Exponencial Derivado De Media Móvil

Tengo un valor continuo para el que Id como para calcular una media móvil exponencial. Normalmente Id sólo tiene que utilizar la fórmula estándar para esto: donde S n es la nueva media, alfa es el alfa, Y es la muestra, y S n-1 es el promedio anterior. Desafortunadamente, debido a diversos problemas que no tienen un tiempo de muestreo consistente. Puede que sé que puedo probar, a lo sumo, por ejemplo, una vez por milisegundo, pero debido a factores fuera de mi control, puedo no ser capaz de tomar una muestra de varios milisegundos a la vez. Un caso probable más común, sin embargo, es que simple muestra un poco temprano o tardío: en lugar de toma de muestras a los 0, 1 y 2 ms. Muestreo a 0, 0,9 y 2,1 ms. Yo anticipo que, independientemente de los retrasos, mi frecuencia de muestreo será muy, muy por encima del límite de Nyquist, y por lo tanto no necesita preocuparse acerca de aliasing. Creo que puedo lidiar con esto de una manera más o menos razonable mediante la variación de la alfa apropiada, basado en la cantidad de tiempo desde la última muestra. Parte de mi razonamiento de que esto va a funcionar es que la EMA interpola linealmente entre el punto de datos anterior y la actual. Si tenemos en cuenta el cálculo de un EMA de la siguiente lista de muestras a intervalos de t: 0,1,2,3,4. Debemos obtener el mismo resultado si utilizamos 2t intervalo, donde las entradas se convierten en 0,2,4, justo Si la EMA había asumido que, en t 2 el valor había sido desde 2 t 0. que sería el mismo que el intervalo t de cálculo cálculo en 0,2,2,4,4, que su no hacer. O ¿tiene sentido en absoluto ¿Puede alguien decirme cómo variar la alfa apropiadamente Por favor muestre su trabajo. Es decir. muéstrame la matemática que demuestra que el método realmente está haciendo lo correcto. pidió a 21 Jun 09 en 13:05 Usted shouldn39t obtiene el mismo EMA de entrada diferente. Piense de EMA como un filtro, el muestreo a 2t es equivalente al muestreo hacia abajo, y el filtro se va a dar una salida diferente. Esta claro para mí desde 0,2,4 contiene componentes de frecuencia más altas que 0,1,2,3,4. A menos que la pregunta es, ¿cómo cambio el filtro sobre la marcha para hacer que dan el mismo resultado. Tal vez me estoy perdiendo algo ndash freespace Jun 21 de 09 en 15:52 Sin embargo, la entrada no es diferente, it39s simplemente tomaron muestras con menos frecuencia. 0,2,4 a intervalos 2t es como 0,, 2,, 4 a intervalos t, si el indica que la muestra es ignorado Curt Sampson ndash 21 de Jun 09 en 23:45 Esta respuesta basa en mi buena comprensión de paso bajo filtros (media móvil exponencial es en realidad un filtro de paso bajo de un solo polo), pero mi entendimiento nebuloso de lo que usted está buscando. Creo que la siguiente es lo que quiere: En primer lugar, se puede simplificar la ecuación un poco (se parece más complicado, pero es más fácil en el código). Im que va a utilizar para la salida Y y X para la entrada (en lugar de S para la salida e Y para la entrada, como lo han hecho). En segundo lugar, el valor de alfa aquí es igual a 1-e - Deltat / tau donde DeltaT es el tiempo entre muestras, y tau es la constante de tiempo del filtro de paso bajo. Digo igualdad entre comillas porque esto funciona bien cuando delta T / tau es pequeño en comparación con el 1 y alfa 1-e - Deltat / tau asymp delta T / tau. (Pero no demasiado pequeño: interminables tenga problemas de cuantificación, y a menos que recurrir a algunas técnicas exóticas que en general tienen un extra de N bits de resolución en su estado variable S, donde N log 2 (alfa)). Para mayores valores de delta T / tau el efecto de filtrado comienza a desaparecer, hasta llegar al punto donde alfa es cercano a 1 y ya está, básicamente, sólo la asignación de la entrada a la salida. Esto debería funcionar correctamente con diferentes valores de delta T (la variación de delta T no es muy importante, siempre y cuando alfa es pequeña, de lo contrario se ejecutará en algún lugar extraño Nyquist cuestiones / alias / etc), y si se está trabajando en un procesador donde la multiplicación es más barato que