Svantaggi Of Mobile Media Filtro

I 7 insidie ​​di medie mobili Una media mobile è il prezzo medio di un titolo per un periodo di tempo specificato. Gli analisti utilizzano spesso le medie mobili come strumento analitico per rendere più facile seguire le tendenze del mercato, i titoli si muovono su e giù. Le medie mobili in grado di stabilire le tendenze e misurare slancio. di conseguenza, possono essere utilizzati per indicare quando un investitore dovrebbe comprare o vendere un titolo specifico. Gli investitori possono anche utilizzare le medie per identificare supporto o resistenza punti al fine di valutare lo spostamento quando i prezzi sono suscettibili di cambiare direzione. Studiando trading range storici, di supporto e resistenza punti sono stabiliti in cui il prezzo di un titolo ha invertito la sua tendenza al rialzo o al ribasso, in passato. Questi punti vengono poi utilizzati per fare, acquistare o vendere le decisioni. Purtroppo, medie mobili non sono strumenti perfetti per stabilire le tendenze e presentano molti sottili, ma significativi, i rischi per gli investitori. Inoltre, le medie mobili non si applicano a tutti i tipi di aziende e industrie. Alcuni degli svantaggi principali di medie mobili comprendono: 1. Le medie mobili disegnano tendenze ai dati passato. Essi non tenere conto dei cambiamenti che possono influenzare una performance securitys futuro, come i nuovi concorrenti, maggiore o minore domanda di prodotti del settore e cambiamenti nella struttura manageriale della società. 2. Idealmente, una media mobile mostrerà un cambiamento consistente nel prezzo di un titolo, nel corso del tempo. Purtroppo, medie mobili non funzionano per tutte le aziende, in particolare per quelli in settori molto volatili o quelli che sono fortemente influenzato dagli eventi in corso. Questo è particolarmente vero per l'industria petrolifera e le industrie altamente speculativi, in generale. 3. Le medie mobili possono essere distribuiti su qualsiasi periodo di tempo. Tuttavia, questo può essere problematico in quanto la tendenza generale può variare notevolmente a seconda del periodo di tempo utilizzato. Brevi tempi hanno più la volatilità, mentre tempi più lunghi hanno una minore volatilità, ma non lo conto per i nuovi cambiamenti del mercato. Gli investitori devono stare attenti che lasso di tempo che scelgono, per assicurarsi che la tendenza è chiara e pertinente. 4. Un dibattito in corso è se non maggiormente l'accento dovrebbe essere posto sulle più recenti giorni nel periodo di tempo. Molti ritengono che i dati recenti riflette meglio la direzione della sicurezza è in movimento, mentre altri ritengono che dare qualche giorno in più peso rispetto ad altri, polarizza in modo non corretto la tendenza. Gli investitori che utilizzano metodi diversi per le medie calcolo possono trarre tendenze completamente diversi. (Per saperne di più nel semplice rispetto a medie mobili esponenziali.) 5. Molti investitori ritengono che l'analisi tecnica è un modo privo di significato per prevedere il comportamento di mercato. Dicono che il mercato non ha memoria e il passato non è un indicatore del futuro. Inoltre, non vi è sostanziale la ricerca di sostegno di questo. Ad esempio, Roy Nersesian ha condotto uno studio con cinque diverse strategie che utilizzano le medie mobili. Il tasso di successo di ogni strategia varia tra il 37 e il 66. Questa ricerca suggerisce che le medie mobili producono solo risultati circa la metà del tempo, che potrebbe rendere il loro utilizzo una proposta rischiosa per la temporizzazione in modo efficace il mercato azionario. 6. I titoli mostrano spesso un andamento ciclico di comportamento. Questo vale anche per le aziende di servizi pubblici, che hanno costante domanda per il loro prodotto di anno in anno, ma l'esperienza forti cambiamenti stagionali. Anche se le medie mobili può aiutare a smussare queste tendenze, possono anche nascondere il fatto che la sicurezza è in trend in un modello oscillatorio. (Per ulteriori informazioni, vedere tenere d'occhio il Momentum.) 