Moyenne Mobile Sinusoïdale

Moyennes mobiles La moyenne mobile est calculée en faisant la moyenne des valeurs de prix sur l'intervalle spécifié Longueur. Notez qu'il n'y a pas d'intervalle donné, toutes les valeurs sont par rapport à l'intervalle de temps affiché actuel du graphique. 160A reliant les moyennes crée un effet de lissage qui peut aider à prédire les tendances ou à révéler d'autres modèles importants. 160La moyenne mobile peut être décalée vers l'arrière ou vers l'avant à l'aide du paramètre Décalage. La moyenne mobile adaptative devient plus sensible lorsque le prix se déplace dans une certaine direction et devient moins sensible aux mouvements de prix lorsque le prix est volatil. Double exponentiel (DEMA) Le DEMA se compose d'une moyenne mobile exponentielle unique et d'une moyenne mobile exponentielle double. Exponentielle La moyenne mobile exponentielle affecte un poids plus important à la barre la plus récente, puis diminue exponentiellement à chaque barre. Il réagit rapidement aux changements récents des prix. 160 Moyenne mobile exponentielle. La moyenne mobile Hull utilise la racine carrée du nombre de barres pour calculer le lissage. Il a un haut niveau de lissage, mais réagit aussi rapidement aux changements de prix. 160 Moyenne mobile de la coque. Régression linéaire La régression linéaire trace le chemin du point final d'une droite de régression linéaire à travers le graphique. La moyenne mobile modifiée utilise un facteur de déclin pour l'aider à s'adapter à la hausse ou à la baisse du prix de négociation. La moyenne mobile simple est calculée en ajoutant les prix de clôture des barres précédentes (le nombre de barres est sélectionné par vous) et en le divisant par le nombre de barres. Le poids nominal est donné à chaque barre. 160 Moyenne mobile simple. Sine-weighted La moyenne mobile Sine-Weighted prend sa pondération de la première moitié d'un cycle d'onde sinusoïdale ainsi la plus grande pondération est donnée aux données dans le milieu. La moyenne mobile lissée donne aux prix récents la même pondération que les prix historiques. Le calcul utilise toutes les données disponibles. Il soustrait hier Mois moyen lissé du prix d'aujourd'hui ajoute alors ce résultat à la moyenne mobile lissée hier. Série temporelle La moyenne mobile de la série chronologique est créée en utilisant une technique de régression linéaire. 160Il trace le dernier point d'une droite de régression linéaire en fonction du nombre de barres utilisées dans l'étude. Ces points sont alors reliés pour former une moyenne mobile. 160160160 Moyenne mobile de la série chronologique. Triangulaire La moyenne mobile triangulaire donne le plus de poids aux barres au milieu de la série. Il est également calculé à la moyenne deux fois afin qu'il ait plus de lissage que d'autres moyennes mobiles. 160 Moyenne mobile triangulaire. La moyenne mobile variable ajuste le poids attribué à chaque barre en fonction de la volatilité pendant la barre correspondante. Moyenne mobile variable. La moyenne mobile VIDYA (indice de volatilité moyenne dynamique) utilise un indice de volatilité pour pondérer chaque barre. 160 Moyenne mobile VIDYA. La moyenne mobile pondérée attribue un poids plus important à la barre la plus récente, puis diminue arithmétiquement à chaque barre, en fonction du nombre de barres choisies pour l'étude, jusqu'à ce qu'elle atteigne un poids de zéro. 160 Moyenne mobile pondérée. Welles Wilder Smoothing La moyenne mobile de lissage de Welles Wilder réagit lentement aux changements de prix. 160 Welles Wilder moyenne mobile lissant. Préférences Si vous cliquez avec le bouton droit de la souris sur la moyenne mobile et sélectionnez Préférences, vous obtiendrez l'une des boîtes de dialogue ci-dessous. 160Tous les différents types de moyennes mobiles ont les mêmes préférences, à l'exception de la moyenne mobile adaptative et de la moyenne mobile VIDYA. 160C'est là que vous entrez la longueur (nombre de barres à utiliser), décalage (utilisé pour déplacer la moyenne mobile vers l'avant ou vers l'arrière dans le temps), 160 et source (ouvert, haut, bas, fermé). Cette boîte de dialogue vous permet également de sélectionner la couleur et l'épaisseur de la ligne de la moyenne mobile. 160 Préférences de la moyenne mobile. Les préférences pour la moyenne mobile adaptative vous permettent de définir les valeurs pour le lissage de rapide et lent. Les préférences pour la moyenne mobile VIDYA sont les mêmes que ci-dessus, sauf pour le champ R2Scale. 160Il s'agit de l'échelle R-carrée qui est utilisée dans le calcul de la régression linéaire. 