Moving Durchschnitt Filter Matlab




Moving Durchschnitt Filter MatlabGleitende Mittelwerte - Einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte - Einfache und exponentielle Einfuhrung Die gleitenden Mittelwerte glatt machen die Preisdaten zu einem Trendfolger. Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzogerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzogerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Larm. Sie bilden auch die Bausteine ??fur viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte konnen verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstutzungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers uber einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tagiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die funftagige Summe der Schlusskurse geteilt durch funf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden geloscht, wenn neue Daten verfugbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel fur einen 5-tagigen gleitenden Durchschnitt, der sich uber drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten funf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fallt den ersten Datenpunkt (11) und fugt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfallt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmahlich von 11 auf 17 uber insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 uber einen dreitagigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt fur Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies fuhrt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzogern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzogerung, indem mehr Gewicht auf die jungsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jungsten Preises hangt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunachst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist fur eine 10-tagige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jungsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Ein 20-Perioden-EMA wendet einen 9,52 - Wiegen auf den jungsten Preis an (2 / (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung fur den kurzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung fur den langeren Zeitraum. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Halfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz fur eine EMA zuweisen mochten, konnen Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeitraume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel fur einen 10-tagigen einfachen gleitenden Durchschnitt und ein 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt fur Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklarung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfugbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung ubernimmt die Normalformel. Da eine EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird ihr wahrer Wert erst nach 20 oder spateren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Ruckblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zuruck 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) fur seine Berechnungen zuruck, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollstandig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je langer der gleitende Durchschnitt ist, desto starker ist die Verzogerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu andern. Im Gegensatz dazu enthalt ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Langere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu andern. Es dauert eine gro?ere und langere Kursbewegung fur einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu andern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tagigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tagigen SMA-Schleifen hoher. Selbst mit dem Januar-Februar-Ruckgang hielt die 100-tagige SMA den Kurs und kehrte nicht zuruck. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzogerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzogerungen und sind daher empfindlicher gegenuber den jungsten Preisen - und den jungsten Preisveranderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis fur den gesamten Zeitraum dar. Als solches konnen einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstutzungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspraferenz hangt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grun. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Ruckgang in der EMA war scharfer als der Ruckgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende Marz. Beachten Sie, dass die SMA uber einen Monat nach der EMA. Langen und Zeitrahmen Die Lange des gleitenden Mittelwerts hangt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten fur kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich fur mittelfristige Trends interessieren, wurden sich fur langere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlangern konnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Langen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen ihrer Lange ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nachstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt fur den mittelfristigen Trend ziemlich popular. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitende Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich popular, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale konnen mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwahnt, hangt die Praferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt fur einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen uber die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwartstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwartstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Ruckgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese nachlaufenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (im schlimmsten Fall). MMM setzte unten in Marz 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate hoher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte konnen zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmarkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Lange des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen fur das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, ware kurzfristig. Ein System, das eine 50-tagige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, ware mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Uberkreuzung tritt auf, wenn der kurzere gleitende Durchschnitt uber dem langeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine barische Uberkreuzung tritt ein, wenn der kurzere gleitende Durchschnitt unter dem langeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelubergange erzeugen relativ spate Signale. Schlie?lich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je langer die gleitenden Durchschnittsperioden, desto gro?er die Verzogerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kurzeste gleitende Durchschnitt die beiden langeren Mittelwerte durchlauft. Ein einfaches Triple-Crossover-System konnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tagigen EMA (grune gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tagliche Schlie?ung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hatte dazu gefuhrt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tagige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zuruck oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte langer, aber die nachste barige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche fuhrte. Dieses barische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA uber die 50-Tage ein paar Tage spater zuruckging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorruckte uber 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfallig fur whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Handler konnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA zu bewegen, uber / unterhalb der 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor handeln. