Liikkuvaa keskiarvoa 7 liikemäärää Liikkuva keskiarvo on tietyn ajan tietyn ajan keskimääräinen hinta. Analyytikot käyttävät usein liikkuvia keskiarvoja analyyttisenä välineenä, jolla helpotetaan markkinasuuntausten seuraamista, kun arvopaperit liikkuvat ylös ja alas. Liukuva keskiarvo voi luoda trendit ja mitata vauhtia. siksi niitä voidaan käyttää osoittamaan, milloin sijoittaja ostaa tai myy tietyn vakuuden. Sijoittajat voivat myös käyttää liikkuvia keskiarvoja tuki - tai vastuspisteiden tunnistamiseen, jotta voidaan arvioida, milloin hinnat todennäköisesti muuttuvat. Tutkiessaan historiallisia vaihtokauppoja, tuki - ja vastustuspisteitä syntyy, kun arvopaperin hinta käänsi ylöspäin tai alaspäin aiemmin. Näitä pisteitä käytetään sitten tekemään, ostamaan tai myymään päätöksiä. Valitettavasti liukuvat keskiarvot eivät ole täydellisiä työkaluja trendien määrittämiseen, ja ne tarjoavat monia hienovaraisia mutta merkittäviä riskejä sijoittajille. Lisäksi liikkuvia keskiarvoja ei sovelleta kaikentyyppisiin yrityksiin ja toimialoihin. Jotkut liikkuvien keskiarvojen keskeisimmistä haitoista ovat: 1. Keskimäärän siirtäminen piirtää suuntauksia aiemmista tiedoista. Ne eivät ota huomioon sellaisia muutoksia, jotka voivat vaikuttaa tulevaisuuden suorituskykyyn, kuten uudet kilpailijat, alan tuotteiden korkeammalle tai alhaisemmalle kysynnälle ja yrityksen johtoryhmän muutoksille. 2. Ihannetapauksessa liukuva keskiarvo näyttää ajan mittaan johdonmukaisen muutoksen turvallisuuden hinnassa. Valitettavasti liukuvat keskiarvot eivät toimi kaikille yrityksille, varsinkin niille, jotka ovat erittäin haihtuvia toimialoilla tai joilla on suuria vaikutuksia nykyisiin tapahtumiin. Tämä pätee erityisesti öljyteollisuuteen ja yleisesti spekulatiivisiin toimialoihin. 3. Keskimääräiset liikkeet voidaan jakaa mihin tahansa ajanjaksoon. Tämä voi kuitenkin olla ongelmallista, koska yleinen trendi voi muuttua merkittävästi riippuen käytetystä ajasta. Lyhyemmät aikavälien volatiliteetti on suurempi, kun taas pitemmillä aikaväleillä on vähemmän volatiliteettiä, mutta eivät ota huomioon uusia markkinoiden muutoksia. Sijoittajien on oltava varovaisia, minkä aikataulun he valitsevat, jotta suuntaus olisi selkeä ja asianmukainen. 4. Käynnissä oleva keskustelu on, pitäisikö enemmän painoa korottaa viimeisimpiä päiviä. Monet kokevat, että viimeaikaiset tiedot heijastavat paremmin turvallisuuden suuntausta, kun taas toiset kokevat, että jos jotkut päivät painavat enemmän kuin toiset, vääristää suuntausta väärin. Sijoittajat, jotka käyttävät erilaisia menetelmiä keskiarvojen laskemiseen, saattavat pohtia täysin erilaisia suuntauksia. (Lisätietoja yksinkertaisista ja eksponentiaalisista liikkeistä.) 5. Monet sijoittajat väittävät, että tekninen analyysi on merkityksetön tapa ennustaa markkinakäyttäytymistä. He sanovat, että markkinoilla ei ole muistia ja menneisyys ei ole tulevaisuuden indikaattori. Lisäksi on olemassa huomattavaa tutkimusta, joka tukee tätä. Esimerkiksi Roy Nersesian suoritti tutkimuksen, jossa oli viisi erilaista strategiaa käyttäen liikkuvia keskiarvoja. Kunkin strategian onnistumisprosentti vaihteli 37: n ja 66: n välillä. Tämä tutkimus viittaa siihen, että liikkuvien keskiarvojen tuotto on vain noin puolet ajasta, mikä saattaa heitä käyttämään riskialtista ehdotusta osakemarkkinoiden tehokkaaksi ajoittamiseksi. 