Funkcja transferu z ważoną średnią ważoną

Wykładnicza średnia ruchoma - EMA ZMNIEJSZAJĄCA Średnia wykładnicza średnia ruchoma - EMA 12- i 26-dniowe EMA są najpopularniejszymi krótkoterminowymi wartościami średnimi i są używane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia ruchoma dywergencja zbieżności (MACD) i procentowy oscylator ceny (PPO). Ogólnie rzecz biorąc, EMA o długości 50 i 200 dni są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. Handlowcy, którzy stosują analizę techniczną, uważają, że średnie ruchome są bardzo użyteczne i wnikliwe, gdy są prawidłowo stosowane, ale tworzą spustoszenie, gdy są niewłaściwie używane lub są źle interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami opóźniającymi. W związku z tym wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do określonego wykresu rynkowego powinny potwierdzać ruch rynkowy lub wskazać jego siłę. Bardzo często, zanim linia średniej ruchomej wskazała zmianę, która odzwierciedla znaczący ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął. EMA służy do złagodzenia tego dylematu w pewnym stopniu. Ponieważ obliczenia EMA kładą większy nacisk na najnowsze dane, to przyśpieszają akcję cenową, dzięki czemu reagują szybciej. Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywana do wyprowadzenia sygnału wejścia handlowego. Interpretacja EMA Podobnie jak wszystkie wskaźniki średniej ruchomej, są one znacznie lepiej dostosowane do trendów na rynkach. Kiedy rynek jest w silnym i utrzymującym się trendzie wzrostowym. linia wskaźnika EMA będzie również wykazywać trend wzrostowy i odwrotnie w przypadku trendu spadkowego. Czujny inwestor nie tylko zwróci uwagę na kierunek linii EMA, ale także na relację szybkości zmiany z jednego paska do drugiego. Na przykład, gdy akcja cenowa silnego trendu wzrostowego zaczyna się spłaszczać i odwracać, szybkość zmian EMA z jednego paska do następnego zacznie zmniejszać się do momentu, gdy linia wskaźnika spłaszczy się, a tempo zmiany wynosi zero. Z powodu efektu opóźnienia, w tym momencie, a nawet kilku taktów wcześniej, akcja cenowa powinna już się odwrócić. Wynika z tego, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszania tempa zmian EMA mogłoby samo w sobie służyć jako wskaźnik, który mógłby dalej przeciwdziałać dylematowi wynikającemu z opóźnionego efektu ruchomych średnich. Wspólne zastosowania EMA EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami, aby potwierdzić istotne ruchy na rynku i ocenić ich ważność. W przypadku handlowców, którzy handlują rynkami bieżącymi i szybko rozwijającymi się, EMA ma większe zastosowanie. Dość często inwestorzy używają EMA w celu określenia obciążenia handlowego. Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, strategia handlowa w ciągu dnia może polegać na wymianie tylko długiej strony na wykresie intraday. Algorytm EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) jest najprostszym algorytmem dyskretnym - pass filtr. Generuje wyjściową wartość yi w i-tej iteracji, która odpowiada skalowanej wersji bieżącego wejścia xi i poprzedniego wyjścia y. Współczynnik wygładzania, alfa w 0,1, wskazuje znormalizowaną masę nowego wejścia na wyjściu. Na przykład alfa0,03 oznacza, że ​​każde nowe wejście spowoduje dodanie 3 do wyjścia, podczas gdy poprzednie wyjście wniosą 97. Wartości graniczne dla współczynnika wygładzania wynoszą 0 i 1, co oznacza odpowiednio