la división, o cuestiones de punto fijo son importantes, precalcular omega 1 / tau, y considerar tratando de aproximar la fórmula para alfa. Si realmente quieres saber cómo derivar la fórmula alfa 1-e - Deltat / tau y luego considerar su diferencial fuente ecuación: que, cuando X es una función escalón unitario, tiene la solución Y1 - e - t / tau. Para valores pequeños de DeltaT, el derivado se puede aproximar por DeltaY / delta T, produciendo DeltaT X DeltaY (XY) (delta T / tau) alfa Y tau DeltaY / (XY) y la extrapolación de alfa 1-e - Deltat / tau viene de tratando de hacer coincidir el comportamiento con el caso de la función escalón unitario. ¿Le indique los detalles sobre la quottrying para que coincida con la parte behaviorquot entiendo su solución en tiempo continuo Y 1 - exp (-t47) y su generalización a una función de paso reducido con una magnitud X y la condición inicial y (0). pero I39m no ver cómo poner estas ideas en conjunto para lograr el resultado. ndash Rhys Ulerich de mayo de 4 13 a las 22:34 Esta no es una respuesta completa, pero puede ser el comienzo de una. Su por lo que yo tengo con esto en una hora o así de jugar Im publicar como un ejemplo de lo que estoy buscando, y tal vez una inspiración para otras personas que trabajan en el problema. Comienzo con S 0. que es el promedio resultante de la media de los últimos S-1 y la muestra tomada en Y 0 0 t. (T1 - t0) es mi intervalo de muestra y alfa se establece en lo que sea apropiado para ese intervalo de la muestra y el período durante el cual deseo a la media. Consideré lo que sucede si me olvido de la muestra en t 1 y en lugar de tener que conformarse con la muestra Y2 tomada en t2. Bueno, podemos empezar por la expansión de la ecuación para ver lo que habría ocurrido si hubiéramos tenido Y1: Me he dado cuenta de que la serie parece extenderse infinitamente esta manera, ya que podemos sustituir el S n en el lado derecho de forma indefinida: Ok , por lo que no es realmente un polinomio (tonto de mí), pero si se multiplica el término inicial por uno, entonces vemos un patrón: Hm: su una serie exponencial. Quelle sorpresa Imagínese que la salida de la ecuación para un promedio móvil exponencial Así que de todos modos, tengo esta x 0 x 1 x 2 x 3. Lo que va, y estoy seguro que huele Im e o un logaritmo natural patadas por aquí, pero no puedo recordar dónde me dirigía al lado antes de correr fuera de tiempo. Cualquier respuesta a esta pregunta, o cualquier prueba de la corrección de tal respuesta, depende en gran medida del youre de datos de medición. Si se tomaron muestras en t 0 0 ms. t 1 y t 2 0,9 ms 2.1ms. pero su elección de la alfa se basa en 1-ms-intervalos, y por lo tanto desea un alfa ajustado localmente n. la prueba de la corrección de la elección significaría conocer los valores de la muestra en t1ms y t2ms. Esto lleva a la pregunta: ¿Se puede interpolar los datos razonables para tener conjeturas sanos de lo que podría haber sido en-entre los valores O puede que incluso interpolar la media en sí Si ninguno de estos es posible, a continuación, por lo que yo veo, la lógica elección de un en-entre el valor Y (t) es el promedio calculado más recientemente. es decir, Y (t) asymp S n donde n es tal que maxmial t n LTT. Esta elección tiene una consecuencia simple: Deje alfa solo, sin importar cuál era la diferencia de tiempo. Si, por otro lado, es posible interpolar sus valores, entonces esto le dará muestras constantes intervalo averagable. Por último, si es posible incluso para interpolar la media en sí, eso sería hacer que la pregunta sin sentido. contestada 21 de Jun 09 en 15:08 balpha 9830 25.7k 9679 9 9679 84 9679 115 Me gustaría pensar que puedo interpolar los datos de mi: dado que I39m muestreo a intervalos discretos, I39m ya hacerlo con una norma EMA De todos modos, supongo que necesito un quotproofquot que muestra funciona así como un EMA estándar, que también ha producirá un resultado incorrecto si los valores no están cambiando bastante bien entre períodos de muestra. ndash Curt Sampson Jun 21 de 09 en 15:21 Pero that39s lo I39m diciendo: Si se tiene en cuenta la EMA