Filtro exponencial Esta página describe el filtrado exponencial, el filtro simple y más popular. Esto es parte de la sección de filtrado que es parte de la Guía para la detección y diagnóstico de fallos .. Descripción general, constante de tiempo, y el equivalente analógico El filtro más simple es el filtro exponencial. Sólo tiene un parámetro de ajuste (que no sea el intervalo de muestreo). Se requiere el almacenamiento de una sola variable - la salida anterior. Es un (autorregresivo) filtro IIR - los efectos de un cambio de entrada decaimiento exponencial hasta los límites de la muestra o la aritmética computacional disimulan. En diversas disciplinas, el uso de este filtro también se conoce como smoothing8221 8220exponential. En algunas disciplinas como el análisis de la inversión, el filtro exponencial se llama un 8220Exponentially ponderado Average8221 en movimiento (EWMA), o simplemente 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Este abusa de la tradicional ARMA 8220moving terminología average8221 de análisis de series temporales, ya que no hay antecedentes de entrada que se utiliza - sólo la entrada de corriente. Es el equivalente de tiempo discreto de la orden 8220first lag8221 comúnmente utilizado en modelado analógico de sistemas de control de tiempo continuo. En los circuitos eléctricos, un filtro RC (filtro con una resistencia y un condensador) es un retardo de primer orden. Al destacar la analogía con circuitos analógicos, el parámetro de ajuste es la única constant8221 8220time, generalmente escrita como la minúscula letra griega Tau (). De hecho, los valores a los tiempos de muestreo discretos coincidir exactamente con el retraso de tiempo continuo equivalente con la misma constante de tiempo. La relación entre la aplicación digital y la constante de tiempo se muestra en las ecuaciones de abajo. ecuaciones de filtro exponencial y la inicialización El filtro exponencial es una combinación ponderada de la estimación anterior (salida) con los datos de entrada más reciente, con la suma de los pesos iguales a 1 para que la salida coincide con la entrada en el estado estacionario. Siguiendo la notación de filtro ya introducido: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) donde x (k) es la entrada en bruto en el momento de paso ky (k) es la salida filtrada a ka paso de tiempo es una constante entre 0 y 1, normalmente entre 0,8 y 0,99. (A-1) o una a veces se llama la constant8221 8220smoothing. Para sistemas con un paso fijo T de tiempo entre muestras, la constante de 8220a8221 se calcula y almacena sólo para la comodidad cuando el desarrollador de la aplicación especifica un nuevo valor de la constante de tiempo deseada. Para sistemas con muestreo de datos a intervalos irregulares, la función exponencial anterior se debe utilizar con cada paso de tiempo, donde T es el tiempo transcurrido desde la muestra anterior. La salida del filtro es generalmente inicializa para que coincida con la primera entrada. Como la constante de tiempo se aproxima a 0, una tiende a cero, así que no hay filtrado de 8211 la salida es igual a la nueva entrada. Como la constante de tiempo se hace muy grande, una se acerca a 1, por lo que la nueva entrada es casi ignorado 8211 filtrado muy pesado. La ecuación de filtro anterior puede ser reorganizado en el siguiente equivalente de predicción-corrección: Esta forma hace que sea más evidente que la estimación variable (salida del filtro) se predice como sin cambios desde la estimación anterior y (k-1) más un término de corrección basado en el inesperado 8220innovation8221 - la diferencia entre la nueva entrada x (k) y la predicción y (k-1). Esta forma es también el resultado de derivar el filtro exponencial como un caso especial simple de un filtro de Kalman. que es la solución óptima a un problema de estimación con un conjunto particular de supuestos. Paso respuesta Una manera de visualizar el funcionamiento del filtro exponencial es para trazar su respuesta en el tiempo a una entrada de paso. Es decir, comenzando con la entrada del filtro y de salida en 0, el valor de entrada se cambia repentinamente a 1. Los valores resultantes se representan a continuación: En la trama anterior, el tiempo se divide por el tiempo de filtrado constante tau para que pueda predecir con más facilidad los resultados para cualquier período de tiempo, para cualquier valor de la constante de tiempo del filtro. Después de un tiempo igual a la constante de tiempo, la salida del filtro se eleva a 63,21 de su valor final. Después de un tiempo igual a 2 constantes de tiempo, el valor se eleva a 86,47 de su valor final. Las salidas después de tiempos iguales a 3,4, y 5 constantes de tiempo son 95,02, 98,17, 99,33 y del valor final, respectivamente. Dado que