Software De Filtro De Média Móvel

Filtros médios móveis As médias móveis são propensas a whipsaws, quando o preço cruza para frente e para trás em toda a média móvel em um mercado variável. Os comerciantes desenvolveram uma série de filtros ao longo dos anos para eliminar os falsos sinais. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Vá longo quando o preço cruza acima da média móvel abaixo. Fique curto quando o preço cruza abaixo da média móvel de cima. Os filtros são adicionados para medir objetivamente quando o preço cruzou a média móvel. Os filtros mais comuns são: Preço de fechamento: um, dois ou três dias sucessivos devem se aproximar acima da média móvel. Toda a barra deve atravessar a média móvel. Duas ou três barras (em sucessão) devem ficar livres da média móvel. Média deve inclinar-se na direção do comércio preço típico. O preço médio ou o fechamento ponderado também podem ser usados ​​como substitutos para o preço de fechamento. As negociações só são registradas se a média móvel inclina-se na direção do comércio. Este filtro não funcionará com médias móveis exponenciais porque a média móvel exponencial sempre se inclina quando o preço fecha acima da média móvel e inclina-se para baixo se fechar abaixo. Saia quando o preço re-cruza a média móvel. A inclinação média móvel pode ser usada em conjunto com outros filtros, como o preço de fechamento. A média móvel única é usada com dois filtros: mouse sobre as legendas do gráfico para exibir os sinais comerciais. Vá curto - dois fecham abaixo de uma média em queda. A média de longa duração está agora aumentando e o preço fechou acima da média móvel por 2 dias. O seguinte mergulho abaixo da média móvel (no início de janeiro) é filtrada. O longo comércio é encerrado, pois há dois fechamentos abaixo da média móvel. Nenhum comércio curto é inserido, pois a média móvel está inclinada para cima. Vá longe - dois fecham acima de uma média móvel ascendente. Vá curto, pois há dois fechamentos abaixo de uma média decrescente. Vá longe - dois fecham acima de uma média móvel ascendente. Vá curto - dois fecham abaixo de uma média em queda. A média de longo movimento está aumentando novamente e há 2 fechamentos acima dela. Observe como o comércio longo 2 é rentável durante a forte tendência ascendente, em comparação com o preço que se aproxima da média móvel relativamente plana. Freqüentemente mudando você para entrar e sair dos negócios. Os indicadores de tendências normalmente não são rentáveis ​​e devem ser evitados, durante os mercados em expansão. Junte-se a nossa lista de correspondência Leia o boletim informativo do Diário de troca de colinas de Colin Twiggs, com artigos educacionais sobre negociação, análise técnica, indicadores e novas atualizações de software. Um olhar mais atento no algoritmo avançado de média de CODAS. Média móvel versátil em algoritmos CODAS avançados, o ruído de forma de onda, E elimina a deriva da linha de base. A média móvel é uma técnica matemática simples usada principalmente para eliminar aberrações e revelar a tendência real em uma coleção de pontos de dados. Você pode estar familiarizado com a média de dados ruidosos em um experimento de física de primeiro ano ou de rastrear o valor de um investimento. Você pode não saber que a média móvel também é um protótipo do filtro de resposta de impulso finito, o tipo de filtro mais comum usado na instrumentação baseada em computador. Nos casos em que uma determinada forma de onda está cheia de ruído, onde uma média precisa ser extraída de um sinal periódico, ou onde uma linha de base devagar deve ser eliminada de um sinal de freqüência mais alta, um filtro médio móvel pode ser aplicado para alcançar o desejado resultado. O algoritmo de média móvel de Advanced CODAS oferece esse tipo de desempenho de filtragem de formas de onda. Advanced CODAS é um pacote de software de análise que opera em arquivos de dados de forma de onda existentes criados pela WinDaq de primeira geração ou pacotes de aquisição de dados WinDaq de segunda geração. Além do algoritmo de média móvel, o CODAS Avançado também inclui um utilitário de gerador de relatórios e rotinas de software para integração de formas de onda, diferenciação, captação de picos e valores de vale, rectificação e operações aritméticas. Teoria do Filtro Médio em Mudança O algoritmo de média móvel de DATAQ Instruments permite uma grande flexibilidade nas aplicações de filtragem de formas de onda. Ele pode ser usado como um filtro passa-baixa para atenuar o ruído inerente em muitos tipos de formas de onda, ou como um filtro passa-alto para eliminar uma linha de base de derivação de um sinal de freqüência mais alta. O procedimento usado pelo algoritmo para determinar a quantidade de filtragem envolve o uso de um fator de suavização. Este fator de suavização, controlado por você através do software, pode ser aumentado ou diminuído para especificar o número de pontos de dados da forma de onda real ou amostras que a média móvel abrangerá. Qualquer forma de onda periódica pode ser pensada como uma string longa ou coleção de