6. Arvopaperit osoittavat usein syklistä käyttäytymismallia. Tämä pätee myös hyödyllisyysyrityksiin, joilla on jatkuvasti kysyntää tuotteistaan vuosi vuodelta, mutta niillä on vahvat kausivaihtelut. Vaikka liikkuvien keskiarvojen avulla voidaan helpottaa näitä suuntauksia, ne voivat myös piilottaa sen, että turvallisuus kehittyy oskillaattorilla. (Lisätietoja on artikkelissa Keep a Eye on Momentum.) 7. Jokaisen trendin tarkoituksena on ennustaa, missä arvopaperin hinta tulee olemaan tulevaisuudessa. Jos tietoturva ei ole kumpaankaan suuntaan, se ei anna mahdollisuutta hyötyä joko ostosta tai lyhyestä myynnistä. Ainoa tapa, jolla sijoittaja voi hyötyä, olisi toteutettava hienostunut, vaihtoehtoihin perustuva strategia, joka perustuu pysyneeseen hintaan. Bottom Line Moving averages on pidetty arvokkaana analyyttinen työkalu monille, mutta mikä tahansa työkalu on tehokas sinun täytyy ensin ymmärtää sen toiminta, milloin käyttää sitä ja kun ei käyttää sitä. Tässä käsitellyt vaarat osoittavat, että keskimääräiset liikkeet eivät ehkä ole olleet tehokkaita välineitä, kuten käytettäessä haihtuvia arvopapereita, ja miten ne voivat jättää huomiotta tietyt tärkeät tilastotiedot, kuten sykliset kuviot. On myös kyseenalaista, kuinka tehokkaat liikkuvat keskiarvot ovat hintatrendien tarkkaa osoittamista. Ottaen huomioon haitat, liikkuvat keskiarvot voivat olla työkalu, jota käytetään parhaiten yhdessä muiden kanssa. Loppujen lopuksi henkilökohtainen kokemus on lopullinen osoitus siitä, kuinka tehokkaasti he todella ovat sinun salkkusi. (Katso lisätietoja kohdasta Adaptiiviset liikuttavat keskiarvot johtavat parempaan tulokseen.) Käynnissä oleva tarjous konkurssiyrityksen omaisuudesta konkurssiyrityksen valitsemaasi ostajaan. Tarjoajien joukosta. 50 artikla on EU: n perustamissopimuksessa oleva neuvottelu - ja ratkaisuehdotus, jossa hahmotellaan toimenpiteitä, jotka on toteutettava kaikissa maissa, Beta on mittaus arvopaperin tai salkun volatiliteetin tai järjestelmällisen riskin suhteessa markkinoihin kokonaisuutena. Verotyyppi, joka kannetaan yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajoituksen ansiosta kauppiaat ja sijoittajat voivat määrittää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö edellyttää, että. IIR-suodattimet ja FIR-suodattimet Impulssivaste tai taajuusvaste luokitella digitaaliset suodattimet. Impulssivaste on suodattimen vastaus syöttöimpulssille: x01 ja xi0 kaikille ine0: lle. Impulssivasteen Fourier-muunnos on suodattimen taajuusvaste, joka kuvaa suodattimen vahvistusta eri taajuuksille. Jos suodattimen impulssivaste nollataan rajallisen ajan kuluttua, se on FIR (Finite Impulse Response) - suodatin. Jos impulssivaste kuitenkin on ikuisesti, se on IIR (Infinite Impulse Response) - suodatin. Miten lasketaan lähdön arvot, määrittää onko digitaalisen suodattimen impulssivaste nolla lopullisen ajanjakson jälkeen. FIR-suodattimissa lähtöarvot riippuvat nykyisestä