, które są nieodłączne na wszystkich rynkach finansowych. Najprostszą formę średniej ruchomej, znaną jako prosta średnia ruchoma (SMA), oblicza się, przyjmując średnią arytmetyczną z danego zestawu wartości. Na przykład, aby obliczyć podstawową 10-dniową średnią ruchomą, należy dodać ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni, a następnie podzielić wynik przez 10. Na rysunku 1 suma cen z ostatnich 10 dni (110) jest równa podzielona przez liczbę dni (10), aby osiągnąć średnią 10-dniową. Jeśli przedsiębiorca chce zamiast tego uzyskać średnią 50-dniową, zostanie wykonany ten sam rodzaj obliczeń, ale będzie obejmował ceny w ciągu ostatnich 50 dni. Wynikowa średnia poniżej (11) uwzględnia 10 ostatnich punktów danych, aby dać handlowcom pojęcie, jak wyceniany jest majątek w stosunku do ostatnich 10 dni. Być może zastanawiasz się, dlaczego techniczni handlowcy nazywają to narzędzie średnią ruchomą, a nie zwykłą średnią. Odpowiedź jest taka, że ​​gdy stają się dostępne nowe wartości, najstarsze punkty danych muszą zostać usunięte z zestawu i nowe punkty danych muszą wejść, aby je zastąpić. W związku z tym zbiór danych stale się rozlicza dla nowych danych, gdy tylko stają się dostępne. Ta metoda obliczania zapewnia uwzględnianie wyłącznie bieżących informacji. Na rysunku 2, po dodaniu do zestawu nowej wartości 5, czerwone pole (reprezentujące ostatnie 10 punktów danych) przesuwa się w prawo, a ostatnia wartość 15 zostaje usunięta z obliczeń. Ponieważ stosunkowo mała wartość 5 zastępuje wysoką wartość 15, można by oczekiwać, że średnia zestawu danych zmniejszy się, co ma miejsce w tym przypadku od 11 do 10. Jak wyglądają średnie kroczące Po wartościach MA zostały obliczone, są nanoszone na wykres, a następnie łączone w celu utworzenia średniej ruchomej linii. Te linie krzywoliniowe są powszechne na wykresach handlowców technicznych, ale sposób ich użycia może się drastycznie różnić (więcej o tym później). Jak widać na rys. 3, można dodać więcej niż jedną średnią ruchomą do dowolnego wykresu, dostosowując liczbę przedziałów czasowych użytych w obliczeniach. Te zakrzywione linie mogą początkowo wydawać się rozpraszające lub mylące, ale z biegiem czasu przyzwyczaisz się do nich. Czerwona linia to po prostu średnia cena z ostatnich 50 dni, a niebieska linia to średnia cena z ostatnich 100 dni. Teraz, gdy rozumiesz, czym jest średnia ruchoma i jak wygląda, dobrze jest wprowadzić inny typ średniej ruchomej i zbadać, jak różni się ona od poprzednio wspomnianej prostej średniej kroczącej. Prosta średnia ruchoma jest niezwykle popularna wśród handlowców, ale jak wszystkie wskaźniki techniczne, ma swoich krytyków. Wiele osób twierdzi, że przydatność SMA jest ograniczona, ponieważ każdy punkt w serii danych jest ważony tak samo, niezależnie od tego, gdzie występuje w sekwencji. Krytycy twierdzą, że najnowsze dane są ważniejsze niż dane starsze i powinny mieć większy wpływ na końcowy wynik. W odpowiedzi na tę krytykę handlowcy zaczęli przykładać większą wagę do najnowszych danych, co od tego czasu doprowadziło do wynalezienia różnego rodzaju nowych średnich, z których najpopularniejszą jest wykładnicza średnia ruchoma (EMA). (Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podstawy ważonych średnich kroczących i jaka jest różnica między wartością SMA a wartością EMA) Wykładnicza średnia ruchoma Wykładnicza średnia krocząca jest rodzajem średniej ruchomej, która zwiększa wagę ostatnich cen w celu zwiększenia jej elastyczności do nowych informacji. Nauka nieco skomplikowanego równania do obliczania EMA może być niepotrzebna dla wielu handlowców, ponieważ prawie wszystkie pakiety wykresów wykonują obliczenia dla ciebie. Jednakże, dla was, maniaków matematyki, macie tutaj równanie EMA: Używając wzoru do obliczenia pierwszego punktu EMA, możecie zauważyć, że nie ma żadnej dostępnej wartości