Moving Average Linear Filter

Durchschnittliche True Range (ATR) Bands Average True Range wurde von J. Welles Wilder in seinem 1978 erschienenen Buch New Concepts In Technical Trading Systems eingeführt. ATR wird im Durchschnitt True Range näher erläutert. Wilder entwickelte Trend-Follow-Volatility Stops basierend auf durchschnittlichen wahren Bereich, die später in durchschnittliche True Range Trailing Stops entwickelt. Aber diese haben zwei große Schwächen: Stoppt sich nach unten während eines up-Trend, wenn Average True Range erweitert. Ich bin unwohl mit diesem: Stationen sollten sich nur in Richtung des Trends bewegen. Der Stop-and-Reverse-Mechanismus setzt voraus, dass Sie in eine kurze Position wechseln, wenn sie aus einer langen Position gestoppt wird und umgekehrt. Allzu häufig werden die Händler frühzeitig gestoppt, wenn sie einem Trend folgen und wieder in die gleiche Richtung wie ihr früherer Handel eintreten wollen. Durchschnittliche True Range Bands adressieren diese beiden Schwächen. Stopps bewegen sich nur in Richtung des Trends und gehen nicht davon aus, dass sich der Trend umgekehrt hat, wenn der Preis den Stop-Level überschreitet. Signale werden für Ausgänge verwendet: Verlassen Sie eine lange Position, wenn der Preis unter dem unteren durchschnittlichen True Range Band liegt. Verlasse eine kurze Position, wenn der Preis über die obere mittlere True Range Band geht. Während unkonventionell können die Bänder verwendet werden, um Einträge zu signalisieren, wenn sie in Verbindung mit einem Trendfilter verwendet werden. Ein Kreuz des gegenüberliegenden Bandes kann auch als Signal zum Schutz Ihrer Gewinne verwendet werden. Der RJ CRB Commodities Index Ende 2008 Down-Trend wird mit durchschnittlichen True Range Bands (21 Tage, 3xATR, Closing Price) und 63-Tage exponentieller gleitender Durchschnitt als Trendfilter angezeigt. Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie kurz S, wenn der Preis unter dem 63-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt schließt und das untere Band Exit X, wenn der Preis über dem oberen Band schließt. Gehen Sie kurz S, wenn der Preis unter dem unteren Band schließt. Beenden Sie X, wenn der Preis über dem oberen Band schließt Preis schließt unterhalb des unteren Bandes Exit X, wenn der Preis über dem oberen Band schließt. Keine Longpositionen werden genommen, wenn der Preis unter dem 63-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt liegt, noch kurze Positionen, wenn über dem 63-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt liegt. Es gibt zwei Möglichkeiten: Schlusskurs: ATR Bands sind um den Schlusskurs gezeichnet. HighLow: Bands sind in Bezug auf hohe und niedrige Preise, wie Chandelier Exits aufgetragen. Der ATR-Zeitraum ist standardmäßig 21 Tage, wobei die Multiples auf einen Standardwert von 3 x ATR gesetzt sind. Der normale Bereich ist 2, für sehr kurzfristig, bis 5 für langfristige Trades. Multiples unter 3 sind anfällig für Whipsaws. Siehe Indikator-Panel für Anleitungen zum Einrichten eines Indikators. True Range Indicator True Range wird als größer von: High für den Zeitraum abzüglich der Low für den Zeitraum berechnet. Hoch für den Zeitraum abzüglich der Close für die vorherige Periode. Schließen Sie für die vorherige Periode und die Niedrige für die aktuelle Periode. Grundsätzlich wird das Schließen für die vorherige Periode für den aktuellen Niedrigen, wenn niedriger oder für den aktuellen Hoch, falls höher, ersetzt. Durchschnittliche True Range ist in der Regel ein 14 Tage exponentieller gleitender Durchschnitt von True Range. Benutzer sollten darauf achten, bei der Festlegung von Zeiträumen für Welles Wilders Indikatoren, dass er nicht die standardmäßige exponentielle gleitende durchschnittliche Formel verwendet. Siehe Wir empfehlen, dass Benutzer bei der Verwendung eines der oben genannten Indikatoren kürzere Zeiträume verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie einen 30-Tage-Zyklus verfolgen, würden Sie normalerweise eine 15-Tage-Indikator-Zeitspanne auswählen. Mit dem ATR stellen Sie den Zeitraum wie folgt ein: ATR-Zeitspanne (n 1) 2 (15 1) 2 8 TageDer Wissenschaftler und Ingenieur Leitfaden zur digitalen Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 6: Faltung Lasst diese Art des Verstehens zusammenfassen, wie ein System ein Eingangssignal in ein Ausgangssignal umwandelt. Zuerst kann das Eingangssignal in einen Satz von Impulsen zerlegt werden, von denen jede als eine skalierte und verschobene Delta-Funktion betrachtet werden kann. Zweitens ist die aus jedem Impuls resultierende Ausgabe eine skalierte und verschobene Version der Impulsantwort. Drittens kann das Gesamtausgangssignal durch Hinzufügen dieser skalierten und verschobenen Impulsantworten gefunden werden. Mit anderen Worten, wenn wir eine Systemimpulsantwort