7. Lo scopo di qualsiasi tendenza è quella di prevedere dove il prezzo di un titolo sarà in futuro. Se un titolo non è in trend in entrambe le direzioni, si pretende di fornire l'opportunità di trarre profitto da l'acquisto e la vendita allo scoperto. L'unico modo in cui un investitore può essere in grado di profitto sarebbe quello di implementare una sofisticata strategia, le opzioni-based che si basa sul prezzo residuo costante. La linea di fondo medie mobili sono stati ritenuti uno strumento analitico prezioso da molti, ma per qualsiasi strumento sia efficace è necessario prima capire la sua funzione, quando usarlo e quando non usarlo. I pericoli discussi nel presente documento indicano quando le medie mobili non può essere stato uno strumento efficace, come ad esempio quando viene utilizzato con i titoli volatili, e in che modo essi possono ignorare certe informazioni statistiche importanti, come ad esempio modelli ciclici. E 'anche discutibile quanto efficace medie mobili sono per indicare con precisione l'andamento dei prezzi. Date le inconvenienti, medie mobili possono essere uno strumento migliore utilizzato in combinazione con altri. Alla fine, l'esperienza personale sarà l'ultimo indicatore di quanto sia efficace sono veramente per il vostro portafoglio. (Per ulteriori informazioni, consultare Do Adaptive medie mobili portare a risultati migliori) un'offerta iniziale su un fallito beni company039s da un acquirente interessato scelto dalla società fallita. Da un pool di offerenti. L'articolo 50 è una clausola di negoziazione e di regolamento nel trattato UE che delinea i passi da compiere per qualsiasi paese che. Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di sicurezza o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La norma richiede Filtri that. IIR e FIR Filtri La risposta all'impulso o la risposta in frequenza classificano filtri digitali. La risposta all'impulso è la risposta di un filtro per un impulso di ingresso: x01 e xi0 per tutti ine0. La trasformazione di Fourier della risposta all'impulso è la risposta di frequenza del filtro che descrive il guadagno del filtro per diverse frequenze. Se la risposta impulsiva del filtro scende a zero dopo un periodo di tempo finito, è un filtro FIR (Finite Impulse Response). Tuttavia, se la risposta all'impulso esiste indefinitamente, è un filtro IIR (Infinite Impulse Response). Come vengono calcolati i valori di uscita determina se la risposta all'impulso di un filtro digitale scende a zero dopo un periodo di tempo finito. Per FIR filtra i valori di uscita dipendono dalla i valori di ingresso precedenti corrente, mentre per filtri IIR i valori di uscita dipendono anche i valori di uscita precedenti. Vantaggi e svantaggi di FIR e IIR Filtri Il vantaggio di filtri IIR oltre filtri FIR è che IIR filtra solito richiedono un minor numero di coefficienti di eseguire operazioni di filtraggio simili, che i filtri IIR lavorare più velocemente e richiedono meno spazio di memoria. Lo svantaggio di filtri IIR è la risposta di fase lineare. filtri IIR sono adatti per applicazioni che non richiedono informazioni di fase, per esempio, per il monitoraggio delle ampiezze dei segnali. filtri FIR sono più adatti per applicazioni che richiedono una risposta di fase lineare. IIR filtra i valori di uscita dei filtri IIR sono calcolate aggiungendo la somma pesata dei valori di input precedenti e attuali alla somma ponderata dei valori di uscita precedenti. Se i valori di ingresso sono x I e dei valori di uscita Y i. l'equazione differenza definisce il filtro IIR: Il numero di forward coefficienti N x e il numero di coefficienti inversa N y è generalmente uguale ed è l'ordine del filtro. Maggiore è l'ordine del filtro, più il filtro assomiglia un filtro ideale. Questo è illustrato nella seguente figura di una risposta in frequenza di passabasso Butterworth filtri con differenti ordini. La più ripida il guadagno del filtro scende, maggiore è l'ordine del filtro è. Butterworth Filtri La risposta in frequenza del filtro Butterworth ha increspature