Moving average sine wave

Médias móveis A média móvel é calculada pela média dos valores de preço ao longo do intervalo especificado Comprimento. Note que não há nenhum Intervalo dado, todos os valores são com respeito ao quadro de tempo exibido atual do gráfico. Uma linha que liga as médias cria um efeito de suavização que pode ajudar a prever as tendências ou a revelar outros padrões importantes. 160 A Média Móvel pode ser Deslocada para trás ou para a frente usando a configuração Deslocamento. A média móvel adaptativa torna-se mais sensível quando o preço está movendo em uma determinada direção e torna-se menos sensível à movimentação do preço quando o preço é volátil. Exponencial Duplo (DEMA) O DEMA consiste em uma única média móvel exponencial e uma média móvel exponencial dupla. Exponencial A média móvel exponencial atribui maior peso à barra mais recente e, em seguida, diminui exponencialmente com cada barra. Reage rapidamente às recentes mudanças de preços. 160 Média móvel exponencial. A média móvel Hull usa a raiz quadrada do número de barras para calcular a suavização. Ele tem um alto nível de suavização, mas também responde rapidamente às mudanças de preços. 160 Média móvel do casco. Regressão linear A regressão linear traça o caminho do ponto final de uma linha de regressão linear através do gráfico. A Modified Moving Average usa um fator de inclinação para ajudá-lo a ajustar-se com o preço de negociação crescente ou decrescente. A média móvel simples é calculada adicionando os preços de fechamento das barras anteriores (o número de barras é selecionado por você) e dividindo-o pelo número de barras. O peso nominal é dado a cada barra. 160 Média móvel simples. Seno-Ponderada A Média Móvel Seno-Ponderada leva sua ponderação da primeira metade de um ciclo de onda de Seno assim que a maior ponderação é dada aos dados no meio. A Smoothed Moving Average dá aos preços recentes a mesma ponderação dos preços históricos. O cálculo utiliza todos os dados disponíveis. Ele subtrai yesterdays Smoothed Moving Average do preço de hoje, em seguida, adiciona este resultado para yesterdays Smoothed Moving Average. Série de Tempo A média móvel da série de tempo é criada usando uma técnica de regressão linear. 160Id traça o último ponto de uma linha de regressão linear com base no número de barras utilizadas no estudo. Esses pontos são então conectados para formar uma média móvel. 160160160 Série de tempos de média móvel. Triangular A média móvel triangular dá o maior peso para as barras no meio da série. Também é média duas vezes para que ele tenha maior suavização do que outras médias móveis. 160 Média móvel triangular. A variável média móvel ajusta o peso atribuído a cada barra com base na volatilidade durante a barra correspondente. Média móvel variável. A média móvel VIDYA (Índice de Volatilidade Dinâmica Média) utiliza um índice de volatilidade para ponderar cada barra. 160 média móvel VIDYA. A média móvel ponderada atribui maior peso à barra mais recente e, em seguida, diminui aritmeticamente com cada barra, com base no número de barras escolhido para o estudo, até atingir um peso de zero. 160 Média móvel ponderada. Welles Wilder Smoothing A média móvel de suavização Welles Wilder responde lentamente às mudanças de preços. 160 Welles Wilder média móvel de suavização. Preferências Se clicar com o botão direito do mouse na média móvel e selecionar Preferências, você receberá uma das caixas de diálogo mostradas abaixo. 160Todos os diferentes tipos de médias móveis têm as mesmas preferências, exceto a média móvel adaptativa ea média móvel VIDYA. 160Este é o local onde você digita o comprimento (número de barras a usar), offset (usado para mudar toda a média móvel para frente ou para trás no tempo), 160e fonte (aberto, alto, baixo, fechado). Esta caixa de diálogo também permite selecionar a cor ea espessura da linha de média móvel. 160 Preferências de Moving Average. As preferências para a Média de Movimento Adaptativa permitem que você defina os valores para o Suavização de Rápido e Lento. As preferências para a Média Móvel VIDYA são as mesmas acima, exceto para o campo R2Scale. Isso se refere à escala R-quadrada que é usada no cálculo de regressão linear. Quando se utilizam médias móveis, há três intervalos de tempo que são normalmente reconhecidos: curto prazo (ie 10), termo intermediário (isto é, 50) e longo prazo (isto é, 200). O MA de 10 períodos é aquele que se move mais próximo do movimento real dos preços. O 50-peroid é o segundo mais próximo do movimento de preços reais eo período de 200 é o mais distante do movimento de preços. 