ja edellisestä syöttöarvosta, kun taas IIR-suodattimissa lähtöarvot riippuvat myös edellisistä lähtöarvoista. FIR - ja IIR-suodattimien edut ja haitat FIR-suodattimien IIR-suodattimien etuna on se, että IIR-suodattimet vaativat tavallisesti vähemmän kertoimia samanlaisten suodatustoimien toteuttamiseksi, että IIR-suodattimet toimivat nopeammin ja vaativat vähemmän muistia. IIR-suodattimien haittana on epälineaarinen vaihevaste. IIR-suodattimet sopivat hyvin sovelluksiin, jotka eivät vaadi vaiheinformaatiota, esimerkiksi signaalin amplitudien seuraamiseksi. FIR-suodattimet soveltuvat paremmin sovelluksiin, jotka edellyttävät lineaarivaihevasetta. IIR-suodattimet IIR-suodattimien lähtöarvot lasketaan lisäämällä edellisten ja nykyisten syöttöarvojen painotettu summa edellisten lähtöarvojen painotettuun summaan. Jos syöttöarvot ovat x i ja lähtöarvot y i. erotusyhtälö määrittelee IIR-suodattimen: Lähtökertoimien N x ja käänteiskertoimien N y lukumäärä on tavallisesti yhtä suuri ja se on suodattimen järjestys. Mitä korkeampi suodatusjärjestys, sitä enemmän suodatin muistuttaa ihanteellista suodatinta. Tätä havainnollistetaan seuraavassa kuvassa Lowpass Butterworth - suodattimien taajuusvaste eri tilauksilla. Mitä voimakkaampi suodattimen vahvistus putoaa, sitä korkeampi suodattimen tilaus on. Butterworth-suodattimet Butterworth-suodattimen taajuusvasteella ei ole aaltoja liikenteessä ja pysäytyskaistassa. Siksi sitä kutsutaan maksimaalisesti tasasuodattimeksi. Butterworth-suodattimien etu on sileä, monotonisesti pienempi taajuusvaste siirtymäalueella. Chebyshev-suodattimet Jos suodatin on sama, Chebyshev-suodattimen taajuusvasteessa on norrower-siirtymäalue kuin Butterworth-suodattimen taajuusvaste, joka johtaa useampaan aallonpituuteen. Chebyshev-suodattimien taajuusvasteen ominaispiirteillä on tasasuuntainen magnitudivastaus passbandissa, monotonisesti pienempi magnitudivastaus pysäytyskaistalla ja terävämpi rolloff siirtymäalueella verrattuna saman järjestyksen Butterworth-suodattimiin. Bessel-suodattimet Bessel-suodattimien taajuusvaste on samanlainen kuin Butterworth-suodatin, joka on sileä liukuhihnalla ja pysäytyskaistalla. Jos suodattimen tilaus on sama, Bessel-suodattimen pysähtymisvaimennus on paljon pienempi kuin Butterworth-suodattimen. Kaikista suodatintyypeistä Bessel-suodattimella on laajin siirtymisalue, jos suodatinjärjestys on kiinteä. Seuraavassa kuvassa verrataan taajuusvastea IIR-suodatintyyppien Butterworth, Chebyshev ja Bessel kiinteällä suodatusjärjestyksellä, jota DIAdem tukee. FIR-suodattimen FIR-suodattimet tunnetaan myös ei-rekursiivisina suodattimina, konvoluutiosuodattimina tai liikkuvan keskimääräisin suodattimina, koska FIR-suodattimen lähtöarvot kuvataan äärelliseksi konvoluutioksi: FIR-suodattimen lähtöarvot riippuvat vain nykyisestä ja menneisyydestä syöttöarvot. Koska lähtöarvot eivät ole riippuvaisia aiemmista lähtöarvoista, impulssivaste hajoaa nollaan rajallisessa ajassa. FIR-suodattimilla on seuraavat ominaisuudet: FIR-suodattimet voivat saavuttaa lineaarisen vaiheen vasteen ja lähettää signaalin ilman vaiheen vääristymistä. Ne on helpompi toteuttaa kuin