una interpolación de los valores, you39re hecho si deja alfa, ya que es (debido a la inserción de la media más reciente como Y doesn39t cambiar el promedio) . Si usted dice que necesita algo que quotworks así como una norma EMAquot - what39s mal con el original A menos que tenga más información acerca de la medición you39re de datos, los ajustes locales a alfa será, en el mejor arbitraria. ndash balpha 9830 Jun 21 de 09 en 15:31 Me gustaría dejar el valor alfa solo, y rellenar los datos que faltan. Dado que usted no sabe lo que sucede durante el tiempo en que no puedes ejemplo, puede llenar esas muestras con 0s, o mantener el valor anterior estable y utilizar esos valores para la EMA. O alguna interpolación hacia atrás una vez que haya una nueva muestra, rellene los valores que faltan, y vuelve a calcular la EMA. Lo que estoy tratando de llegar es que hay una x n de entrada que tiene agujeros. No hay manera de moverse por el hecho de que se echa en falta datos. Así que usted puede utilizar una retención de orden cero, o se establece en cero, o algún tipo de interpolación entre xn y xnM. donde M es el número de muestras que faltan y n el inicio de la brecha. Posiblemente, incluso el uso de valores antes de n. contestada 21 de Jun 09 en 13:35 de pasar una hora o así curioseaba un poco con la matemáticas para esto, yo creo que simplemente variando la alfa realidad me dará la interpolación adecuada entre los dos puntos que usted habla, pero en una forma mucho más simple. Además, creo que la variación de la alfa también se ocupará de properply con muestras tomadas entre los intervalos de muestreo estándar. En otras palabras, I39m en busca de lo que usted describe, pero tratando de utilizar las matemáticas para averiguar la forma más sencilla de hacerlo. ndash Curt Sampson Jun 21 de 09 en 14:07 Me don39t que hay una bestia como interpolationquot quotproper. Simplemente don39t sabe lo que ocurrió en el momento en que no se está muestreando. El bien y el mal interpolación implica un cierto conocimiento de lo que se ha perdido, ya que se necesita para medir en contra de que para juzgar si una interpolación es bueno o malo. A pesar de esto dicho, se puede colocar restricciones, es decir, con la máxima aceleración, velocidad, etc. Creo que si lo hace saber cómo modelar los datos que faltan, entonces usted acaba de modelar los datos que faltan, a continuación, aplicar el algoritmo de EMA, sin cambios, en vez de cambiar alfa. Sólo mi 2c :) freespace ndash Jun 21 de 09 en 14:17 Esto es exactamente lo que estaba haciendo en mi edición en la pregunta hace 15 minutos: quotYou simplemente don39t sé lo que ocurrió en el momento en que no se está muestreando, pero quot that39s verdadera incluso si realiza una muestra a cada intervalo designado. Por tanto, mi contemplación de Nyquist: siempre y cuando usted sabe las direcciones de cambio de forma de onda doesn39t más de cada par de muestras, el asunto real shouldn39t intervalo de muestra, y debe ser capaz de variar. La ecuación EMA me parece exactamente para calcular como si la forma de onda cambia linealmente desde el último valor de la muestra a la actual. ndash Curt Sampson Jun 21 de 09 en 14:26 Me don39t piensan que es muy cierto. Nyquist39s teorema requiere requiere mínimo de 2 muestras por período de ser capaz de identificar de forma exclusiva la señal. Si don39t hacer eso, se obtiene aliasing. Sería lo mismo que el muestreo como FS1 durante un tiempo, a continuación, FS2, luego de vuelta a FS1, y se obtiene aliasing en los datos cuando se muestra con FS2 si FS2 está por debajo del límite de Nyquist. También debo confesar que no entiendo lo que quiere decir con cambios quotwaveform linealmente desde última muestra a onequot actual. Podría explicar Saludos, Steve. freespace ndash Jun 21 de 09 en 14:36 ​​Esto es similar a un problema abierto en mi lista de tareas. Tengo un esquema elaborado en cierta medida, pero no tienen trabajo matemático para respaldar esta sugerencia todavía. Resumen de actualización de amplificador: Me gustaría mantener el factor de suavizado (alfa) independiente del factor de compensación (que