Przenoszenie średnia filtr liniowy

Średnie pasma True Range (ATR) Average True Range zostały wprowadzone przez J. Wellesa Wildera w jego książce z 1978 r. New Concepts in Technical Trading Systems. ATR wyjaśniono bardziej szczegółowo w Średnim zakresie rzeczywistym. Wilder opracował następujące po trendach zmienności lotności oparte na średnim zakresie rzeczywistym, który następnie przekształcił się w punktach końcowych o średniej długości linii. ale mają one dwie główne słabości: Zatrzymania przesuwają się w dół podczas trendu wzrostowego, jeśli Średni zakres rzeczywisty rozszerza się. Nie podoba mi się to: postoje powinny poruszać się tylko w kierunku trendu. Mechanizm Stop-and-Reverse zakłada przejście do pozycji krótkiej po zatrzymaniu się z pozycji długiej i odwrotnie. Zbyt często inwestorzy są zatrzymywani wcześniej, gdy podążają za trendem i chcą ponownie wejść w tym samym kierunku co poprzedni handel. Średnie pasma True Range odnoszą się do obu tych słabości. Zatrzymania poruszają się tylko w kierunku trendu i nie zakładają, że trend odwrócił się, gdy cena przekroczyła poziom zatrzymania. Sygnały są używane do wyjść: Wyjdź z pozycji długiej, gdy cena przekracza dolną średnią pasmo zakresu rzeczywistego. Wyjdź z krótkiej pozycji, gdy cena przekroczy górną średnią pasmo zakresu rzeczywistego. Choć niekonwencjonalne, pasma mogą być używane do sygnalizowania wpisów, gdy są używane w połączeniu z filtrem trendów. Krzyż przeciwnego pasma może również służyć jako sygnał do ochrony twoich zysków. Indeks zniżek RJ CRB Commodities Index pod koniec 2008 r. Jest wyświetlany ze średnimi pasmami rzeczywistych zakresów (21 dni, 3xATR, cena zamknięcia) i 63-dniową wykładniczą średnią kroczącą wykorzystywaną jako filtr trendów. Mysz nad podpisami wykresów, aby wyświetlać sygnały transakcyjne. Odchodzisz krótko S, gdy cena zamyka się poniżej 63-dniowej średniej kroczącej wykładniczej i dolnego pasma Wyjście X, gdy cena zamyka się powyżej górnego pasma Go short S, gdy cena zamyka się poniżej dolnego pasma Wyjdź X, gdy cena zamyka się powyżej górnego pasma Go short S, kiedy cena zamyka się poniżej dolnego pasma Wyjście X, gdy cena zamyka się powyżej górnego progu. Nie są przyjmowane długie pozycje, gdy cena jest niższa niż 63-dniowa średnia krocząca, ani krótkie pozycje powyżej 63-dniowej średniej kroczącej. Dostępne są dwie opcje: Cena zamknięcia: Zespoły ATR są przedstawione wokół ceny zamknięcia. HighLow: Zespoły są kreślone w związku z wysokimi i niskimi cenami, takimi jak wyjścia żyrandolowe. Domyślny okres czasu ATR wynosi 21 dni, a wielokrotność to 3 x ATR. Normalny zakres wynosi 2, dla bardzo krótkich, do 5 dla transakcji długoterminowych. Mnożniki poniżej 3 są podatne na baty. Aby uzyskać wskazówki dotyczące ustawiania wskaźnika, patrz Tablica wskaźników. Średni zakres rzeczywisty Wskaźnik zakresu rzeczywistego jest obliczany jako większy z: Wysoki dla okresu mniejszego niż Niski dla okresu. Wysoka za okres mniejszy niż za poprzedni okres. Zamknij za poprzedni okres i Low za bieżący okres. Zasadniczo, Close dla poprzedniego okresu jest zastępowany bieżącym Low, jeśli jest niższy, lub dla aktualnego High, jeśli jest wyższy. Średni zakres rzeczywisty to zazwyczaj 14-dniowa wykładnicza średnia krocząca w zakresie True Range. Podczas ustawiania okresów dla wskaźników Welles Wilders użytkownicy powinni uważać, aby nie używać standardowej formuły średniej wykładniczej. Zobacz Zalecamy, aby użytkownicy próbowali krótszych okresów czasu, korzystając z jednego z powyższych wskaźników. Na przykład, jeśli śledzisz cykl 30-dniowy, zwykle wybierzesz 15-dniowy okres czasu wskaźnika. W ATR, dostosuj okres czasu w następujący sposób: Okres czasu ATR (n 1) 2 (15 1) 2 8 dni Naukowiec i inżynier Przewodnik po cyfrowym przetwarzaniu sygnału Autor: Steven W. Smith, Ph. D. Rozdział 6: Konwolucja Podsumujmy ten sposób rozumienia, w jaki sposób system zmienia sygnał wejściowy na sygnał wyjściowy. Po pierwsze, sygnał wejściowy może zostać rozłożony na zbiór impulsów, z których każdy może być postrzegany jako skalowana i przesunięta funkcja delta. Po drugie, wyjście wynikające z każdego impulsu jest skalowaną i przesuniętą wersją odpowiedzi impulsowej. Po trzecie, całkowity sygnał wyjściowy można znaleźć, dodając te skalowane i przesunięte odpowiedzi impulsowe. Innymi słowy, jeśli znamy systemową odpowiedź impulsową, możemy obliczyć, jaki