160 Médias Móveis Simples de 10 dias, 50 dias e 200 dias no mesmo gráfico. Descrição do Filtro Médio de Movimentação O MovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem baixa. O MovingAverageFilter 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. MovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Vantagens O MovingAverageFilter é bom para remover uma pequena quantidade de ruído de alta freqüência de um sinal N dimensional. Desvantagens A principal desvantagem do MovingAverageFilter é que, para filtrar significativamente o ruído de alta freqüência, o tamanho da janela do filtro precisa ser grande. O problema de ter uma grande janela de filtro é que isso induzirá uma latência grande em qualquer sinal que passe 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 tentar um filtro de média móvel duplo ou filtro passa-baixo ao invés. Exemplo de código / GRT MovingAverageFilter Exemplo Este exemplo demonstra como criar e usar o módulo de pré-processamento GRT MovingAverageFilter. O MovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem baixa. Neste exemplo, criamos uma instância de um MovingAverageFilter 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 plotar os resultados em Matlab, Excel, etc. se necessário). Este exemplo mostra como: - Criar uma nova instância MovingAverageFilter com um tamanho de janela específico para um sinal 1 dimensional - Filtrar alguns dados usando o MovingAverageFilter - Salvar as configurações MovingAverageFilter em um arquivo - Carregar as configurações MovingAverageFilter de um arquivo / include 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 com um tamanho de janela de 5 para um sinal de 1 dimensão MovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 // Criar e abrir um arquivo para salvar o arquivo de arquivo de dados fstream . Abra 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. Out 41 // Gerar alguns dados (ruído de onda senoidal) e filtrar o dobro 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 41 Filtro de filtro duplo. Filtro 40 sinal 41 arquivo ltlt sinal ltlt quot t quot ltlt filteredValue ltlt endl x TWOPI / double 40 M 41 10 125 // Feche o arquivo de arquivo. Close 40 41 // Salva as configurações do filtro em um filtro de arquivo. SaveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 // Podemos então carregar as configurações mais tarde se necessário filtro. LoadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 O MovingAverageFilter também funciona com qualquer sinal em N: // Cria uma nova instância do MovingAverageFilter com um tamanho de janela de 10 para um sinal tridimensional MovingAverageFilter filter 40 10. 3 41 // O valor Você quer filtrar o vetor lt dados duplos gt 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. Filtro 40 dados 41 Recursos do código amp RecursosQuais são as desvantagens do filtro de média móvel quando usá-lo com dados de séries temporais Há um pouco de confusão na terminologia no processamento de sinal. Os filtros de média móvel são filtros que calculam uma série de médias ponderadas do sinal de entrada. Além do comentário de Balaacutezs Kotoszrsquo, é importante que os pesos não sejam iguais, isto é, você calcula a média aritmética corrente do sinal de entrada. Este tipo de filtro é geralmente chamado de corrida média. Você não deve usar aqueles porque eles eliminam algumas freqüências em seu espectro e outros são invertidos. Isso é ruim se você estiver interessado em uma banda de freqüência específica, que é eliminada (sem resposta) ou invertida (mudança de signo e, portanto, causalidade) (ver página 177 no meu livro MATLAB Recipes for Earth Sciences, Springer 2018). Heres a MATLAB Exemplo para ver o efeito de correr meios. Como exemplo, a aplicação do filtro a um sinal com um período de aproximadamente 1 / 0,09082 elimina completamente esse sinal. Além disso, uma vez que a magnitude da resposta de frequência é o absoluto da resposta de frequência complexa, a resposta de magnitude é realmente negativa entre 0,3633 e entre 0,4546 e a frequência de Nyquist. Todos os componentes de sinal com frequências dentro destes intervalos são espelhados no eixo t. Como um exemplo, tentamos uma onda sinusoidal 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 (2pit / 7) b10 unidades (1,11) / 11 m10 comprimento (b10) y10 filtro (b10, 1, x10) y10 y10 (1 (m10-1) / 2: extremidade (m10-1) / 2,1) y10 (fim 1: endm10-1,1) X10, t, y10) Aqui está a resposta de amplitude do filtro mostrando os zeros eo recorte: h, w (b10,1,512) f 1w / (2pi) magnitude abs (h) traço (f, magnitude) A onda senoidal Com um período de 7 experiências uma redução de amplitude de eg Cerca de 80, mas também mudou sinal como você pode ver a partir da trama. A eliminação de certas frequências ea inversão do sinal têm importantes consequências ao interpretar a causalidade nas ciências da terra. Esses filtros, embora oferecidos como padrão em programas de planilhas para suavização, devem, portanto, ser completamente evitados. Como alternativa, filtros com uma resposta de freqüência específica devem ser usados, como um filtro passa-baixa Butterworth. Tem uma pergunta que você precisa responder rapidamente