nella banda passante e il stopband. Per questo è chiamato un filtro massimamente piatta. Il vantaggio di filtri Butterworth è, monotona decrescente risposta in frequenza regolare nella regione di transizione. Filtri Chebyshev Se il filtro è la stessa, la risposta in frequenza del filtro Chebyshev ha un intervallo di transizione norrower che la risposta in frequenza del filtro Butterworth che si traduce in una banda passante con più increspature. Le caratteristiche di risposta in frequenza di filtri Chebyshev hanno una risposta equiripple ampiezza nella banda passante, monotona decrescente risposta in ampiezza in stopband e un'attenuazione nitida nella regione di transizione rispetto ai filtri Butterworth dello stesso ordine. Bessel Filtri La risposta in frequenza del filtro di Bessel è simile al filtro Butterworth liscia nella banda passante e nel stopband. Se l'ordine del filtro è la stessa, l'attenuazione stopband del filtro di Bessel è molto inferiore a quella del filtro Butterworth. Di tutti i tipi di filtro del filtro di Bessel ha la gamma più ampia di transizione se l'ordine del filtro è fisso. La figura seguente confronta la risposta in frequenza con un ordine del filtro fisso dei tipi di filtro IIR Butterworth, Chebyshev, e Bessel che DIAdem supporta. filtri FIR FIR filtro sono noti anche come filtri non ricorsivi, filtri di convoluzione o filtri media mobile perché i valori di uscita di un filtro FIR sono descritti come una convoluzione finita: I valori di uscita di un filtro FIR dipendono solo dalla corrente e passata valori di input. Poiché i valori di uscita non dipendono valori di uscita precedenti, la risposta all'impulso decade a zero in un periodo di tempo finito. filtri FIR hanno le seguenti proprietà: filtri FIR possono ottenere risposta di fase lineare e passare un segnale senza distorsione di fase. Sono più facili da implementare rispetto ai filtri IIR. La selezione della funzione di finestra per un filtro FIR è simile alla scelta tra filtri Chebyshev e Butterworth IIR dove si deve scegliere tra lobi laterali vicino le frequenze di taglio e la larghezza della regione di transizione. Analisi del segnale Matematica FunctionsMoving Filter media Descrizione Il MovingAverageFilter implementa un passa-basso in movimento filtro a media. La MovingAverageFilter fa parte dei moduli preelaborazione. Un esempio di un segnale (rumore casuale sinusoidale) filtrato con un filtro a media mobile. Il segnale rosso è il rumore del segnale originale, il segnale verde è il segnale filtrato con un filtro a media mobile con una dimensione di finestra 5, e il segnale blu è il segnale filtrato con un filtro a media mobile con una dimensione della finestra di 20. MovingAverageFilterExampleImage1. jpg Vantaggi Il MovingAverageFilter è buono per la rimozione di una piccola quantità di rumore ad alta frequenza da un segnale dimensionale N. Svantaggi Lo svantaggio principale del MovingAverageFilter è che per filtrare il rumore ad alta frequenza significativamente, la dimensione della finestra del filtro deve essere grande. Il problema di avere una grande finestra filtro è che ciò indurrà una grande latenza qualsiasi segnale che passa attraverso il filtro, che non può essere vantaggiosa per applicazioni in tempo reale. Se si scopre che hai bisogno di una grande finestra filtro per filtrare il rumore ad alta frequenza e la latenza indotta da questa dimensione della finestra non è adatto per l'applicazione in tempo reale, allora si potrebbe desiderare di provare scelta in camera Doppia Moving Filter Media o Filtro passa basso anziché. Esempio di codice GRT MovingAverageFilter Esempio Questo esempio mostra come creare e utilizzare la MovingAverageFilter pre-elaborazione Modulo GRT. Il MovingAverageFilter implementa un passa-basso in movimento filtro a media. In questo esempio creiamo un'istanza di un MovingAverageFilter e usiamo questo per filtrare alcuni dati fittizi, generato da un rumore casuale onda sinusoidale. Il segnale di prova ei segnali filtrati vengono poi salvati in un file (in modo da