Zero lag moving average matlab

Anak laki-laki, PeterK Saya tidak bisa membayangkan filter fase-lurus dan kausal yang benar-benar benar-benar IIR. Aku tidak bisa melihat bagaimana Anda akan mendapatkan simetri tanpa yang menjadi FIR. Dan, semantik, saya akan memanggil Metode IIR (TIIR) terpotong sebagai metode untuk mengimplementasikan kelas FIR. Dan kemudian Anda tidak mendapatkan fase linier kecuali jika Anda melakukan hal yang filtfilt dengannya, blockwise, agak seperti Powell-Chau. Ndash robert bristow-johnson 26 Nov 15 at 3:32 Jawaban ini menjelaskan bagaimana filtfilt bekerja. Ndash Matt L. Nov 26 15 at 7:48 Filter rata-rata bergerak fase nol adalah filter FIR panjang yang aneh dengan koefisien dimana N adalah (saring) panjang filter. Karena hn memiliki nilai nol untuk nlt0, itu bukan kausal, dan akibatnya, itu hanya dapat dilaksanakan dengan menambahkan penundaan, yaitu dengan membuatnya menjadi penyebab. Perhatikan bahwa Anda tidak dapat hanya menggunakan fungsi filtfilt Matlabs dengan filter itu karena meskipun Anda akan mendapatkan fase nol (dengan penundaan), besarnya fungsi transfer filter akan kuadrat, sesuai dengan respons impuls segitiga (contohnya contoh masukan lebih jauh dari Sampel saat ini kurang mendapat bobot). Jawaban ini menjelaskan secara lebih rinci apa yang dilakukan filtfilt. Keluaran dokumentasi tsmovavg (tsobj, s, lag) mengembalikan rata-rata pergerakan sederhana untuk objek deret waktu keuangan, tsobj. Lag menunjukkan jumlah titik data sebelumnya yang digunakan dengan titik data saat ini saat menghitung moving average. Output tsmovavg (vektor, s, lag, redup) mengembalikan rata-rata bergerak sederhana untuk sebuah vektor. Lag menunjukkan jumlah titik data sebelumnya yang digunakan dengan titik data saat ini saat menghitung moving average. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) mengembalikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk objek seri waktu keuangan, tsobj. Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata bergerak tertimbang, di mana timeperiod menentukan jangka waktu. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Sebagai contoh, moving average moving average 10-periode harga paling baru 18.18. Persentase eksponensial 2 (TIMEPER 1) atau 2 (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (vektor, e, timeperiod, redup) mengembalikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk sebuah vektor. Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata bergerak tertimbang, di mana timeperiod menentukan jangka waktu. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Sebagai contoh, moving average moving average 10-periode harga paling baru 18.18. (2 (timeperiod 1)). Output tsmovavg (tsobj, t, numperiod) mengembalikan rata-rata pergerakan segitiga untuk objek deret waktu keuangan, tsobj. Rata-rata bergerak segitiga dua kali menghaluskan data. Tsmovavg menghitung rata-rata bergerak sederhana pertama dengan lebar jendela ceil (numperiod 1) 2. Kemudian menghitung rata-rata bergerak sederhana kedua pada moving average pertama dengan ukuran jendela yang sama. Output tsmovavg (vektor, t, numperiod, redup) mengembalikan rata-rata pergerakan segitiga untuk vektor. Rata-rata bergerak segitiga dua kali menghaluskan data. Tsmovavg menghitung rata-rata bergerak sederhana pertama dengan lebar jendela ceil (numperiod 1) 2. Kemudian menghitung rata-rata bergerak sederhana kedua pada moving average pertama dengan ukuran jendela yang sama. Output tsmovavg (tsobj, w, weight) mengembalikan rata-rata bergerak tertimbang untuk objek seri waktu keuangan, tsobj. Dengan menyediakan bobot untuk setiap elemen di jendela bergerak. Panjang vektor bobot menentukan ukuran jendela. Jika faktor bobot yang lebih besar digunakan untuk harga yang lebih baru dan faktor yang lebih kecil untuk harga sebelumnya, trennya lebih responsif terhadap perubahan terkini. Output tsmovavg (vektor, w, bobot, redup) mengembalikan rata-rata bergerak tertimbang untuk vektor dengan memberikan bobot untuk setiap elemen di jendela bergerak. Panjang vektor bobot menentukan ukuran jendela. Jika faktor bobot yang lebih besar digunakan untuk harga yang lebih baru dan faktor yang lebih kecil untuk harga sebelumnya, trennya lebih responsif terhadap perubahan terkini. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) mengembalikan moving moving average untuk objek time series keuangan, tsobj. Rata-rata pergerakan yang dimodifikasi sama dengan rata-rata pergerakan sederhana. Pertimbangkan numperiod argumen menjadi lag dari rata-rata bergerak sederhana. Moving moving average pertama dihitung seperti simple moving average. Nilai selanjutnya dihitung dengan menambahkan harga baru dan mengurangkan rata-rata terakhir dari jumlah yang dihasilkan. Output tsmovavg (vektor, m, numperiod, redup) mengembalikan moving moving average untuk vektor. Rata-rata pergerakan yang dimodifikasi sama dengan rata-rata pergerakan sederhana. Pertimbangkan numperiod argumen menjadi lag dari rata-rata bergerak sederhana. Moving moving average pertama dihitung seperti simple moving average. Nilai selanjutnya dihitung dengan menambahkan harga baru dan mengurangkan rata-rata terakhir dari jumlah yang dihasilkan. Dim 8212 dimensi untuk beroperasi di sepanjang bilangan bulat positif dengan nilai 1 atau 2 Dimensi untuk beroperasi bersamaan, ditentukan sebagai bilangan bulat positif dengan nilai 1 atau 2. redup adalah argumen input opsional, dan jika tidak disertakan sebagai input, default Nilai 2 diasumsikan Default dim 2 menunjukkan matriks berorientasi baris, di mana setiap baris adalah variabel dan setiap kolom adalah observasi. Jika dim 1. input diasumsikan sebagai vektor kolom atau matriks yang berorientasi pada matriks, dimana masing-masing kolom adalah variabel dan setiap baris pengamatan. E 8212 Indikator untuk vektor karakter rata-rata pergerakan eksponensial Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata pergerakan tertimbang, dimana timeperiod adalah periode waktu dari rata-rata pergerakan eksponensial. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Sebagai contoh, kenaikan rata-rata bergerak eksponensial 10 periode harga paling baru sebesar 18,18. Eksponensial Persentase 2 (TIMEPER 1) atau 2 (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Panjang periode waktu integer nonnegatif Pilih Strategi Perdagangan Filter Rata-Rata CountryZero Lag Moving Average (Entri 038 Keluar) I. Pengembang Strategi Perdagangan: John Ehlers and Ric Way. Sumber: Ehlers, J. Way, R. (2010). Nol Lag (well, hampir). Konsep: Trend mengikuti strategi trading berdasarkan moving average filters. Tujuan Penelitian: Untuk memverifikasi kinerja Zero Lag Moving Average (ZLMA). Spesifikasi: Tabel 1. Hasil: Gambar 1-2. Trade Filter: Long Trades: Zero Lag Moving Average (ZLMA) melintasi Overoner Movity Average (EMA). Short Trades: Zero Lag Moving Average (ZLMA) melintasi bawah Exponential Moving Average (EMA). Portofolio: 42 pasar berjangka dari empat sektor pasar utama (komoditas, mata uang, suku bunga, dan indeks ekuitas). Data: 36 tahun sejak tahun 1980. Platform Pengujian: MATLAB. II. Uji Sensitivitas Semua grafik 3-D diikuti oleh grafik kontur 2-D untuk Faktor Laba, Rasio Sharpe, Ulcer Performance Index, CAGR, Drawdown Maksimum, Persen Menguntungkan Perdagangan, dan Rata-rata. Menang rta. Rasio Rugi. Gambar terakhir menunjukkan sensitivitas dari Equity Curve. Variabel yang Diuji: LookBack, Threshold (Definisi: Tabel 1): Gambar 1 Kinerja Portofolio (Masukan: Tabel 1 Komisi amp Slippage: 0). Exponential Moving