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv wahrend eines goldenen Kreuzes und negativ wahrend eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Kreuzungen uber einen Zeitraum von 2 1/2 Jahren. Die ersten drei fuhrten zu Peitschen oder schlechten Trades. Ein anhaltender Trend begann mit der vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte gro?, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte konnen auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise uber dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bares Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover konnen kombiniert werden, um innerhalb der gro?eren Trend Handel. Der langere gleitende Durchschnitt setzt den Ton fur den gro?eren Trend und der kurzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man wurde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon uber dem langeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies wurde den Handel im Einklang mit dem gro?eren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs uber dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, wurden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs uber dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich wurde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze wurden ignoriert, weil der gro?ere Trend ist. Ein bearish Kreuz wurde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem gro?eren Aufwartstrend. Ein Cross-Back uber dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt wurde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des gro?eren Aufwartstrends signalisieren. Die nachste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich uber und hielt uber dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise schnell zuruck uber die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grune Pfeile) in Harmonie mit dem gro?eren Aufwartstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) angezeigt, um Preiskreuze uber oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestatigen. Die 1-tagige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schlie?en oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schlie?en unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstutzung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstutzung in einem Aufwartstrend und Widerstand in einem Abwartstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwartstrend konnte Unterstutzung nahe dem 20-tagigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bandern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwartstrend konnte Unterstutzung nahe dem 200-tagigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der popularste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstutzung oder Widerstand, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfullende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Support zur Verfugung gestellt, mehrmals wahrend des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstutzung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem langeren gleitenden Durchschnitten. Markte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfallig fur Uberschreitungen sind. Statt genauer Ebenen konnen gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstutzungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten mussen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewahrleisten, dass ein Handler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch spate Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und kaufen Sie am unteren Rand mit gleitenden Durchschnitten. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementaren Tools. Chartisten konnen gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um uberkaufte oder uberverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufugen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisuberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfugbar. Mit dem Dropdown-Menu Overlays konnen Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswahlen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefugt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O fur die Open, H fur High, L fur Low und C fur Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefugt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukunftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) wurde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) wurde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte konnen dem Preisplot uberlagert werden, indem einfach eine weitere Uberlagerungslinie zur Werkbank hinzugefugt wird. StockCharts-Mitglieder konnen die Farben und den Stil andern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewahlt haben, offnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grune Dreieck klicken. Erweiterte Optionen konnen auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Uberlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufugen. Klicken Sie hier fur ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden konnen, um verschiedene gleitende durchschnittliche Situationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er uber seinem Niveau vor funf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich uber dem 35-Tage-EMA auf uberdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem barischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fallt, solange er unter seinem Niveau vor funf Tagen handelt. Ein bariges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf uberdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Daruber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmarkte John MurphyCreated am Mittwoch, den 08. Oktober 2008 um 20:04 Uhr Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, den 14. Marz 2013 um 01:29 Uhr Geschrieben von: Batuhan Osmanoglu Zugriffe: 38877 Moving Average In Matlab Oft finde ich die Notwendigkeit, die Daten zu mitteln Mussen den Larm ein wenig reduzieren. Ich schrieb paar Funktionen, um genau das tun, was ich will, aber Matlabs in Filter-Funktion gebaut funktioniert auch ziemlich gut. Hier schreibe ich uber 1D und 2D Mittelung von Daten. 