me refiero como beta aquí). Jasons excelente respuesta ya aceptado aquí funciona muy bien para mí. Si también se puede medir el tiempo transcurrido desde la última muestra fue tomada (en múltiplos redondeadas de su tiempo de muestreo constante - por lo que 7.8 ms desde la última muestra sería de 8 unidades), que podrían ser utilizados para aplicar el suavizado varias veces. Aplicar la fórmula 8 veces en este caso. Usted ha hecho efectiva una suavización sesgado más hacia el valor actual. Para obtener un mejor suavizado, tenemos que ajustar el alfa mientras se aplica la fórmula 8 veces en el caso anterior. ¿Cómo será esta aproximación suavizado pierdas ya ha logrado 7 muestras en el ejemplo anterior Esto se aproximó en el paso 1 con un aplanado reanudación de la aplicación del valor actual de un adicional de 7 veces Si definimos un factor beta de aproximación que se aplicará junto con alfa (como alphabeta en lugar de sólo alfa), vamos a asumir que el 7 perdidas muestras estaban cambiando suavemente entre los valores de las muestras anteriores y actuales. contestada 21 de Jun 09 en 13:35 Yo pienso en esto, pero un poco de curioseaba con las matemáticas me llegué al punto donde creo que, en lugar de aplicar la fórmula de ocho veces con el valor de la muestra, que pueda hacer un cálculo de una nueva alfa que me permita aplicar la fórmula de una vez, y me da el mismo resultado. Además, esto sería tratar de forma automática con el tema de muestras desplazadas desde los tiempos de muestreo exactos. ndash Curt Sampson Jun 21 de 09 en 13:47 La única aplicación está muy bien. Lo que aún no estoy seguro acerca de cómo es bueno es la aproximación de los 7 valores que faltan. Si el movimiento continuo hace que el valor de la fluctuación mucho entre los 8 milisegundos, las aproximaciones pueden ser bastante fuera de la realidad. Pero, entonces, si usted está muestreando en 1 ms (la más alta resolución con exclusión de las muestras retardadas) que ya se han dado cuenta la fluctuación dentro de 1 ms no es relevante. Funciona este razonamiento para usted (Todavía estoy tratando de convencer a mí mismo). ndash nik Jun 21 de 09 en 14:08 derecha. Ese es el factor beta de mi descripción. Un factor beta se calcula basándose en el intervalo de diferencia y las muestras actuales y anteriores. La nueva alfa será (alphabeta) pero va a ser usada solamente para esa muestra. Mientras que usted parece ser 39moving39 la alfa en la fórmula, que tienden hacia la constante alfa (factor de suavizado) y un beta calculada de forma independiente (un factor de sintonización) que compensa las muestras se perdió hace un momento. ndash nik Jun 21 de 09 en 15: 236. Derivada de la función exponencial La derivada de e x es bastante notable. La expresión para la derivada es la misma que la expresión que empezamos con esto es, e x ¿Qué significa esto Esto significa que la pendiente es el mismo que el valor de la función (la Y-valor) para todos los puntos de la gráfica. Ejemplo: Tomemos el ejemplo cuando x 2. En este punto, la Y-valor es E 2 asymp 7,39. Dado que la derivada de e x es e x. entonces la pendiente de la recta tangente en x 2 también es e2 asymp 7,39. Podemos ver que es cierto en el gráfico: Vamos a ver ahora si bien es cierto en algunos otros valores de x. Podemos ver que en x 4, la Y-valor es 54,6 y la pendiente de la tangente (en rojo) también es 54,6. En x 5, la Y-valor es 148,4, como es el valor de la derivada y la pendiente de la tangente (en verde). Otras fórmulas para Derivadas de funciones exponenciales si u es una función de x. podemos obtener el derivado de una expresión en forma electrónica u: Si tenemos una función exponencial con un poco de base b. tenemos el siguiente derivado: Estas fórmulas se obtienen al aplicar los conceptos primeros principios. Véase el capítulo de funciones exponenciales y logarítmicas si necesita un repaso de las funciones exponenciales antes de comenzar esta sección. Ejemplo 1 Encontrar la derivada de y 10 x 3. Ejemplo 2La 8220MACD Approach8221 a Derivada (tasa de cambio) Estimación Esta página describe el approach8221 8220MACD para filtrar para