Average (EMA): Alpha 2 (LookBack 1) EMAi Alpha Closei (1 Alpha) EMAi 1 Index: i Current Bar. Zero Lag Moving Average (ZLMA): Alpha 2 (LookBack 1) ZLMAi Alpha (Keuntungan EMAi (Closei ZLMAi 1)) (1 Alpha) ZLMAi 1 Indeks: i Current Bar. Variable Gain (dari rumus ZLMA): Jika variabel Gain adalah nol, ZLMA menjadi hanya sebuah EMA. Jika Gain cukup besar, ZLMA melacak harga untuk semua tujuan praktis (yaitu minimum lag dan minimum smoothing). Oleh karena itu, kita mencari nilai Gain yang merupakan kompromi yang memuaskan. Untuk mendapatkan sedikit error (Error Closei ZLMAi), sebuah loop mencari nilai Gain terbaik dengan memvariasikan variabel Gain dari GainLimit yang lebih rendah ke GainLimit bagian atas. Nilai default untuk variabel GainLimit adalah 5 (nilai ini diteliti lebih lanjut di entri blog berikutnya). LookBack 60, 1000, Step 20 GainLimit 5 Long Signal: ZLMAi melintasi EMAi, dan 100LeastError ATRi gt Indeks Ambang: i Current Bar. Sinyal pendek: ZLMAi melintasi bawah EMAi, dan 100LeastError ATRi gt Threshold Index: i Current Bar. Catatan: Error Closei ZLMAi. The LeastError adalah kesalahan untuk nilai terbaik Gain yang ditemukan melalui sebuah loop yang menjalankan bar-by-bar dari GainLimit yang lebih rendah ke GainLimit bagian atas. Di kertas asli. LeastError tidak dinormalisasi oleh ATR (Average True Range) namun dengan harga penutupan. Ini tidak memadai untuk pengujian kontrak berjangka kontinyu dan oleh karena itu formula asli disesuaikan. Mode: Sistem pembalikan 2 fasa (longshort). Ambang Batas 0, 200, Langkah 5 Perdagangan Panjang: Pembelian di tempat terbuka ditempatkan setelah Long Signal. Short Trades: A sell at the open ditempatkan setelah Exal Stop Loss Exit Pendek: ATR (ATRLength) adalah Range Rata Rata selama periode ATRLength. ATRStop adalah kelipatan dari ATR (ATRLength). Long Trades: Perhentian penjualan ditempatkan pada Entry ATR (ATRLength) ATRStop. Trades Pendek: Stop beli akan ditempatkan di Entry ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 LookBack 60, 1000, Langkah 20 Ambang 0, 200, Langkah 5 Tabel 2 Masukan: Tabel 1 Ukuran Fraksional Tetap: 1 lilitan Komisi amp: 100 putaran putar. V. Penelitian Ehlers, J. Way, R. (2010). Nol Lag (well, hampir): Semua filter pemulusan dan moving averages memiliki lag. Itu hukum. Kelambatan ini diperlukan karena perataan dilakukan dengan menggunakan data masa lalu. Oleh karena itu, rata-rata mencakup efek data beberapa bar yang lalu. Pada artikel ini kami menunjukkan cara menghapus jumlah lag yang dipilih dari Exponential Moving Average (EMA). Melepaskan semua lag belum tentu hal yang baik karena dengan tidak ketinggalan indikator hanya akan melacak harga yang Anda filter. Artinya, jumlah lag yang dihapus adalah tradeoff dengan jumlah smoothing yang ingin Anda lupakan. VI. Rating: Zero Lag Moving Average Filter Strategi Perdagangan VII. Ringkasan Strategi perdagangan berdasarkan Zero Lag Moving Average tidak berjalan jauh lebih baik daripada strategi yang berbasis Hull Moving Average atau beberapa alternatif lainnya. ALPHA 20 TM Trading System ATURAN CFTC 4.41: HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU SIMULASI MEMILIKI BATASAN TERTENTU. MELIHAT KINERJA KINERJA SEBENARNYA, HASIL YANG SIMULASI JANGAN MENYATAKAN PERDAGANGAN YANG BENAR. JUGA, SEJAK TRADES BELUM DIPERLUKAN, HASIL YANG DAPAT MEMILIKI BAWAH ATAU SENDIRI UNTUK DAMPAK, JIKA ADA, FAKTOR PASAR TERTENTU, SEPERTI KURANGNYA LIKUIDITAS. PROGRAM PERDAGANGAN SIMULASI DALAM UMUM JUGA TERTARIK FAKTA BAHWA MEREKA DITANDATANGANI DENGAN MANFAAT HINDSIGHT. TIDAK ADA REPRESENTASI YANG DIBUAT BAHWA SETIAP AKUN AKAN ATAU CUKUP UNTUK MENCAPAI KEUNTUNGAN ATAU KERUGIAN YANG SESUAI DENGAN MEREKA YANG DIMILIKI. PENGUNGKAPAN RISIKO: PEMERINTAH AS MEMBERIKAN DISCLAIMER ATURAN CFTC 4.41