do wykorzystania jako poprzednia EMA. Ten mały problem można rozwiązać, rozpoczynając obliczenia za pomocą prostej średniej ruchomej i kontynuując z powyższą formułą. Dostarczyliśmy przykładowy arkusz kalkulacyjny, który zawiera rzeczywiste przykłady obliczania zarówno prostej średniej kroczącej, jak i wykładniczej średniej kroczącej. Różnica między EMA i SMA Teraz, gdy masz już lepsze zrozumienie sposobu obliczania SMA i EMA, przyjrzyjmy się, jak te średnie różnią się. Patrząc na obliczenia EMA, zauważysz, że większy nacisk kładzie się na ostatnie punkty danych, co czyni je typem średniej ważonej. Na rysunku 5 liczby okresów stosowanych w każdej średniej są identyczne (15), ale EMA reaguje szybciej na zmieniające się ceny. Zwróć uwagę, że EMA ma wyższą wartość, gdy cena rośnie, i spada szybciej niż SMA, gdy cena spada. Ta responsywność jest głównym powodem, dla którego wielu inwestorów woli używać EMA przez SMA. Co oznaczają różne dni Średnie ruchome są całkowicie konfigurowalnym wskaźnikiem, co oznacza, że ​​użytkownik może swobodnie wybierać dowolne ramy czasowe, jakie chcą uzyskać przy tworzeniu średniej. Najczęstsze okresy stosowane w średnich kroczących to 15, 20, 30, 50, 100 i 200 dni. Im krótszy jest przedział czasowy do stworzenia średniej, tym bardziej wrażliwy będzie na zmiany cen. Im dłuższy przedział czasu, tym mniej wrażliwy lub bardziej wygładzony, średnia będzie. Podczas ustawiania średnich kroczących nie ma odpowiednich ram czasowych. Najlepszym sposobem na sprawdzenie, który z nich działa najlepiej, jest eksperymentowanie z wieloma różnymi okresami czasu, dopóki nie znajdziesz takiego, który pasuje do Twojej strategii. Średnie kroczące: Jak korzystać z Podstaw Filtru MIR 1.1 Czym są filtry FIR Filtry FIR są jednym z dwóch podstawowych typów filtrów cyfrowych wykorzystywanych w aplikacjach DSP (Digital Signal Processing), drugim typem jest IIR. 1.2 Co oznacza quotFIRquot quotFIRquot oznacza quotFinite Impulse Responsequot. Jeśli wstawisz impuls, to znaczy pojedynczą próbkę "quot1", po której następuje wiele próbek o wartości "quot0", zera wyjdą po tym, jak próbka "quot1" przebije linię opóźnienia filtra. 1.3 Dlaczego odpowiedź impulsowa jest niedostateczna? W powszechnym przypadku odpowiedź impulsowa jest skończona, ponieważ nie ma informacji zwrotnej w FIR. Brak sprzężenia zwrotnego gwarantuje, że odpowiedź impulsowa będzie skończona. Dlatego termin "impulsem nieskończonym" jest niemal równoznaczny z wartością sprzężenia zwrotnego. Jednakże, jeśli sprzężenie zwrotne jest stosowane, ale odpowiedź impulsowa jest skończona, filtr nadal jest FIR. Przykładem jest filtr średniej ruchomej, w którym N-ta próbka wstępna jest odejmowana (odświeżana) za każdym razem, gdy pojawia się nowa próbka. Filtr ten ma skończoną odpowiedź impulsową, mimo że wykorzystuje sprzężenie zwrotne: po N próbach impulsu, wynik zawsze będzie zero. 1.4 Jak wymawiam quotFIRquot Niektórzy ludzie mówią, że litery F-I-R wymawiają się tak, jakby były rodzajem drzewa. Wolimy drzewo. (Różnica polega na tym, czy mówimy o filtrze F-I-R, czy filtrze FIR.) 1.5. Czym jest alternatywa dla filtrów FIR? Filtry DSP mogą być również "nieskończony impuls impulsu" (IIR). (Zobacz FAQ dspGurus IIR.) Filtry IIR używają sprzężeń zwrotnych, więc kiedy wprowadzasz impuls, teoretycznie wyjście dzwoni w nieskończoność. 