IIR-suodattimet. FIR-suodattimen ikkunatoiminnon valinta on samanlainen kuin Chebyshev - ja Butterworth IIR - suodattimien valinta, jossa sinun on valittava sivuhaarojen välillä raja-arvojen lähellä ja siirtymäalueen leveydellä. Signaalianalyysi Matemaattiset funktiot Moving Average Filter Description MovingAverageFilter toteuttaa matalan siirtymisen liukuvan keskiarvosuodattimen. MovingAverageFilter on osa esikäsittelytekniikkaa. Esimerkki signaalista (siniaallon satunnaismelu) suodatetaan käyttäen liikkuvan keskimääräisen suodattimen. Punainen signaali on alkuperäinen signaalimelu, vihreä signaali on suodatettu signaali käyttämällä liikkuvaa keskimääräistä suodatinta, jonka ikkunan koko on 5 ja sinisignaali on suodatettu signaali käyttämällä liikkuvaa keskimääräistä suodatinta, jonka ikkunan koko on 20. MovingAverageFilterExampleImage1. jpg Edut MovingAverageFilter on hyvä poistaa pieni määrä suurtaajuista kohinaa N-mittasignaalista. Haitat MovingAverageFilterin pääasiallinen haittapuoli on, että suodattimen ikkunakoko on suuri, jotta voidaan suodattaa merkittävästi korkea taajuusmelu. Suuri suodinikkunan ongelma on se, että tämä aiheuttaa suuren latenssin missä tahansa suodattimen läpi kulkevassa signaalissa, mikä ei ehkä ole edullista reaaliaikaisille sovelluksille. Jos havaitset, että tarvitset suurta suodatusikkunaa korkeataajuisen melun suodattamiseksi, ja tämän ikkunan koon aiheuttamat latenssit eivät sovellu reaaliaikaiseen sovellukseen, kokeile joko Double Moving Average Filter tai Low Pass Filter sen sijaan. Esimerkkikoodi GRT MovingAverageFilter Esimerkki Tässä esimerkissä kuvataan GRT MovingAverageFilter PreProcessing Modulin luominen ja käyttö. MovingAverageFilter toteuttaa matalan siirtymisen liukuvan keskimääräisen suodattimen. Tässä esimerkissä luodaan MovingAverageFilterin esimerkki ja käytämme tätä suodattamalla jonkin synkän datan, joka syntyy siniaallon satunnaisesta melusta. Testaussignaali ja suodatetut signaalit tallennetaan sitten tiedostoon (joten voit piirtää tulokset Matlab, Excel, jne. Tarvittaessa). Tämä esimerkki näyttää, miten: - Luo uusi MovingAverageFilter - esimerkki, jossa on tietty ikkuna-koko 1-ulotteiselle signaalille - Suodata joitain tietoja MovingAverageFilterin avulla - Tallenna MovingAverageFilter-asetukset tiedostoon - Lataa MovingAverageFilter-asetukset tiedostosta quotGRT. hquot käyttäen nimitilaa GRT int main 40 int argc. const char argv 91 93 41 123 Luo uusi liikkuva keskimääräinen suodatin, jonka ikkunan koko on 5 1-ulotteiselle signaalille MovingAverageFilter-suodatin 40 5. 1 41 Luo ja avaa tiedosto, jolla tallennat datatiedoston. avaa 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. fstream. ulos 41 Luo joitain tietoja (siniaallon kohinaa) ja suodata se kaksinkertaiseksi x 0 const UINT M 1000 Satunnainen satunnainen 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 kaksinkertainen signaali sin 40 x 41 random. getRandomNumberUniform 40 - 0,2. 