estimar derivados (tasa de cambio de variables en el tiempo), y la segunda derivadas, así. Esta página es parte de la sección de filtrado que es parte de la Guía para la detección y diagnóstico de fallos .. Una visión general del MACD (doble diferencia del filtro) se acercan La idea central es restar un valor fuertemente filtrada desde un valor levemente filtrado, como se se muestra en el siguiente diagrama de bloques. (A factor de escala debe ser aplicada, que no se muestra aquí.) En este diagrama, los filtros son filtros exponenciales. con constantes de tiempo lt. También se incluye el caso extremo con 0 (sin filtro de luz en absoluto), como se discutió en una sección especial más adelante. Es decir, simplemente restar un valor fuertemente filtrada a partir del valor actual. Esto es intuitivamente atractiva: en términos generales, el valor levemente filtrado se aproxima a un valor reciente, y el valor en gran medida filtrada se aproxima a un valor mayor. Los derivados son la diferencia entre un valor reciente y un valor de edad, después de dividir por un factor de escala que representa un intervalo de tiempo. El acrónimo original de 8220MACD8221 significa 8220Moving promedio convergencia Divergence8221. Esta terminología describe un cálculo particular utilizado para el análisis de tendencias para las inversiones. En ese caso, el corazón del cálculo implica filtros exponencial con 12 semanas y 26 semanas de constantes de tiempo. Este cálculo MACD específica también lanza en otro filtro exponencial 9-semanas en serie, para filtrar la estimación derivado aún más, y también permitir la estimación de la segunda derivada. Aquí, utilizamos la terminología approach8221 8220MACD en el sentido de la idea de tomar la diferencia de dos salidas de filtro para estimar un derivado. Esta parte average8221 8220moving de los abusos acrónimo MACD ARMA 8220moving terminología average8221. ya que no hay historial de entrada que se utiliza - sólo la entrada de corriente. Esta denominación continuó la práctica desafortunada (utilizado en el análisis de valores y algunos otros lugares) de llamar a un filtro exponencial average8221 un movimiento 8220exponentially ponderada (EWMA o EMA), a pesar de que no es una media móvil utilizando un lenguaje tradicional de series de tiempo. Efectos de las constantes de tiempo de los filtros de exponenciales en un enfoque MACD Cuando se utilizan filtros exponenciales con un intervalo de tiempo de muestreo fijo, la escala de tiempo se basa en el tiempo de la muestra. Para convertir a la derivada en el tiempo, dividir la salida por el intervalo de tiempo de muestreo. ¿Por qué MACD estimar la derivada temporal Puede omitir la explicación de esta aproximación y sólo tiene que utilizar los resultados anteriormente. El análisis que sigue es para el equivalente de tiempo continuo (analógica) de estos filtros digitales. Hacemos algunos 8220hand waving8221 que las salidas de los filtros para el retardos digitales de primer orden analógica y son los mismos en los tiempos de muestreo, cuando el 8220smoothing8221 constante digital (un número entre 0 y 1) se establecen en función de la constante de tiempo. Esto se explica en la sección sobre el filtro exponencial. Al observar el equivalente de tiempo continuo, podemos usar las transformadas de Laplace, que son, probablemente, más comúnmente conocido que las transformadas z de sistemas de tiempo discreto. El equivalente al diagrama MACD anteriormente puede entonces ser representado por el siguiente diagrama de bloques, donde los filtros exponenciales son sustituidos por el correspondiente primer orden se retrasa: entonces podemos escribir la ganancia G (s) de este sistema como Es decir, el MACD cálculo es el equivalente de los mismos dos filtros en serie, en serie con un elemento diferenciador. El término de ganancia para el bloque general es la diferencia de las constantes de tiempo. En forma de diagrama de bloques, esto es: El caso especial de un solo filtro En el caso especial de 0, el primer bloque en el esquema equivalente anterior tiene ninguna dinámica - sólo una ganancia de 1, lo que puede