1.6 W jaki sposób filtry FIR są porównywane z filtrami IIR? Każdy ma zalety i wady. Ogólnie rzecz biorąc, zalety filtrów FIR przewyższają wady, więc są używane znacznie częściej niż IIR. 1.6.1 Jakie są zalety filtrów FIR (w porównaniu z filtrami IIR) W porównaniu z filtrami IIR, filtry FIR oferują następujące zalety: Można je łatwo zaprojektować tak, aby były frazą liniową (i zwykle są). Mówiąc prościej, filtry liniowe opóźniają sygnał wejściowy, ale nie zakłócają jego fazy. Są łatwe do wdrożenia. W większości mikroprocesorów DSP obliczenia FIR można wykonać za pomocą zapętlenia pojedynczej instrukcji. Są dostosowane do aplikacji o wielu stawkach. Pod pojęciem multi-rate rozumiemy albo quotdecimationquot (zmniejszając częstotliwość próbkowania), quotinterpolationquot (zwiększając częstotliwość próbkowania), albo jedno i drugie. Niezależnie od tego, czy jest to decymacja czy interpolacja, użycie filtrów FIR pozwala pominąć niektóre obliczenia, zapewniając w ten sposób ważną wydajność obliczeniową. W przeciwieństwie do tego, jeśli używane są filtry IIR, każde wyjście musi być indywidualnie obliczane, nawet jeśli to wyjście zostanie odrzucone (aby sprzężenie zostało włączone do filtra). Mają pożądane właściwości liczbowe. W praktyce wszystkie filtry DSP muszą być implementowane z wykorzystaniem arytmetycznej precyzyjnej precyzji, czyli ograniczonej liczby bitów. Zastosowanie arytmetycznej o precyzyjnej precyzji w filtrach IIR może powodować znaczące problemy ze względu na wykorzystanie sprzężeń zwrotnych, ale filtry FIR bez sprzężenia zwrotnego można zwykle zaimplementować przy użyciu mniejszej liczby bitów, a projektant ma mniej praktycznych problemów do rozwiązania związanych z nieidealną arytmetyką. Mogą być realizowane za pomocą ułamkowej arytmetyki. W przeciwieństwie do filtrów IIR, zawsze można zaimplementować filtr FIR z wykorzystaniem współczynników o wartości mniejszej niż 1,0. (Całkowite wzmocnienie filtru FIR można w razie potrzeby skorygować na wyjściu). Jest to ważna kwestia przy korzystaniu z DSP o stałym punkcie, ponieważ znacznie upraszcza to wdrożenie. 1.6.2 Jakie są wady filtrów FIR (w porównaniu z filtrami IIR) W porównaniu z filtrami IIR filtry FIR mają czasami tę wadę, że wymagają większej ilości pamięci i obliczeń, aby uzyskać określoną charakterystykę odpowiedzi filtra. Ponadto niektóre odpowiedzi nie są praktyczne do zastosowania z filtrami FIR. 1.7 Jakich terminów używa się w opisie filtrów FIR? Odpowiedź impulsowa - "Respimpimpse responsequot" filtru FIR jest w rzeczywistości zbiorem współczynników FIR. (Jeśli umieścisz quotimplusequot w filtrze FIR, który składa się z jednej próbki, po której następuje wiele próbek o wartościach równych, wyjście filtru będzie zbiorem współczynników, ponieważ 1 próbka przechodzi obok każdego współczynnika po kolei, aby utworzyć wyjście). Stuknij - A FIR quottapquot jest po prostu parą współczynnika zwolnienia. Liczba dotknięć FIR (często oznaczonych jako quotNot) jest wskazaniem 1) ilości pamięci wymaganej do wdrożenia filtra, 2) liczby wymaganych obliczeń, i 3) ilości filtrów, które mogą być stosowane w filtrze, więcej kliknięć oznacza więcej tłumienia pasma, mniej tętnień, węższych filtrów itp. Mnożenie wielokrotne (MAC) - W kontekście FIR, quotACACot jest operacją pomnożenia współczynnika przez odpowiednią, opóźnioną próbkę danych i gromadzeniem wyniku. FIRs zwykle wymagają jednego adresu MAC na jednym dotknięciu. Większość mikroprocesorów DSP implementuje działanie MAC w jednym cyklu instrukcji. Transition Band - Pasmo częstotliwości między pasmem przepustowości i krawędziami stopbandu. Im węższe pasmo przejściowe, tym więcej tapów jest wymaganych do wykonania filtra. (Drobne, przejściowe pasmo przejściowe daje w wyniku filtr sharpquot.) Linia opóźniająca - Zestaw elementów pamięci, które implementują elementy opóźnienia ZZ-1quot w obliczeniach FIR. Circular Buffer - Specjalny bufor, który jest równy liczbie okrągłej, ponieważ inkrementacja na końcu powoduje zawinięcie do początku, lub ponieważ dekrementacja od początku powoduje zawinięcie do końca. Bufory cykliczne są często dostarczane przez mikroprocesory DSP w celu zaimplementowania ilości drgań próbek przez linię opóźnienia FIR bez konieczności dosłownego przenoszenia danych do pamięci. Po dodaniu nowej próbki do bufora, automatycznie zastępuje ona najstarszą.