0,2 41 kaksinkertainen suodatettu Value-suodatin. suodattimen 40 signaali 41 tiedosto, joka on asetettu suodatettuValue ltlt endl x TWOPI kaksinkertainen 40 M 41 10 125 Sulje tiedosto. sulje 40 41 Tallenna suodatinasetukset tiedostosuodattimeen. saveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Voimme ladata asetukset myöhemmin tarvittaessa suodattimen avulla. loadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 MovingAverageFilter toimii myös minkä tahansa N-mittasignaalin kanssa: Luo MovingAverageFilterin uusi ilmentymä 10-kertaisella ikkunamallilla 3-ulotteiselle signaalille MovingAverageFilter-suodatin 40 10. 3 41 Arvo, jonka haluat suodattaa vektori lt double gt data 40 3 41 data 91 0 93 0. Hanki arvo anturitiedoista 91 1 93 0. Hanki arvo anturitiedoista 91 2 93 0. Hanki arvo anturilta Suodata signaalivektori lt double gt filteredValue - suodatin. suodatin 40 tiedot 41 Koodivahvistin ResourcesFIR-suodattimen perusteet 1.1 Mitä ovat quotIRF-suodattimet? FIR-suodattimet ovat yksi digitaalisen signaalinkäsittelyn (DSP) sovelluksissa käytettävistä digitaalisista suodattimista, toinen tyyppi on IIR. 1.2 Mitä quotIR: n arvo tarkoittaa? Jos laitat impulssin, eli yhden yksittäisen lausekkeenäytteen, jota seuraa monta kvadkinäytettä, nollat tulevat ulos sen jälkeen, kun quot-näyte on läpäissyt suodattimen viiveviivan. 1.3 Miksi impulssivaste on ymmärretty? Yhteisessä tapauksessa impulssivaste on äärellinen, koska FIR: ssä ei ole palautetta. Palautteen puute takaa, että impulssivaste on äärellinen. Siksi termi impulssi vastuu on melkein sama kuin quotno feedbackquot. Jos kuitenkin käytetään palautetta, impulssi on äärellinen, suodatin on edelleen FIR. Esimerkki on liikkuva keskimääräinen suodatin, jossa neljäs edellinen näyte vähennetään (syötetään takaisin) joka kerta kun uusi näyte tulee sisään. Tämä suodattimella on äärellinen impulssivaste, vaikka se käyttää palautetta: N impulssinäytteiden jälkeen, on aina nolla. 1.4 Miten lausun quotFIR? Jotkut sanovat, että kirjaimet F-I-R muille julistavat ikään kuin olisivat puun tyyppisiä. Suosimme puuta. (Ero on se, puhutko F-I-R-suodattimesta vai FIR-suodattimesta.) 1.5 Mikä on vaihtoehto FIR-suodattimille DSP-suodattimia, voi myös olla ääretön impulssivaste (IIR). (Katso dspGurus IIR FAQ.) IIR-suodattimet käyttävät palautetta, joten kun syötät impulssin, lähtö teoreettisesti soi ääretöntä. 1.6 Miten FIR-suodattimet vertaavat IIR-suodattimiin Jokaisella on etuja ja haittoja. Kaiken kaikkiaan FIR-suodattimien edut ovat suurempia kuin haitat, joten niitä käytetään paljon enemmän kuin IIR: t. 1.6.1 Mitkä ovat FIR-suodattimien edut (verrattuna IIR-suodattimiin) FIR-suodattimet tarjoavat seuraavia etuja verrattuna IIR-suodattimiin: Ne voidaan helposti suunnitella epälineaariseksi vaihekvoksi (ja yleensä). Laita yksinkertaisesti, lineaarifaasisuodattimet viivästyvät tulosignaalia, mutta donrsquot vääristää sen vaiheen. Ne on helppo toteuttaa. Useimmissa DSP-mikroprosessoreissa FIR-laskenta voidaan tehdä yhdellä käskyllä. Ne sopivat monikäyttöisiin sovelluksiin. Monivaiheisella tarkoitamme joko laskentasäätöä (vähennetään näytteenottotaajuutta), interpolationquot (näytteenottotaajuuden lisäämistä) tai molempia. Erottamalla tai interpoloimalla FIR-suodattimien käyttö sallii joidenkin laskujen jättämisen, mikä antaa tärkeän laskennallisen