yiy i yi xi. W poniższych punktach analizujemy algorytm z różnych punktów widzenia. EWMA można uznać za filtr automatycznej regresji ruchomej (ARMA), ponieważ zależy on od historii wartości zarówno na wejściu, jak i na wyjściu. Jednakże, jeśli rozwinięte jest równanie EWMA, możliwe jest reprezentowanie bieżącego wyniku na podstawie wkładu przeszłych danych wejściowych, tj. Filtra Moving Average (MA). yi alphacdot xi alpha (1-alpha) cdot x alpha (1-alpha) 2 cdot x. suma alpha (1-alpha) cdot xj sum w cdot xj W i-tej iteracji wynik jest sumą ważoną każdej poprzedniej wartości wejściowej xj z j in, gdzie skalowanie odpowiada wykładniczo ważonemu współczynnikowi w alpha cdot (1 - alfa). Reakcja impulsowa h (t) ekwiwalentu liniowego czasu rzeczywistego (LTI) ma nieskończony czas trwania, co oznacza, że ​​funkcja przenoszenia H (z) będzie miała skończony czas trwania. Jeśli symbol reprezentuje argument splotu, a u (n) odpowiada funkcji krokowej, można powiedzieć: y (n) x (n) h (n) z h (n) i cdot u (n) alfa (1- alfa) n cdot u (n) Algorytm EWMA odpowiada najprostszemu filtrowi dyskretnego czasu odpowiedzi Infinite Impulse Response (IIR). Główną zaletą systemów IIR w stosunku do FIR jest ich efektywność wdrażania. Z drugiej strony, systemy IIR są trudniejsze do analizy. Aby uprościć analizę, narzuca się, że system ma zerowe warunki początkowe. Zatem filtr IIR rzędu II odpowiada: Na fig. 1 przedstawiono uproszczoną i pełną postać bezpośrednią 1 (DF1) filtra. W przypadku EWMA współczynniki mają ustalone wartości pod względem współczynnika wygładzania, który odpowiada: a01, a11-alfa, b0alpha, b10. Stosując te ograniczenia, funkcja transferu staje się: Asian Journal on Quality Exponentowo ważony Przenoszenie Wykres średni dla wypaczonej dystrybucji Artykuł Opcje i narzędzia Abstract HTML PDF Referencje (21) Dodaj do listy zaznaczonej Pobierz Cytat Track Cytaty Wang Haiyu (Szkoła Ekonomii i Zarządzania, Zhongyuan University of Technology, Zhongyuan 450007, PR China) Cytat: Wang Haiyu. (2009) Exponentowo ważony wykres średniej ruchomej dla wypaczonej dystrybucji, azjatycki dziennik dotyczący jakości. Vol. 10 Iss: 3, pp.87 - 97 DOI dx. doi. org10.110815982680911021214 Pliki do pobrania: Pełen tekst tego dokumentu został pobrany 467 razy od 2009 roku Dokument ten jest obsługiwany przez National Science Foundation of China (nr 70572001, 70771102G01), Aeronautical Fundacja Naukowa (nr 2007ZG55005) oraz Fundacja Edukacji Naukowej Prowincji Henan w ramach Grantu 2008B630009. Wykres kontrolny z ważoną średnią ważoną (EWMA) można zaprojektować tak, aby szybko wykrywał niewielkie zmiany w średniej sekwencji niezależnych normalnych obserwacji. Ten wykres nie może jednak dobrze działać w przypadku wypaczonej dystrybucji. Głównym celem tego artykułu jest zasugerowanie metody mapy kontrolnej EWMA, która może być używana do monitorowania małych zmian w przekrzywionej dystrybucji. Metoda ważonej wariancji została wprowadzona w celu skonstruowania rodzaju wykresu EWMA dla wypaczonej dystrybucji, a projekt optymalizacji tego wykresu jest podany przy użyciu średniej długości przebiegu jako kryteriów oceny wydajności. Parę limitów kontroli asymetrii można ocenić na podstawie dat próbkowania w rozkładzie skośnym. Zaletę tej metody w wykrywaniu niewielkiego dryfu dla wypaczonego rozkładu pokazano na podstawie porównania z innymi kartami kontrolnymi. Twoje opcje dostępu