Moving Media Filtro Dimostrativi

Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono per l'attuale Medie dati points. Moving: cosa sono tra i più popolari indicatori tecnici, medie mobili vengono utilizzati per misurare la direzione del trend corrente. Ogni tipo di media mobile (comunemente scritto in questo tutorial come MA) è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un certo numero di punti dati del passato. Una volta determinato, la media risultante viene quindi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare i dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutti i mercati finanziari. La forma più semplice di una media mobile, opportunamente noto come media mobile semplice (SMA), è calcolato prendendo la media aritmetica di un dato insieme di valori. Ad esempio, per calcolare una media mobile di 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10. Nella figura 1, la somma dei prezzi negli ultimi 10 giorni (110) è diviso per il numero di giorni (10) per arrivare alla media a 10 giorni. Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, lo stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma includerebbe i prezzi negli ultimi 50 giorni. La media risultante di seguito (11) tiene conto degli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene ha un prezzo relativamente agli ultimi 10 giorni. Forse vi state chiedendo il motivo per cui gli operatori tecnici chiamano questo strumento un movimento solo un mezzo normale media e non. La risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminati dal set e nuovi punti di dati deve venire a sostituirli. Così, il set di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati non appena disponibili. Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene contabilizzato. In figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, la scatola rossa (che rappresenta gli ultimi 10 punti dati) si sposta verso destra e l'ultimo valore di 15 è scesa dal calcolo. Dato che il relativamente piccolo valore di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione insieme di dati, cosa che fa, in questo caso da 11 a 10. Che Do medie mobili assomigliare Una volta che i valori della MA sono stati calcolati, essi vengono tracciati su un grafico e collegate per creare una linea di media mobile. Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma come vengono utilizzati può variare drasticamente (più in seguito). Come si può vedere nella figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile su qualsiasi tabella regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo. Queste linee curve possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma youll abituarsi a loro col passare del tempo. La linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è il prezzo medio degli ultimi 100 giorni. Ora che avete capito ciò che una media mobile è e quello che sembra, e introduce un diverso tipo di media mobile e di esaminare come si differenzia dal già citato media mobile semplice. La media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici, ha i suoi critici. Molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto della serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nella sequenza. I critici sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto ai dati meno recenti e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale. In risposta a queste critiche, i commercianti hanno iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, la più famosa delle quali è la media mobile esponenziale (EMA). (Per approfondimenti, consultare Nozioni di base di medie mobili calibrati e cosa è la differenza tra un SMA e un EMA) media mobile esponenziale La media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di renderlo più reattivo alle nuove informazioni. Imparare l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi. Tuttavia, per voi la matematica geek là fuori, qui è l'equazione EMA: Quando si utilizza la formula per calcolare il primo punto della EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come EMA precedente. Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì. Vi abbiamo fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi reali di come calcolare sia una semplice media mobile e una media mobile esponenziale. La differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come il SMA e l'EMA sono calcolati, consente di dare un'occhiata a come queste medie differiscono. Osservando il calcolo della EMA, si noterà che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata. In figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzati in ogni media è identico (15), ma l'EMA risponde più velocemente alle variazioni dei prezzi. Si noti come l'EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA quando il prezzo è in declino. Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare l'EMA sopra la SMA. Cosa significano i diversi medie mobili giorni medi sono un indicatore del tutto personalizzabile, il che significa che l'utente può scegliere liberamente qualunque arco di tempo che vogliono durante la creazione del media. I periodi più comuni utilizzati in medie mobili sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni. Più breve è l'intervallo di tempo utilizzato per creare la media, più sensibile sarà alle variazioni di prezzo. Più lungo è il periodo di tempo, meno sensibili, o più levigata fuori, la media sarà. Non vi è alcun periodo di tempo giusto da utilizzare durante la configurazione degli medie mobili. Il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che si adatta la vostra strategia. Medie mobili: Come utilizzare ThemFIR filtro Basics 1.1 Quali sono quotFIR filtri filtersquot FIR sono uno dei due principali tipi di filtri digitali utilizzati in Digital Signal Processing (DSP) le applicazioni, l'altro tipo di essere IIR. 1.2 Che cosa significa quotFIRquot quotFIRquot significa quotFinite Impulse Responsequot. Se si mette in un impulso, cioè un campione quot1quot singolo seguito da molti campioni quot0quot, zeri verrà fuori dopo che il campione quot1quot si è fatto strada attraverso la linea di ritardo del filtro. 