tehokkuuden. Sitä vastoin, jos käytetään IIR-suodattimia, kukin ulostulo on laskettava erikseen, vaikka se poistettaisiinkin (joten palaute sisällytetään suodattimeen). Heillä on haluttuja numeerisia ominaisuuksia. Käytännössä kaikki DSP-suodattimet on toteutettava finite-tarkkuus aritmeettinen, eli rajoitettu määrä bittejä. IIR-suodattimien äärellisen tarkkuuden aritmetiikan käyttö voi aiheuttaa merkittäviä ongelmia takaisinkytkennän käyttämisen vuoksi, mutta FIR-suodattimia ilman palautetta voidaan yleensä toteuttaa käyttämällä vähemmän bittejä ja suunnittelijalla on käytössään vähemmän käytännön ongelmia kuin ei-ihanteellisissa aritmetiikassa. Ne voidaan toteuttaa käyttäen murto-aritmeettisia. Toisin kuin IIR-suodattimilla, on aina mahdollista toteuttaa FIR-suodatin kertoimilla, joiden suuruus on alle 1,0. (FIR-suodattimen kokonaisvoitto voidaan haluttaessa säätää sen ulostulossa.) Tämä on tärkeä näkökulma kiinteäpisteisten DSP-järjestelmien käytössä, koska se tekee toteutuksesta paljon yksinkertaisemman. 1.6.2 Mitkä ovat FIR-suodattimien haitat (verrattuna IIR-suodattimiin) IIR-suodattimiin verrattuna FIR-suodattimissa on joskus haittatekijä, että ne tarvitsevat enemmän muistia ja laskutoimituksia tietyn suodatusominaisuuden saavuttamiseksi. Myös tiettyjä vastauksia ei ole käytännöllistä toteuttaa FIR-suodattimilla. 1.7 Mitä termejä käytetään FIR-suodattimien kuvauksessa Impulssivaste - FIR-suodattimen laajuinen impulssi vastaa itse asiassa vain FIR-kertoimia. (Jos laitetaan quotimplusequot FIR-suodattimeen, joka koostuu kv-näytteestä, jota seuraa monta kvadkinäytettä, suodattimen lähtö on kertoimien joukko, koska 1 näyte siirtyy jokaisen kertoimen ohi muodostaakseen tulosteen.) Napauta - FIR quottapquot on yksinkertaisesti kerroinvalmis pari. FIR-hanojen määrä (usein nimeltään Quot) on osoitus 1) suodattimen toteuttamiseen tarvittavan muistin määrästä, 2) tarvittavista laskutoimituksista ja 3) suodattimen suodatuksen määrä, jota suodatin voi tehdä, enemmän hanat tarkoittaa enemmän stopband-vaimennusta, vähemmän aaltoilua, kapeampia suodattimia jne. Multiply-Accumulate (MAC) - FIR-kontekstissa quotMACquot on kerroimen kerrottu toiminta vastaavan viivästetyn datanäytteen keräämiseksi ja tuloksen keräämiseksi. FIR: t edellyttävät tavallisesti yhden MAC: n / tapin. Useimmat DSP-mikroprosessorit toteuttavat MAC-operaation yhdellä käskyjaksolla. Siirtymäkaista - Taajuuksien kaista passband ja stopband reunat välillä. Mitä kapeampi siirtymäkaista, sitä tarvitaan enemmän suodattimen toteuttamiseksi. (Quotsmallquot-siirtymäkaista johtaa quotsharpquot-suodattimeen.) Delay Line - FIR-laskennan quotZ-1quot viive-elementtejä toteuttavien muistielementtien joukko. Pyöreä puskuri - Erityispuskuria, joka on quotrircularquot koska kasvanut lopussa aiheuttaa sen kiertymisen alkuun tai koska alun väheneminen aiheuttaa sen kiertymisen loppuun. Pyöreitä puskureita tarjoavat usein DSP-mikroprosessorit, jotka toteuttavat näytteiden quotmovementquot FIR-viive-viivalla ilman, että kirjaa siirretään dataa muistiin. Kun uusi näyte lisätään puskuriin, se korvaa automaattisesti vanhan.
Comments
Post a Comment