160 Cadres de temps moyens mobiles En utilisant des moyennes mobiles, trois cadres de temps sont généralement reconnus: à court terme (à savoir 10), à terme intermédiaire (à savoir 50) et à long terme (200). La MA à 10 périodes est celle qui se rapproche le plus du mouvement réel des prix. Le 50-peroid est le deuxième plus proche du mouvement des prix réels et le 200-période est le plus éloigné du mouvement des prix. 160 Moyennes mobiles simples de 10 jours, de 50 jours et de 200 jours sur le même diagramme. Filtrage moyen du filtre Description Le MovingAverageFilter met en œuvre un filtre passe-bas à moyenne mobile. Le MovingAverageFilter fait partie des modules de prétraitement. Exemple de signal (bruit aléatoire sinusoïdal) filtré à l'aide d'un filtre de moyenne mobile. Le signal rouge est le signal du signal original, le signal vert est le signal filtré utilisant un filtre de moyenne mobile avec une taille de fenêtre de 5 et le signal bleu est le signal filtré utilisant un filtre de moyenne mobile avec une taille de fenêtre de 20. MovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Avantages Le MovingAverageFilter est bon pour supprimer une petite quantité de bruit à haute fréquence à partir d'un signal N-dimensionnel. Inconvénients Le principal inconvénient du MovingAverageFilter est que, pour filtrer le bruit de haute fréquence, la taille de la fenêtre du filtre doit être importante. Le problème avec une grande fenêtre de filtre est que cela induira une latence importante dans tout signal passant à travers le filtre, ce qui peut ne pas être avantageux pour les applications temps réel. Si vous trouvez que vous avez besoin d'une grande fenêtre de filtrage pour filtrer le bruit à haute fréquence et que la latence induite par cette taille de fenêtre n'est pas adaptée à votre application en temps réel, vous pouvez essayer soit un filtre à moyenne mobile ou un filtre passe - au lieu. Exemple de code GRT MovingAverageFilter Exemple Cet exemple montre comment créer et utiliser le module GRT MovingAverageFilter PreProcessing. Le MovingAverageFilter implémente un filtre de moyenne mobile passe-bas. Dans cet exemple, nous créons une instance de MovingAverageFilter et nous l'utilisons pour filtrer certaines données fictives générées à partir d'un bruit aléatoire sinusoïdal. Le signal de test et les signaux filtrés sont ensuite sauvegardés dans un fichier (vous pouvez donc tracer les résultats dans Matlab, Excel, etc. si nécessaire). Cet exemple vous montre comment: - Créer une nouvelle instance MovingAverageFilter avec une taille de fenêtre spécifique pour un signal à 1 dimension - Filtrer certaines données à l'aide de MovingAverageFilter - Enregistrer les paramètres MovingAverageFilter dans un fichier - Charger les paramètres MovingAverageFilter à partir d'un fichier include quotGRT. hquot Utilisant l'espace de noms GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 Créer une nouvelle instance d'un filtre de moyenne mobile avec une taille de fenêtre de 5 pour un signal de 1 dimension MovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 Créez et ouvrez un fichier pour enregistrer le fichier de données fstream. Ouvrir 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. Out 41 Générer des données (bruit sinusoïdal) et le filtrer double x 0 const UINT M 1000 Aléatoire aléatoire pour 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 double signal sin 40 x 41 aléatoire. GetRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0.2 41 Filtre double filtre filtré. Filtre 40 signal 41 fichier ltlt signal ltlt quot tt ltlt filterValue ltlt endl x TWOPI double 40 M 41 10 125 Ferme le fichier. Fermer 40 41 Enregistrez les paramètres du filtre dans un filtre de fichier. SaveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Nous pouvons ensuite charger les paramètres ultérieurement si nécessaire filtre. LoadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 Le MovingAverageFilter fonctionne également avec n'importe quel signal N dimensionnel: Créez une nouvelle instance du MovingAverageFilter avec une taille de fenêtre de 10 pour un signal tridimensionnel Filtre MovingAverageFilter 40 10. 3 41 La valeur que vous souhaitez filtrer Vecteur lt données gt double 40 3 41 données 91 0 93 0. Obtenir la valeur des données du capteur 91 1 93 0. Obtenir de la valeur des données du capteur 91 2 93 0. Obtenir la valeur de la sonde Filtrer le vecteur de signal lt double filtre filtre filtré. Filtre 40 données 41 Code amp Ressources