1.3 Perché è la risposta all'impulso quotfinitequot Nel caso comune, la risposta all'impulso è finito perché non c'è feedback nel FIR. Una mancanza di feedback garantisce che la risposta all'impulso sarà finita. Pertanto, il termine quotfinite impulso responsequot è quasi sinonimo di quotno feedbackquot. Tuttavia, se il feedback è impiegato ancora la risposta all'impulso è finita, il filtro è ancora un FIR. Un esempio è il filtro media mobile, in cui è sottratto il campione prima Nth (retroazionato) ogni volta che un nuovo campione viene in Questo filtro ha una risposta all'impulso finita pur utilizzando risposte:. Dopo N campioni di un impulso, l'uscita sarà sempre zero. 1.4 Come si pronuncia quotFIRquot Alcune persone dicono le lettere F-I-R altre persone pronunciano come se fosse un tipo di albero. Noi preferiamo l'albero. (La differenza è se si parla di un filtro F-I-R o un filtro FIR.) 1.5 Qual è l'alternativa alla FIR filtri filtri DSP possono anche essere quotInfinite Impulse Responsequot (IIR). (Vedere dspGurus IIR FAQ.) Filtri IIR utilizzare il feedback, in modo che quando si inserisce un impulso all'uscita suona teoricamente all'infinito. 1.6 Come si filtri FIR confronta con filtri IIR Ognuno ha vantaggi e svantaggi. In generale, però, i vantaggi di filtri FIR superano gli svantaggi, in modo che siano usati molto più IIRS. 1.6.1 Quali sono i vantaggi di filtri FIR (rispetto ai filtri IIR) Rispetto ai filtri IIR, filtri FIR offrono i seguenti vantaggi: Possono essere facilmente progettati per essere phasequot quotlinear (e di solito lo sono). In parole povere, i filtri lineare fase di ritardo del segnale di ingresso, ma donrsquot distorcono la sua fase. Sono semplici da implementare. Nella maggior parte dei microprocessori DSP, il calcolo FIR può essere fatto avvolgendo una singola istruzione. Essi sono adatti per le applicazioni multi-rate. Con multi-rate, si intende sia quotdecimationquot (riducendo la frequenza di campionamento), quotinterpolationquot (aumentando la frequenza di campionamento), o entrambi. Sia decimando o interpolazione, l'uso di filtri FIR permette alcuni dei calcoli vengono omesse, fornendo così un importante efficienza computazionale. Al contrario, se si utilizzano filtri IIR, ciascuna uscita deve essere calcolato individualmente, anche se tale uscita sarà scartato (in modo che le risposte siano incorporati nel filtro). Hanno desireable proprietà numerici. In pratica, tutti i filtri DSP devono essere implementati utilizzando l'aritmetica a precisione finita, cioè, un numero limitato di bit. L'impiego di aritmetica precisione finita in filtri IIR può causare notevoli problemi dovuti all'uso di feedback, ma filtri FIR senza feedback solito può essere implementata utilizzando meno bit, e il progettista ha meno problemi pratici da risolvere relativo all'aritmetica non ideale. Possono essere implementate utilizzando l'aritmetica frazionata. A differenza dei filtri IIR, è sempre possibile implementare un filtro FIR utilizzando coefficienti di grandezza inferiore a 1,0. (Il guadagno complessivo del filtro FIR può essere regolato in uscita, se desiderato). Questa è una considerazione importante quando si utilizza DSP punto fisso, perché rende l'applicazione molto più semplice. 1.6.2 Quali sono gli svantaggi di filtri FIR (rispetto ai filtri IIR) Rispetto ai filtri IIR, filtri FIR a volte hanno lo svantaggio che essi richiedono più calcolo eo memoria per raggiungere un determinato caratteristica di risposta del filtro. Inoltre, alcune risposte non sono pratici da realizzare con filtri FIR. 1.7 Quali termini sono usati per descrivere FIR filtri Impulse Response - Il responsequot quotimpulse di un filtro FIR è in realtà solo l'insieme di coefficienti FIR. (Se si mette un quotimplusequot in un filtro FIR che consiste di un campione quot1quot seguita da molti campioni quot0quot, l'uscita del filtro sarà l'insieme di coefficienti, come il 1 campione si muove oltre ciascun coefficiente a turno per formare l'uscita.) Tap - un quottapquot FIR è semplicemente una coppia coefficientdelay. Il numero di rubinetti FIR, (spesso indicati come quotNquot) è un'indicazione di 1) la quantità di memoria necessaria per implementare il filtro, 2) il numero di calcoli necessari, e 3) la quantità di quotfilteringquot il filtro può fare a tutti gli effetti, più rubinetti significa più stopband attenuazione, meno ondulazione, filtri più stretti, ecc Multiply-Accumulate (MAC) - In un contesto FIR, un quotMACquot è l'operazione di moltiplicare un coefficiente da parte del campione di dati in ritardo corrispondente e accumulando il risultato. FIR di solito richiedono un MAC per ogni rubinetto. La maggior parte dei microprocessori DSP implementano l'operazione MAC in un unico ciclo di istruzione. Transizione Band - La banda di frequenze tra bordi banda passante e stopband. La stretta è la banda di transizione, i più rubinetti sono tenuti a realizzare il filtro. (A quotsmallquot transizione risultati della band in un filtro quotsharpquot.) La linea di ritardo - l'insieme di elementi di memoria che implementano gli elementi di ritardo quotZ-1quot del calcolo FIR. Buffer circolare - Un buffer speciale che è quotcircularquot perché incremento alla fine provoca l'avvolgimento all'inizio, o perché decrementare dall'inizio induce a avvolgere intorno alla fine. buffer circolare sono spesso forniti da microprocessori DSP per attuare il quotmovementquot dei campioni attraverso la FIR ritardo linea senza dover spostare letteralmente i dati in memoria. Quando un nuovo campione viene aggiunto al buffer, sostituisce automaticamente il più vecchio.