Moving Average Sine Wave

Médias móveis A média móvel é calculada pela média de valores de preços ao longo do intervalo especificado Comprimento. 160Note que não há intervalo fornecido, todos os valores são em relação ao período de tempo exibido atual do gráfico. Uma linha que liga as médias cria um efeito de suavização que pode ajudar a prever tendências ou a revelar outros padrões importantes. 160 A média móvel pode ser deslocada para trás ou para a frente no tempo usando a configuração Offset. A média móvel de adaptação torna-se mais sensível quando o preço se move em uma determinada direção e torna-se menos sensível ao movimento dos preços quando o preço é volátil. Double Exponential (DEMA) O DEMA consiste em uma única média exponencial e uma média móvel exponencial dupla. Exponencial A média móvel exponencial atribui maior peso à barra mais recente e depois diminui exponencialmente com cada barra. Ele reage rapidamente às recentes mudanças nos preços. 160 média móvel exponencial. A média móvel do casco usa a raiz quadrada do número de barras para calcular o alisamento. 160Ele 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 de volta ao gráfico. A Média de Mudança Modificada usa um fator inclinado para ajudá-lo a se ajustar 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. 160 O peso final é dado a cada barra. 160 média móvel simples. Sine-Weighted A Média de Movimento Sine-Ponderada leva a sua ponderação a partir da primeira metade de um ciclo de onda Seno, de modo que a maior ponderação é dada aos dados no meio. A média movida suavizada dá preços recentes a mesma ponderação que os preços históricos. O cálculo usa todos os dados disponíveis. Ele subtrai a média movediça suavizada de ontem de preço de hoje e, em seguida, adiciona esse resultado para a média móvel suavizada de ontem. Série de tempo A média móvel da série de tempo é criada usando uma técnica de regressão linear. 160It traça o último ponto de uma linha de regressão linear com base no número de barras utilizadas no estudo. 160 Estes pontos são então conectados para formar uma média móvel. 160160160, média móvel da série de tempos. Triangular A média móvel triangular dá maior peso às barras no meio da série. Também é calculada uma média de duas vezes, de modo que tem maior alisamento do que outras médias móveis. 160 média móvel triangular. A média móvel variável ajusta o peso atribuído a cada barra com base na volatilidade durante a barra correspondente. Média móvel variável. A média móvel VIDYA (Volatility Index Dynamic Average) usa um índice de volatilidade para ponderar cada barra. Média móvel de 160 VIDYA. A média móvel ponderada atribui maior peso à barra mais recente e depois diminui aritmeticamente com cada barra, com base no número de barras escolhidas para o estudo, até atingir um peso de zero. 160 Média móvel ponderada. Welles Wilder Smoothing O Welles Wilder suavizando a média móvel responde lentamente às mudanças de preços. 160 Welles Wilder suavizando a média móvel. Preferências Se você clicar com o botão direito 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 e a média móvel VIDYA. 160Este é o lugar onde você inseriu o comprimento (número de barras para usar), deslocamento (usado para mudar toda a média móvel em frente ou para trás no tempo), 160 e fonte (aberto, alto, baixo, fechado). 160 Esta caixa de diálogo também permite selecionar a cor e a espessura da linha média móvel. 160 Preferências Médicas em Movimento. As preferências para a média móvel adaptativa permitem que você defina os valores para o Suavização de Rápido e Lento. As preferências para o VIDYA Moving Average são as mesmas acima, com exceção do campo R2Scale. 160 Isso se refere à escala R-quadrado que é usada no cálculo da regressão linear. 160 Quadros de tempo médio em movimento Ao usar médias móveis, existem três quadros de tempo que normalmente são reconhecidos: curto prazo (ou seja, 10), termo intermediário (ou seja, 50) e longo prazo (ou seja, 200). 160O MA de 10 períodos é aquele que se move mais próximo do movimento do preço real. 160 O 50-peroid é o segundo mais próximo do movimento do preço real e o 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. Filtragem média do filtro O MovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem baixa. O MovingAverageFilter é parte dos módulos de pré-processamento. Um exemplo de um sinal (ruído aleatório de onda sinusoidal) filtrada usando um filtro médio móvel. O sinal vermelho é o ruído de sinal original, o sinal verde é o sinal filtrado usando um filtro médio móvel com um tamanho de janela de 5 e o sinal azul é o sinal filtrado usando um filtro médio 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 o ruído de alta freqüência, o tamanho da janela do filtro precisa ser grande. O problema de ter uma janela de filtro grande é que isso induzirá uma latência grande em qualquer sinal que passe pelo 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 e a latência induzida por esse tamanho de janela não é adequada para seu aplicativo em tempo real, então você pode querer tentar um filtro de média móvel diferente ou um filtro de passagem baixa em vez de. Exemplo de Código GRT MovingAverageFilter Exemplo Este exemplo demonstra como criar e usar o Módulo GRT MovingAverageFilter PreProcessing. 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 falsos, gerados a partir de um ruído aleatório de onda senoidal. O sinal de teste e os sinais filtrados são salvos em um arquivo (para que você possa traçar os resultados em Matlab, Excel, etc., se necessário). Este exemplo mostra como: - Criar uma nova instância do MovingAverageFilter com um tamanho de janela específico para um sinal de 1 dimensão - Filtre alguns dados usando o MovingAverageFilter - Salve as configurações do MovingAverageFilter em um arquivo - Carregar as configurações do MovingAverageFilter a partir de um arquivo incluem quotGRT. hquot Usando namespace GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 Crie uma nova instância de um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 5 para um sinal de 1 dimensional. MovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 Crie e abra um arquivo para salvar o arquivo de arquivo de dados fstream. Abra 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. 41 Gerar alguns dados (ruído de onda senoidal) e filtrá-lo duplo x 0 const UINT M 1000 Random aleatório para 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 duplo sinal sin 40 x 41 aleatório. GetRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0,2 41 filtros de filtro duplo filtrados. Filtro 40 sinal 41 arquivo ltlt sinal ltlt quot tt ltlt filterValue ltlt endl x TWOPI duplo 40 M 41 10 125 Feche o arquivo de arquivo. Fechar 40 41 Salve as configurações de filtro em um filtro de arquivo. SaveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Podemos então carregar as configurações mais tarde, se necessário, o filtro. LoadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 O MovingAverageFilter também funciona com qualquer sinal N dimensional: Crie uma nova instância do MovingAverageFilter com um tamanho de janela de 10 para um sinal tridimensional MovingAverageFilter filter 40 10. 3 41 O valor que deseja filtrar Vector lt dados gt duplo 40 3 41 dados 91 0 93 0. Obtenha valor a partir dos dados do sensor 91 1 93 0. Obtenha valor a partir dos dados do sensor 91 2 93 0. Obtenha valor do sensor Filtre o vetor do sinal, o filtro de filtro duplo duplo gt. Filtro 40 dados 41 Amp. Código Recursos