poter tracciare i risultati in Matlab, Excel, ecc, se necessario). Questo esempio mostra come: - creare una nuova istanza MovingAverageFilter con una dimensione specifica della finestra di un segnale dimensionale 1 - Filtro alcuni dati utilizzando il MovingAverageFilter - Salvare le impostazioni MovingAverageFilter in un file - Caricare le impostazioni MovingAverageFilter da un file includere quotGRT. hquot using namespace GRT int main 40 int argc. const char argv 91 93 41 123 crea una nuova istanza di un filtro a media mobile con una dimensione della finestra di 5 per un filtro MovingAverageFilter 1 segnale dimensionale 40 5. 1 41 creare e aprire un file per salvare il file file di dati fstream. aperta 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. fstream. out 41 generare alcuni dati (sine rumore delle onde) e il filtro è doppio x 0 const UINT m 1000 casuale casuale per 40 UINT I 0 I LT M i 41 123 doppio segnale peccato 40 x 41 casuale. getRandomNumberUniform 40-0,2. 0.2 41 doppio filtro filteredValue. filtrare 40 Segnale LTLT 41 file di LTLT quot t quot LTLT filteredValue LTLT endl x TWOPI doppio 40 M 41 10 125 Chiudere il file. Chiudi 40 41 Salva le impostazioni del filtro di un filtro di file. saveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Si può quindi caricare le impostazioni in seguito, se necessario filtro. loadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 ritorno EXITSUCCESS 125 Il MovingAverageFilter funziona anche con qualsiasi segnale dimensionale N: Creare una nuova istanza della MovingAverageFilter con una dimensione della finestra di 10 per un 3 segnale tridimensionale filtro MovingAverageFilter 40 10. 3 41 Il valore che si desidera filtrare vettore lt doppie dati GT 40 3 41 dati 91 0 93 0. Ottenere valore dai dati del sensore 91 1 93 0. Ottenere valore dai dati del sensore 91 2 93 0. Ottenere valore dal sensore Filtro vettore segnale lt doppio filtro gt filteredValue. filtrare i dati 40 41 Codice amp ResourcesFIR filtro Basics 1.1 Quali sono quotFIR filtersquot filtri FIR sono uno dei due principali tipi di filtri digitali utilizzati in Digital Signal Processing (DSP) le applicazioni, l'altro tipo di essere IIR. 1.2 Che cosa significa quotFIRquot quotFIRquot significa quotFinite Impulse Responsequot. Se si mette in un impulso, cioè un campione quot1quot singolo seguito da molti campioni quot0quot, zeri verrà fuori dopo che il campione quot1quot si è fatto strada attraverso la linea di ritardo del filtro. 1.3 Perché è la risposta all'impulso quotfinitequot Nel caso comune, la risposta all'impulso è finito perché non c'è feedback nel FIR. Una mancanza di feedback garantisce che la risposta all'impulso sarà finita. Pertanto, il termine quotfinite impulso responsequot è quasi sinonimo di quotno feedbackquot. Tuttavia, se il feedback è impiegato ancora la risposta all'impulso è finita, il filtro è ancora un FIR. Un esempio è il filtro media mobile, in cui è sottratto il campione prima Nth (retroazionato) ogni volta che un nuovo campione viene in Questo filtro ha una risposta all'impulso finita pur utilizzando risposte:. Dopo N campioni di un impulso, l'uscita sarà sempre zero. 1.4 Come si pronuncia quotFIRquot Alcune persone dicono le lettere F-I-R altre persone pronunciano come se fosse un tipo di albero. Noi preferiamo l'albero. (La differenza è se si parla di un filtro F-I-R o un filtro FIR.) 1.5 Qual è l'alternativa alla FIR filtri filtri DSP possono anche essere quotInfinite Impulse Responsequot (IIR). (Vedere dspGurus IIR FAQ.) Filtri IIR utilizzare il feedback, in modo che quando si inserisce un impulso all'uscita suona teoricamente all'infinito. 