kennen, können wir berechnen, was die Ausgabe für ein mögliches Eingangssignal sein wird. Das heißt, wir wissen alles über das System. Es gibt nichts mehr, was man über eine lineare Systemcharakteristik lernen kann. (In späteren Kapiteln zeigen wir jedoch, dass diese Informationen in verschiedenen Formen dargestellt werden können). Die Impulsantwort geht bei einigen Anwendungen um einen anderen Namen. Wenn das betrachtete System ein Filter ist, Die Impulsantwort heißt Filterkernel. Der Faltungskernel Oder einfach den Kernel. Bei der Bildverarbeitung wird die Impulsantwort als Punktspreizfunktion bezeichnet. Während diese Begriffe in etwas unterschiedlicher Weise verwendet werden, bedeuten sie alle dasselbe, das Signal, das von einem System erzeugt wird, wenn die Eingabe eine Delta-Funktion ist. Faltung ist eine formale mathematische Operation, genauso wie Multiplikation, Hinzufügung und Integration. Addition nimmt zwei Zahlen und erzeugt eine dritte Zahl. Während die Faltung zwei Signale annimmt und ein drittes Signal erzeugt. Die Faltung wird in der Mathematik vieler Felder wie Wahrscheinlichkeit und Statistik verwendet. In linearen Systemen wird die Faltung verwendet, um die Beziehung zwischen drei interessierenden Signalen zu beschreiben: das Eingangssignal, die Impulsantwort und das Ausgangssignal. Abbildung 6-2 zeigt die Notation, wenn die Faltung mit linearen Systemen verwendet wird. Ein Eingangssignal x n tritt in ein lineares System mit einer Impulsantwort h n ein, was zu einem Ausgangssignal y n führt. In Gleichungsform: x n h n y n In Worten ausgedrückt, ist das mit der Impulsantwort überlegte Eingangssignal gleich dem Ausgangssignal. So wie die Addition durch das Plus, und die Multiplikation durch das Kreuz dargestellt wird, wird die Faltung durch den Stern dargestellt. Es ist bedauerlich, dass die meisten Programmiersprachen auch den Stern verwenden, um Multiplikation anzuzeigen. Ein Stern in einem Computerprogramm bedeutet Multiplikation, während ein Stern in einer Gleichung Faltung bedeutet. Abbildung 6-3 zeigt die Faltung für Tiefpass - und Hochpaßfilterung. Das Beispiel-Eingangssignal ist die Summe zweier Komponenten: drei Zyklen einer Sinuswelle (die eine hohe Frequenz repräsentiert), plus eine langsam ansteigende Rampe (bestehend aus niedrigen Frequenzen). In (a) ist die Impulsantwort für den Tiefpassfilter ein glatter Bogen, was dazu führt, dass nur die sich langsam ändernde Rampenwellenform an den Ausgang weitergegeben wird. Ähnlich erlaubt das Hochpaßfilter (b) nur die sich schnell ändernde Sinuskurve. Abbildung 6-4 zeigt zwei weitere Beispiele, wie die Faltung zur Verarbeitung von Signalen verwendet wird. Der invertierende Dämpfungsglied (a), kippt das Signal nach oben und reduziert seine Amplitude. Die diskrete Ableitung (auch die erste Differenz genannt), die in (b) gezeigt ist, führt zu einem Ausgangssignal, das sich auf die Steigung des Eingangssignals bezieht. Beachten Sie die Längen der Signale in Abb. 6-3 und 6-4. Die Eingangssignale sind 81 Samples lang, während jede Impulsantwort aus 31 Samples besteht. In den meisten DSP-Anwendungen ist das Eingangssignal Hunderte, Tausende oder sogar Millionen von Proben in der Länge. Die Impulsantwort ist in der Regel viel kürzer, sagen wir, ein paar Punkte auf ein paar hundert Punkte. Die Mathematik hinter der Faltung beschränkt nicht, wie lange diese Signale sind. Es wird jedoch die Länge des Ausgangssignals angegeben. Die Länge des Ausgangssignals ist gleich der Länge des Eingangssignals, plus der Länge der Impulsantwort, minus eins. Für die Signale in den Fig. 6-3 und 6-4, jedes Ausgangssignal ist: 81 31 - 1 111 Samples lang. Das Eingangssignal läuft von Abtastwert 0 bis 80, die Impulsantwort von Abtastwert 0 bis 30 und das Ausgangssignal von Probe 0 bis 110. Nun kommen wir zur detaillierten Mathematik der Faltung. Wie in der digitalen Signalverarbeitung verwendet, kann die Faltung auf zwei getrennte Weise verstanden werden. Der erste Blick auf die Faltung aus der Sicht des Eingangssignals. Dabei wird untersucht, wie jede Abtastung im Eingangssignal zu vielen Punkten im Ausgangssignal beiträgt. Der zweite Weg sieht die Faltung aus der Sicht des Ausgangssignals an. Dies untersucht, wie jede Probe im Ausgangssignal Informationen von vielen Punkten im Eingangssignal erhalten hat. Denken Sie daran, dass diese beiden Perspektiven unterschiedliche Denkweisen über die gleiche mathematische Operation sind. Der erste Standpunkt ist wichtig, weil er ein begriffliches Verständnis dafür bietet, wie sich die Faltung auf DSP bezieht. Der zweite Blickwinkel beschreibt die Mathematik der Faltung. Dies ist eine der schwierigsten Aufgaben, die Sie in DSP begegnen werden: Ihr konzeptionelles Verständnis passen mit dem Durcheinander der Mathematik verwendet, um die Ideen zu kommunizieren.