el filtro es lineal, esto significa que estos porcentajes pueden ser utilizados para cualquier magnitud del cambio de paso, no sólo por el valor de 1 se utiliza aquí. Aunque la respuesta al escalón en teoría toma un tiempo infinito, desde un punto de vista práctico, pensar en el filtro exponencial como 98 a 99 8220done8221 responder después de un tiempo igual a 4 a 5 constantes de tiempo del filtro. Variaciones sobre el filtro exponencial Hay una variación del filtro exponencial llamado 8220nonlinear filter8221 exponencial Weber, 1980. destinado a filtrar el ruido en gran medida dentro de un cierto 8220typical8221 amplitud, pero entonces responder más rápidamente a los cambios más grandes. Derechos de autor 2010 - 2013, Greg Stanley Compartir esta página: Documentación tsmovavg salida tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve la media móvil simple por objeto de series de tiempo financieras, tsobj. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (vector, s, Lag, dim) devuelve la media móvil simple de un vector. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (tsobj, e, timeperiod) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para el objeto de series de tiempo financieras, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WindowSize 1). tsmovavg de salida (vector, e, timeperiod, tenue) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. (2 / (timeperiod 1)). tsmovavg salida (tsobj, t, numperiod) devuelve la media móvil triangular para el objeto de la serie de tiempo financieras, tsobj. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (vector, t, numperiod, DIM) devuelve la media móvil triangular para un vector. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (tsobj, w, pesos) devuelve el promedio móvil ponderado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. mediante el suministro de los pesos para cada elemento en la ventana de movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (vector, w, pesos, DIM) devuelve el promedio móvil ponderado para el vector mediante el suministro de pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (tsobj, m, numperiod) devuelve el promedio móvil modificado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. tsmovavg salida (vector, m, numperiod, tenue) devuelve el promedio móvil modificado para el vector. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. dim 8212 dimensión a lo largo de operar entero positivo con un valor de 1 ó 2 dimensiones para operar a lo largo de, especificada como un entero positivo con un valor de 1 ó 2. DIM es un argumento de entrada opcional, y si no se incluye como una entrada, el valor por defecto valor 2 se supone. El valor predeterminado de dim 2 indica una matriz por filas, donde cada fila es una variable y cada columna es una observación. Si dim 1. la entrada se supone que es un vector columna o matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. e 8212 Indicador de móvil exponencial promedio de carácter vectorial exponencial media móvil es una media móvil ponderada, donde timeperiod es el período de tiempo de la media móvil exponencial. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10 pesos promedio móvil exponencial del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (windowSize 1) timeperiod 8212 Duración del período de tiempo entero no negativo Seleccione su tsmovavg salida CountryDocumentation tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve la media móvil simple de tiempo financiera objeto de la serie, tsobj. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (vector, s, Lag, dim) devuelve la media móvil simple de un vector. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (tsobj, e, timeperiod) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para el objeto de series de tiempo financieras, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WindowSize 1). tsmovavg de salida (vector, e, timeperiod, tenue) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. (2 / (timeperiod 1)). tsmovavg salida (tsobj, t, numperiod) devuelve la media móvil triangular para el objeto de la serie de tiempo financieras, tsobj. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (vector, t, numperiod, DIM) devuelve la media móvil triangular para un vector. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (tsobj, w, pesos) devuelve el promedio móvil ponderado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. mediante el suministro de los pesos para cada elemento en la ventana de movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (vector, w, pesos, DIM) devuelve el promedio móvil ponderado para el vector mediante el suministro de pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (tsobj, m, numperiod) devuelve el promedio móvil modificado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. tsmovavg salida (vector, m, numperiod, tenue) devuelve el promedio móvil modificado para el vector. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. dim 8212 dimensión a lo largo de operar entero positivo con un valor de 1 ó 2 dimensiones para operar a lo largo de, especificada como un entero positivo con un valor de 1 ó 2. DIM es un argumento de entrada opcional, y si no se incluye como una entrada, el valor por defecto valor 2 se supone. El valor predeterminado de dim 2 indica una matriz por filas, donde cada fila es una variable y cada columna es una observación. Si dim 1. la entrada se supone que es un vector columna o matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. e 8212 Indicador de móvil exponencial promedio de carácter vectorial exponencial media móvil es una media móvil ponderada, donde timeperiod es el período de tiempo de la media móvil exponencial. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10 pesos promedio móvil exponencial del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (windowSize 1) timeperiod 8212 Duración del período de tiempo entero no negativo Seleccione su CountryDocumentation Este ejemplo muestra cómo utilizar moviendo filtros promedio y nuevo muestreo para aislar el efecto de los componentes periódicos de la hora del día en lecturas de temperatura por hora, así como eliminar el ruido de fondo no deseado de una medición de la tensión de circuito abierto. El ejemplo también muestra el modo de suavizar los niveles de una señal de reloj preservando al mismo tiempo los bordes mediante el uso de un filtro de mediana. El ejemplo también muestra cómo utilizar un filtro para eliminar Hampel grandes valores atípicos. Suavizar la motivación es cómo descubrimos patrones importantes en nuestros datos y dejando fuera a las cosas que no son importantes (es decir, ruido). Utilizamos filtrado para realizar esta suavizado. El objetivo de suavizado es producir cambios lentos en valor, de modo que es más fácil de ver las tendencias en nuestros datos. A veces, cuando se examinan los datos de entrada es posible que desee suavizar los datos con el fin de ver una tendencia en la señal. En nuestro ejemplo, tenemos un conjunto de lecturas de temperatura en grados Celsius tomadas cada hora, en el aeropuerto Logan de todo el mes de enero de 2011. Tenga en cuenta que podemos ver visualmente el efecto de que la hora del día tiene sobre las lecturas de temperatura. Si sólo está interesado en la variación de la temperatura diaria en el mes, las fluctuaciones horarias sólo contribuyen ruido, que puede hacer que las variaciones diarias difíciles de discernir. Para eliminar el efecto de la hora del día, ahora nos gustaría para suavizar los datos mediante el uso de un filtro de media móvil. Un filtro de media móvil En su forma más simple, un filtro de media móvil de longitud N toma el promedio de cada N muestras consecutivas de la forma de onda. Para aplicar un filtro de media móvil para cada punto de datos, construimos nuestros coeficientes de nuestro filtro de modo que cada punto es la misma importancia y contribuye 1/24 a la media total. Esto nos da la temperatura media durante cada período de 24 horas. Filtro de retardo Obsérvese que la salida filtrada se retrasa alrededor de doce horas. Esto es debido al hecho de que nuestro filtro de media móvil tiene un retraso. Cualquier filtro simétrico de longitud N tendrá un retardo de (N-1) / 2 muestras. Podemos explicar este retraso manualmente. La extracción de las diferencias promedio Alternativamente, también podemos utilizar el filtro de media móvil para obtener una mejor estimación de la forma en la hora del día influye en la temperatura global. Para ello, en primer lugar, restar los datos suavizados de las mediciones de temperatura por hora. A continuación, el segmento de los datos diferenciados en días y tomar la media de los 31 días del mes. La extracción de cresta de la envolvente A veces también le gustaría tener una estimación que varía suavemente de cómo los altos y bajos de nuestra señal de temperatura cambian diariamente. Para ello podemos utilizar la función envolvente para conectar extremos altos y bajos detectadas en un subconjunto del período de 24 horas. En este ejemplo, nos aseguramos de que hay al menos 16 horas entre cada alto y bajo extrema extrema. También podemos tener una idea de cómo los altos y bajos están en tendencia tomando el promedio entre los dos extremos. Media móvil ponderada Filtros Otros tipos de filtros en movimiento promedio no ponderar cada muestra por igual. Otro filtro común sigue la expansión binomial de (1 / 2,1 / 2) n Este tipo de filtro se aproxima a una curva normal para valores grandes de n. Es