1.6 Come si filtri FIR confronta con filtri IIR Ognuno ha vantaggi e svantaggi. In generale, però, i vantaggi di filtri FIR superano gli svantaggi, in modo che siano usati molto più IIRS. 1.6.1 Quali sono i vantaggi di filtri FIR (rispetto ai filtri IIR) Rispetto ai filtri IIR, filtri FIR offrono i seguenti vantaggi: Possono essere facilmente progettati per essere phasequot quotlinear (e di solito lo sono). In parole povere, i filtri lineare fase di ritardo del segnale di ingresso, ma donrsquot distorcono la sua fase. Sono semplici da implementare. Nella maggior parte dei microprocessori DSP, il calcolo FIR può essere fatto avvolgendo una singola istruzione. Essi sono adatti per le applicazioni multi-rate. Con multi-rate, si intende sia quotdecimationquot (riducendo la frequenza di campionamento), quotinterpolationquot (aumentando la frequenza di campionamento), o entrambi. Sia decimando o interpolazione, l'uso di filtri FIR permette alcuni dei calcoli vengono omesse, fornendo così un importante efficienza computazionale. Al contrario, se si utilizzano filtri IIR, ciascuna uscita deve essere calcolato individualmente, anche se tale uscita sarà scartato (in modo che le risposte siano incorporati nel filtro). Hanno desireable proprietà numerici. In pratica, tutti i filtri DSP devono essere implementati utilizzando l'aritmetica a precisione finita, cioè, un numero limitato di bit. L'impiego di aritmetica precisione finita in filtri IIR può causare notevoli problemi dovuti all'uso di feedback, ma filtri FIR senza feedback solito può essere implementata utilizzando meno bit, e il progettista ha meno problemi pratici da risolvere relativo all'aritmetica non ideale. Possono essere implementate utilizzando l'aritmetica frazionata. A differenza dei filtri IIR, è sempre possibile implementare un filtro FIR utilizzando coefficienti di grandezza inferiore a 1,0. (Il guadagno complessivo del filtro FIR può essere regolato in uscita, se desiderato). Questa è una considerazione importante quando si utilizza DSP punto fisso, perché rende l'applicazione molto più semplice. 1.6.2 Quali sono gli svantaggi di filtri FIR (rispetto ai filtri IIR) Rispetto ai filtri IIR, filtri FIR a volte hanno lo svantaggio che essi richiedono più calcolo eo memoria per raggiungere un determinato caratteristica di risposta del filtro. Inoltre, alcune risposte non sono pratici da realizzare con filtri FIR. 1.7 Quali termini sono usati per descrivere FIR filtri Impulse Response - Il responsequot quotimpulse di un filtro FIR è in realtà solo l'insieme di coefficienti FIR. (Se si mette un quotimplusequot in un filtro FIR che consiste di un campione quot1quot seguita da molti campioni quot0quot, l'uscita del filtro sarà l'insieme di coefficienti, come il 1 campione si muove oltre ciascun coefficiente a turno per formare l'uscita.) Tap - un quottapquot FIR è semplicemente una coppia coefficientdelay. Il numero di rubinetti FIR, (spesso indicati come quotNquot) è un'indicazione di 1) la quantità di memoria necessaria per implementare il filtro, 2) il numero di calcoli necessari, e 3) la quantità di quotfilteringquot il filtro può fare a tutti gli effetti, più rubinetti significa più stopband attenuazione, meno ondulazione, filtri più stretti, ecc Multiply-Accumulate (MAC) - In un contesto FIR, un quotMACquot è l'operazione di moltiplicare un coefficiente da parte del campione di dati in ritardo corrispondente e accumulando il risultato. FIR di solito richiedono un MAC per ogni rubinetto. La maggior parte dei microprocessori DSP implementano l'operazione MAC in un unico ciclo di istruzione. Transizione Band - La banda di frequenze tra bordi banda passante e stopband. La stretta è la banda di transizione, i più rubinetti sono tenuti a realizzare il filtro. (A quotsmallquot transizione risultati della band in un filtro quotsharpquot.) La linea di ritardo - l'insieme di elementi di memoria che implementano gli elementi di ritardo quotZ-1quot del calcolo FIR. Buffer circolare - Un buffer speciale che è quotcircularquot perché incremento alla fine provoca l'avvolgimento all'inizio, o perché decrementare dall'inizio induce a avvolgere intorno alla fine. buffer circolare sono spesso forniti da microprocessori DSP per attuare il quotmovementquot dei campioni attraverso la FIR ritardo linea senza dover spostare letteralmente i dati in memoria. Quando un nuovo campione viene aggiunto al buffer, sostituisce automaticamente il più vecchio.