ser ignorada. A continuación, la estimación derivada se acaba de filtrado por el filtro único con constante de tiempo y la ganancia. Este es el resultado para el estimador más simple - cuando se acaba de restar un valor filtrado del valor de entrada. En forma de diagrama de bloques, la aplicación es simplemente: Una aproximación para las bajas frecuencias La fórmula anterior para el aumento de MACD se puede reescribir como: Para frecuencias más bajas, s se aproxima a cero, por lo que los s al cuadrado término puede despreciarse como una aproximación. Después de desechar ese término, el diagrama de bloques del sistema es de aproximadamente Es decir, tenemos un filtro de primer orden (lag) en serie con un elemento diferenciador con una ganancia. El filtro de primer orden tiene un tiempo equivalente constante a la suma de las constantes de tiempo originales. El término de ganancia para el bloque general es la diferencia de las constantes de tiempo. MACD para la estimación de la segunda derivada El cálculo completo MACD consiste en 3 filtros exponenciales. La estimación derivado descrito anteriormente, cuando se representa en un gráfico, se llama el line8221 8220MACD. Un filtro adicional llamado el filter8221 8220signal luego filtra aún más la salida de MACD (con una constante para el cálculo MACD típico tiempo 9 semanas). La salida del filtro de señal que se llama el 8220signal8221. Un resta (MACD - señal) se llama el 8220histogram8221, no porque es un histograma real en el uso normal de probabilidad, pero probablemente debido a que por lo general se representa con barras. El 8220histogram8221 es una estimación de la segunda derivada, con ganancia adicional y constante de tiempo del filtro de señal. El 8220histogram8221 calcula la segunda derivada, ya que, como se señaló anteriormente, restando una variable filtrada de la variable genera una estimación de su derivada en el tiempo. La entrada al filtro de señal ya es la primera derivada, por lo que el 8220histogram8221 calcula la derivada de que, para obtener la segunda derivada. Ya es lo suficientemente filtrado en el lugar que sólo se necesita un filtro de 8220signal8221 adicional para estimar la segunda derivada. El artículo de Wikipedia sobre el MACD proporciona una buena visualización de los cálculos para el análisis de precio de las acciones, con un ejemplo gráfico. En 8220technical Stock analysis8221, 8220velocity8221 significa derivado, y 8220acceleration8221 significa segunda derivada. Ventajas y desventajas de la 8220MACD approach8221 Las ventajas son la sencillez, el cómputo mínimo, y el almacenamiento de datos mínima. Los dos filtros exponenciales son fáciles de implementar y ampliamente disponible en los sistemas existentes. filtros exponenciales tienen un requisito mínimo de memoria para los datos - sólo la salida anterior, y el cálculo más rápido (suponiendo tamaño de la muestra de tiempo fijo). El enfoque MACD tiene mucho menos que un filtro de cómputo completo de mínimos cuadrados. Aunque el caso especial del filtro Savitzky-Golay es comparable por su sencillez y esfuerzo computacional. Los resultados son muy suavemente cambiando salidas, en gran medida se retrasó de manera que no hay rebasamiento de la estimación derivada. Una desventaja es el retardo adicional en comparación con, por ejemplo, un filtro de mínimos cuadrados. También, algunos pueden ser incómodo con el hecho de que este es un filtro de respuesta de impulso infinito (IIR). Como resultado, después de un cambio de paso, la señal de la estimación derivado seguirá siendo el mismo esencialmente para siempre, ya que decae hacia cero. En el mundo real, la entrada estará cambiando constantemente, así que esto es poco probable que sea un problema. filtros exponenciales son filtros IIR, pero son muy usadas en los sistemas de control. Derechos de autor 2010 - 2013, Greg StanleyExponential Filtrar esta página se describen 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: El estocástico RSI aproximadamente: Acerca de los gráficos de valores de RSI y el análisis técnico de los indicadores basados ​​RSI - cómo el comercio del oscilador