útil para filtrar el ruido de alta frecuencia para los pequeños n. Para encontrar los coeficientes para el filtro binomial, convolución 1/2 1/2 consigo mismo y luego convolución de forma iterativa la salida con 1/2 1/2 un número determinado de veces. En este ejemplo, utilizar cinco iteraciones totales. Otro filtro algo similar al filtro de expansión gaussiana es el filtro de media móvil exponencial. Este tipo de filtro de media móvil ponderada es fácil de construir y no requiere un tamaño de ventana grande. Se ajusta un filtro de media móvil exponencialmente ponderada por un parámetro alfa entre cero y uno. Un valor más alto de la alfa tendrá menos suavizado. Zoom en las lecturas de un día. Seleccione sus CountryWeighted Medias Móviles: Los fundamentos largo de los años, los técnicos han encontrado dos problemas con la media móvil simple. El primer problema radica en el marco de tiempo de la media móvil (MA). La mayoría de los analistas técnicos creen que la acción del precio. la apertura o el cierre de la bolsa, no es suficiente por lo que depender para predecir correctamente las señales de compra o venta de la acción de cruce Mas. Para resolver este problema, ahora los analistas asignan más peso a los datos de los precios más recientes mediante el uso de la media móvil exponencial suavizada (EMA). (Más información en la exploración del Exponencial Ponderado de media móvil.) Ejemplo Por ejemplo, el uso de un MA de 10 días, un analista tomaría el precio de cierre del día 10 y se multiplica este número por 10, el noveno día a las nueve, el octavo día a las ocho y así sucesivamente hasta el primero de la MA. Una vez se ha determinado el total, el analista entonces sería dividir el número de la adición de los multiplicadores. Si agrega los multiplicadores del ejemplo MA de 10 días, el número es de 55. Este indicador se conoce como el promedio móvil ponderado linealmente. (Para leer relacionados, echa un vistazo a medias móviles simples hacen Tendencias destacan.) Muchos técnicos son firmes creyentes en el Promedio Móvil Suavizado exponencial (EMA). Este indicador ha sido explicado de muchas maneras diferentes que confunde a los estudiantes y los inversores. Tal vez la mejor explicación proviene de J. Murphy Análisis Técnico Juan de los mercados financieros, (publicado por el Instituto de Nueva York de Hacienda, 1999): El exponencialmente suavizada mover las direcciones de ambas medias de los problemas asociados con la media móvil simple. En primer lugar, el promedio suavizado exponencial asigna un mayor peso a los datos más recientes. Por lo tanto, se trata de una media móvil ponderada. Sin embargo, mientras que asigna menos importancia a los datos de precios en el pasado, sí incluye en su cálculo todos los datos de la vida del instrumento. Además, el usuario es capaz de ajustar la ponderación para dar mayor o menor peso a la más reciente precio día, que se añade a un porcentaje de la anterior valor días. La suma de ambos valores porcentuales se suma a 100. Por ejemplo, el último precio de días se podría asignar un peso de 10 (0,10), que se añade a los días anteriores peso de 90 (.90). Esto le da al último día 10 de la ponderación total. Este sería el equivalente a una media de 20 días, dando el último precio día un valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Promedio Móvil Suavizado Exponencial La anterior tabla muestra el índice compuesto Nasdaq desde la primera semana en agosto de 2000 y el 1 de junio de 2001. Como se puede ver claramente, la EMA, que en este caso está utilizando los datos de los precios de cierre a través de una período de nueve días, ha señales de venta definitivos para los días 8 de septiembre (marcado por un negro flecha hacia abajo). Este fue el día en que el índice cayó por debajo del nivel de 4000. La segunda flecha negro muestra otra pierna hacia abajo que los técnicos estaban realmente esperando. El Nasdaq no podía generar suficiente volumen y el interés de los inversores minoristas para romper la marca de 3.000. A continuación, se sumergió de nuevo a tocar fondo en 1.619,58 en Apr. 4. La tendencia alcista de Apr. 12 está marcada por una flecha. Aquí el índice cerró en 1,961.46, y los técnicos comenzó a ver los gestores de fondos institucionales que empiezan a recoger algunas gangas como Cisco, Microsoft y algunos de los temas relacionados con la energía. (Lea nuestros artículos relacionados: Moving Sobres Promedio:. Refinación de una herramienta popular de comercio y movimiento de rebote promedio) a la persona que comercializa derivados, materias primas, bonos, acciones o divisas con un riesgo más alto de lo normal a cambio de. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como.
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