1D-Filter kann mit der Filterfunktion realisiert werden. Die Filterfunktion erfordert mindestens drei Eingangsparameter: den Zahlerkoeffizienten fur den Filter (b), den Nennerkoeffizienten fur den Filter (a) und naturlich die Daten (X). Ein laufender Mittelwertfilter kann einfach definiert werden: Fur 2D-Daten konnen wir die Funktion Matlabs filter2 verwenden. Fur weitere Informationen, wie der Filter funktioniert, konnen Sie eingeben: Hier ist eine schnelle und schmutzige Implementierung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filters. Zuerst mussen wir den Filter definieren. Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, konnen wir einfach die Funktion verwenden. Wir teilen alles mit 256 (1616), da wir nicht den allgemeinen Pegel (Amplitude) des Signals andern wollen. Zur Anwendung des Filters konnen wir einfach sagen, die folgenden Unten sind die Ergebnisse fur die Phase eines SAR-Interferogramms. In diesem Fall ist der Bereich in der Y-Achse und der Azimut auf der X-Achse abgebildet. Der Filter war 4 Pixel breit im Bereich und 16 Pixel breit im Azimut. Login SearchFrequency Reaktion des laufenden Mittelfilters Der Frequenzgang eines LTI-Systems ist die DTFT der Impulsantwort, Die Impulsantwort eines L-Sample-gleitenden Mittelwerts Da der gleitende Mittelwert FIR ist, verringert sich der Frequenzgang auf die endliche Summe Wir konnen die sehr nutzliche Identitat verwenden, um den Frequenzgang zu schreiben, wo wir ae minus jomega haben lassen. N 0 und M L minus 1. Wir konnen an der Gro?e dieser Funktion interessiert sein, um zu bestimmen, welche Frequenzen durch den Filter ungedampft werden und welche gedampft werden. Unten ist ein Diagramm der Gro?e dieser Funktion fur L 4 (rot), 8 (grun) und 16 (blau). Die horizontale Achse reicht von Null bis pi Radiant pro Probe. Man beachte, da? der Frequenzgang in allen drei Fallen eine Tiefpa?charakteristik aufweist. Eine konstante Komponente (Nullfrequenz) im Eingang durchlauft das Filter ungedampft. Bestimmte hohere Frequenzen, wie z. B. pi / 2, werden durch das Filter vollstandig eliminiert. Wenn es aber die Absicht war, ein Tiefpassfilter zu entwerfen, dann haben wir das nicht sehr gut gemacht. Einige der hoheren Frequenzen sind nur um einen Faktor von etwa 1/10 (fur den 16-Punkt-Bewegungsdurchschnitt) oder 1/3 (fur die Vierpunkt-gleitender Durchschnitt) gedampft. Wir konnen viel besser als das. Der oben genannte Plot wurde durch den folgenden Matlab-Code erzeugt: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-Iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega)) - (1-exp (-iomega)) - Geispiel (Omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16) Achse (0, pi, 0, 1) Copyright-Kopie 2000- Universitat von Kalifornien, BerkeleyWas sind die Nachteile des gleitenden Durchschnittsfilters bei Verwendung mit Zeitreihendaten Es gibt Ein wenig verwirrend in der Terminologie in der Signalverarbeitung. Gleitende Durchschnittsfilter sind Filter, die eine Reihe von gewichteten Mitteln des Eingangssignals berechnen. Zusatzlich zu Balaacutezs Kotoszrsquo Kommentar ist es wichtig, dass die Gewichte nicht gleich sind, d. H. Sie berechnen das laufende arithmetische Mittel des Eingangssignals. Dieser Filtertyp wird ublicherweise als laufender Mittelwert bezeichnet. Sie sollten nicht verwenden, weil sie einige Frequenzen in Ihrem Spektrum zu beseitigen und andere sind umgekehrt. Das ist schlimm, wenn man sich fur ein bestimmtes Frequenzband interessiert, das entweder eliminiert (keine Antwort) oder umgekehrt (Zeichenwechsel und damit Kausalitat) ist (siehe auch MATLAB Rezepte fur Geowissenschaften, Springer 2010). Heres ein MATLAB Beispiel, um den Effekt der laufenden Mittel zu sehen. Beispielsweise beseitigt das Anlegen des Filters an ein Signal mit einer Periode von etwa 1 / 0,09082 vollstandig dieses Signal. Da ferner die Gro?e des Frequenzgangs der Absolutwert des komplexen Frequenzgangs ist, ist die Betragsantwort tatsachlich zwischen 0,3633 und zwischen 0,4546 und der Nyquist-Frequenz negativ. Alle Signalanteile mit Frequenzen innerhalb dieser Intervalle werden auf der t-Achse gespiegelt. Als ein Beispiel versuchen wir eine Sinuswelle mit einer Periode von 7.0000, z. B. Eine Frequenz von ungefahr 0,1499, die innerhalb des ersten Intervalls mit einer negativen Amplitudenantwort ist: t (1: 100) ? 10?sin (2pit / 7) b10 Eins (1,11) / 11m10 Lange (b10) y10 Filter (b10, (M10-1) / 2: end - (m10-1) / 2,1) y10 (end1: endm10-1,1) Nullen (m10-1,1) grafische Darstellung (t, Hierbei ist die Amplitudenantwort des Filters, die die Nullen und die Begrenzung zeigt: h, w freqz (b10,1,512) f 1w / (2pi) Gro?e abs (h) Diagramm (f, Gro?e) Die Sinuswelle Mit einer Periode von 7 eine Amplitudenreduktion von z Um 80 aber auch geandertes Zeichen, wie Sie von der Handlung sehen konnen. Die Beseitigung bestimmter Frequenzen und das Spiegeln des Signals haben wichtige Bedeutung bei der Interpretation der Kausalitat in den Geowissenschaften. Diese Filter, obwohl sie standardma?ig in Tabellenkalkulationsprogrammen zum Glatten angeboten werden, sollten daher vollstandig vermieden werden. Als Alternative sollten Filter mit einem spezifischen Frequenzgang verwendet werden, wie z. B. ein Butterworth-Tiefpassfilter. Haben Sie eine Frage, die Sie schnell beantworten mussen The Scientist and Engineers Guide to Digitale Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Wie der Name andeutet, arbeitet das gleitende Mittelfilter durch Mittelung einer Anzahl von Punkten von dem Eingangssignal, um jeden Punkt im Ausgangssignal zu erzeugen. In Gleichung ist dies geschrieben: Wo ist das Eingangssignal, ist das Ausgangssignal und M ist die Anzahl der Punkte im Mittelwert. Beispielsweise ist bei einem 5-Punkt-Gleitmittelfilter Punkt 80 im Ausgangssignal gegeben durch: Alternativ kann die Gruppe von Punkten aus dem Eingangssignal symmetrisch um den Ausgangspunkt gewahlt werden: Dies entspricht der Anderung der Summation in Gl . 15-1 von: j 0 bis M -1, bis: j - (M -1) / 2 bis (M -1) / 2. Zum Beispiel wird in einem 10-Punkt-gleitenden Durchschnittsfilter der Index j. Kann von 0 bis 11 (einseitige Mittelung) oder -5 bis 5 (symmetrische Mittelung) laufen. Symmetrische Mittelung erfordert, dass M eine ungerade Zahl ist. Die Programmierung ist etwas einfacher mit den Punkten auf nur einer Seite, jedoch ergibt sich eine relative Verschiebung zwischen den Eingangs - und Ausgangssignalen. Sie sollten erkennen, dass das gleitende Durchschnittsfilter eine Faltung mit einem sehr einfachen Filterkern ist. Zum Beispiel hat ein 5-Punkt-Filter den Filterkern: 82300, 0, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 0, 08230. Das hei?t, das gleitende Mittelfilter ist eine Faltung Des Eingangssignals mit einem Rechteckimpuls mit einer Flache von Eins. Tabelle 15-1 zeigt ein Programm zum Implementieren des gleitenden Durchschnittsfilters.