Derivada - gráficos de cotizaciones ejemplo de análisis técnico. Descripción El oscilador Derivado fue desarrollado por Constanza Browns oscilador Derivada y fue publicado en su libro Análisis quotTechnical para el comercio Professionalquot. Básicamente, el oscilador derivado es una versión avanzada de la RSI (Relative Strength Index). Se aplica principio histograma MACD para el RSI doble suavizado - el oscilador derivada es la diferencia entre el RSI suavizado doble y simple MA se le aplica. Análisis Técnico Oscilador Derivado parece histograma MACD en los gráficos de valores - que también se utiliza en el análisis técnico de la misma manera como lo hace el histograma MACD. Básicamente, si lo prefiere analizar la Suavizadas RSI y desea generar señales en los cruces de la Suavizadas RSI y sus señales de línea a continuación oscilador derivado es el camino a seguir. En el gráfico siguiente se puede ver un ejemplo de generación de señales de operación en un indicador y su línea de señal. En el caso del oscilador Derivado de la línea verde en el gráfico a continuación representaría doble suavizado RSI y línea roja que representaría un SMA aplicada a duplicar RSI suavizada. Tenga en cuenta que el ejemplo siguiente gráfico no tiene oscilador Derivada - mostramos sólo para explicar la mecánica detrás del análisis oscilador derivados. Gráfico 1: Ejemplo de sistema de comercio basado en cruces de un indicador y su línea de señal: Como se mencionó anteriormente, el oscilador Derivado parece histograma MACD y se analizó como histograma MACD: lectura oscilador derivada positiva se considera alcista lectura oscilador derivada negativa son considerada bajista. Respetuosamente un sistema de comercio simple basado en el análisis técnico Derivado oscilador generaría señales de comercio en los cruces de oscilador derivados con el 0 de la línea central (cero) en torno al cual oscila: Comprar cuando osciladores derivados se vuelve positivo después de estar por debajo de cero vender cuando las gotas Derivados del oscilador en zona negativa después de ser positivo. En el gráfico de QQQ Stock continuación puede ver un ejemplo de señales de oscilador y comercio de productos derivados basados ​​en este análisis técnico indicador. Gráfico 2: Tabla de valores y QQQ oscilador Derivado de ejemplos señales. Por nuestros resultados del análisis del oscilador Derivado se encuentra en algún lugar en medio de otra popular en los indicadores de análisis técnico (Haga clic aquí para ver la tabla de especificaciones) de fórmulas y cálculos para calcular el oscilador Derivada, el RSI se debe calcular en primer lugar: RSI 100 - 100 / (1 RS), donde RS (promedio de ganancias) / (pérdidas) promedio promedio donde la ganancia y las pérdidas medias se calculan como el cambio de precios promedio de barras de precios positivos y negativos con respeto. RSI fórmula simplificada parece RSI Ganancias / (Pérdidas Ganancias) 100, donde la utilidad es la suma de los cambios de barras positivas y las pérdidas es la suma absoluta de los cambios de las barras negativas. El siguiente paso sería aplicar una media móvil exponencial de RSISmoothed RSI EMA (RSI, n1), donde n1 es un periodo de barras de EMA En el tercer EMA paso se aplica againDouble Suavizadas RSI EMA (alisado RSI, n2) donde n2 es un bar período de EMA Entonces media móvil simple se aplica a la doble Suavizadas RSI como una señal lineSignal Línea SMA (doble Suavizadas RSI, n3) En la última etapa del oscilador derivados se calcula como la diferencia entre el doble Suavizadas RSI y su señal LineDerivative oscilador doble Suavizadas RSI - señal de línea Derechos de autor 2004 - 2016 Grupo de resalte Inversiones. Todos los derechos reservados. Este material no puede ser copiado, transmitido, reformado o redistribuido. Nuestras páginas están en constante escaneados. Si vemos que cualquiera de nuestro contenido es publicado en otro sitio web, nuestra primera acción será informar este sitio a Google y Yahoo como un sitio web de spam. Declaración de confidencialidad: 169 1997-2013 MarketVolume. 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