będzie wynik dla dowolnego możliwego sygnału wejściowego. Oznacza to, że wiemy wszystko o systemie. Nic więcej nie można się nauczyć o charakterystyce systemów liniowych. (Jednak w kolejnych rozdziałach pokażemy, że informacje te można przedstawić w różnych formach). W niektórych zastosowaniach odpowiedź impulsowa zmienia się pod inną nazwą. Jeśli rozważany system jest filtrem. odpowiedź impulsowa nazywana jest jądrem filtra. jądro splotu. lub po prostu jądro. W przetwarzaniu obrazu odpowiedź impulsowa nazywana jest funkcją rozproszenia punktu. Chociaż terminy te są używane w nieco inny sposób, wszystkie one oznaczają to samo, sygnał wytwarzany przez system, gdy wejście jest funkcją delta. Konwolucja jest formalną operacją matematyczną, podobnie jak mnożenie, dodawanie i integracja. Dodawanie zajmuje dwie liczby i daje trzecią liczbę. podczas gdy splot przyjmuje dwa sygnały i wytwarza trzeci sygnał. Konwolucji używa się w matematyce wielu dziedzin, takich jak prawdopodobieństwo i statystyki. W układach liniowych splot używany jest do opisania zależności między trzema interesującymi sygnałami: sygnałem wejściowym, odpowiedzią impulsową i sygnałem wyjściowym. Rysunek 6-2 pokazuje notację, kiedy splot jest używany w systemach liniowych. Sygnał wejściowy x n wchodzi do układu liniowego z odpowiedzią impulsową, h n, dając sygnał wyjściowy yn. W formie równania: x n h n y n. Wyrażone słowami sygnał wejściowy zwinięty z odpowiedzią impulsową jest równy sygnałowi wyjściowemu. Tak jak dodawanie jest reprezentowane przez plus,, i mnożenie przez krzyż, czas, splot jest reprezentowany przez gwiazdę,. To niefortunne, że większość języków programowania również używa gwiazdy, aby wskazać mnożenie. Gwiazda w programie komputerowym oznacza mnożenie, podczas gdy gwiazda w równaniu oznacza splot. Rysunek 6-3 pokazuje zastosowanie splotu do filtrowania dolnoprzepustowego i górnoprzepustowego. Przykładowy sygnał wejściowy jest sumą dwóch komponentów: trzech cykli fali sinusoidalnej (reprezentującej wysoką częstotliwość) oraz wolno rosnącej rampy (złożonej z niskich częstotliwości). W (a) odpowiedź impulsowa dla filtra dolnoprzepustowego jest gładkim łukiem, co powoduje, że tylko powoli zmieniająca się fala krzywej jest przekazywana do wyjścia. Podobnie filtr górnoprzepustowy (b) umożliwia przejście tylko szybciej zmieniającej się sinusoidy. Rysunek 6-4 ilustruje dwa dodatkowe przykłady wykorzystania splotu do przetwarzania sygnałów. Tłumik odwracający, (a), odwraca sygnał od góry do dołu i zmniejsza jego amplitudę. Dyskretna pochodna (zwana również pierwszą różnicą) pokazana w (b), daje sygnał wyjściowy związany ze nachyleniem sygnału wejściowego. Zwróć uwagę na długości sygnałów na ryc. 6-3 i 6-4. Sygnały wejściowe mają długość 81 próbek, a każda odpowiedź impulsowa składa się z 31 próbek. W większości aplikacji DSP sygnał wejściowy składa się z setek, tysięcy lub nawet milionów próbek. Reakcja impulsowa jest zwykle znacznie krótsza, powiedzmy, kilka punktów do kilkuset punktów. Matematyka za splotem nie ogranicza długości tych sygnałów. Określa jednak długość sygnału wyjściowego. Długość sygnału wyjściowego jest równa długości sygnału wejściowego i długości odpowiedzi impulsowej minus jeden. Dla sygnałów na Ryc. 6-3 i 6-4, każdy sygnał wyjściowy wynosi: 81 31 - 1 111 próbek. Sygnał wejściowy przebiega od próbki 0 do 80, odpowiedź impulsowa od próbki 0 do 30 i sygnał wyjściowy z próbki 0 do 110. Teraz dochodzimy do szczegółowej matematyki splotu. Użyte w Digital Signal Processing, splot można rozumieć na dwa różne sposoby. Pierwszy patrzy na splot z punktu widzenia sygnału wejściowego. Obejmuje to analizowanie, w jaki sposób każda próbka w sygnale wejściowym przyczynia się do wielu punktów w sygnale wyjściowym. Drugi sposób patrzy na splot z punktu widzenia sygnału wyjściowego. To bada, w jaki sposób każda próbka w sygnale wyjściowym otrzymała informacje z wielu punktów w sygnale wejściowym. Należy pamiętać, że te dwie perspektywy to różne sposoby myślenia o tej samej matematycznej operacji. Pierwszy punkt widzenia jest ważny, ponieważ zapewnia konceptualne zrozumienie, w jaki sposób splot dotyczy DSP. Drugi punkt widzenia opisuje matematykę splotu. To typuje jedno z najtrudniejszych zadań, jakie napotkasz w DSP: sprawić, by twoje konceptualne zrozumienie pasowało do zbieraniny matematyki używanej do przekazywania pomysłów.