pontos de dados. O algoritmo realiza uma média móvel tirando dois ou mais desses pontos de dados da forma de onda adquirida, adicionando-os, dividindo sua soma pelo número total de pontos de dados adicionados, substituindo o primeiro ponto de dados da forma de onda pela média calculada e Repetindo as etapas com os pontos de dados segundo, terceiro e assim por diante até o final do dado ser alcançado. O resultado é uma forma de onda segundo ou gerada consistindo nos dados médios e com o mesmo número de pontos que a forma de onda original. Figura 1 8212 Qualquer forma de onda periódica pode ser pensada como uma string longa ou coleção de pontos de dados. Na ilustração acima, os pontos de dados de forma de onda consecutivos são representados por quotyot para ilustrar como a média móvel é calculada. Neste caso, foi aplicado um fator de suavização de três, o que significa que três pontos consecutivos de dados da forma de onda original são adicionados, a sua soma dividida por três e, em seguida, esse quociente é plotado como o primeiro ponto de dados de uma forma de onda gerada. O processo se repete com o segundo, terceiro e assim por diante os pontos de dados da forma de onda original até o final do dado ser alcançado. Uma técnica especial de quotfeatherotot é a média dos pontos de início e de data final da forma de onda original para garantir que a forma de onda gerada contenha o mesmo número de pontos de dados que o original. A Figura 1 ilustra como o algoritmo da média móvel é aplicado aos pontos de dados da forma de onda (que são representados por y). A ilustração possui um fator de suavização de 3, o que significa que o valor médio (representado por a) será calculado em 3 valores de dados de forma de onda consecutivos. Observe a sobreposição que existe nos cálculos da média móvel. É essa técnica de sobreposição, juntamente com um tratamento especial de início e final que gera o mesmo número de pontos de dados na forma de onda média que existe no original. A forma como o algoritmo calcula uma média móvel merece um olhar mais próximo e pode ser ilustrada com um exemplo. Digamos que temos uma dieta há duas semanas e queremos calcular nosso peso médio nos últimos 7 dias. Nós sumaríamos nosso peso no dia 7 com nosso peso nos dias 8, 9, 10, 11, 12 e 13 e depois multiplicaremos por 17. Para formalizar o processo, isso pode ser expresso como: a (7) 17 (y ( 7) y (8) y (9). Y (13)) Esta equação pode ser ainda mais generalizada. A média móvel de uma forma de onda pode ser calculada por: Onde: um valor médio n posição do ponto de dados s fator de suavização y valor do ponto de dados real Figura 2 8212 A forma de onda de saída da célula de carga mostrada original e não filtrada no canal superior e como um ponto de 11 pontos Forma de onda média em movimento no canal inferior. O ruído que aparece na forma de onda original foi devido às intensas vibrações criadas pela imprensa durante a operação de embalagem. A chave para essa flexibilidade de algoritmos é a sua ampla gama de fatores de alisamento selecionáveis ​​(de 2 a 1.000). O fator de suavização determina quantos pontos ou amostras reais de dados serão calculados como média. Especificar qualquer fator de suavização positivo simula um filtro passa-baixa enquanto especifica um fator de suavização negativo simula um filtro passa-alto. Dado o valor absoluto do fator de suavização, os valores mais altos aplicam maiores restrições de suavização na forma de onda resultante e, inversamente, os valores mais baixos aplicam menos alisamento. Com a aplicação do fator de suavização apropriado, o algoritmo também pode ser usado para extrair o valor médio de uma dada forma de onda periódica. Um fator de suavização positivo mais alto é tipicamente aplicado para gerar valores médios da forma de onda. Aplicando o algoritmo de média móvel Uma característica saliente do algoritmo de média móvel é que ele pode ser aplicado muitas vezes na mesma forma de onda, se necessário para obter o resultado de filtragem desejado. A filtragem de formas de onda é um exercício muito subjetivo. O que pode ser uma forma de onda devidamente filtrada para um usuário pode ser inaceitavelmente ruidoso para outro. Somente você pode avaliar se o número de pontos médios selecionados foi muito alto, muito baixo ou simplesmente correto. A flexibilidade do algoritmo permite que você ajuste o fator de suavização e faça outro passar pelo algoritmo quando resultados satisfatórios não forem alcançados com a tentativa inicial. A aplicação e as capacidades do algoritmo da média móvel podem ser ilustradas melhor pelos seguintes exemplos. Figura 3 8212 A forma de onda ECG mostrada original e não filtrada no canal superior e como uma forma de onda em média móvel de 97 pontos no canal inferior. Observe a ausência de deriva de linha de base no canal inferior. Ambas as formas de onda são mostradas em uma condição comprimida para fins de apresentação. Uma aplicação de redução de ruído Nos casos em que uma determinada forma de onda está cheia de ruído, o filtro médio móvel pode ser aplicado para suprimir o ruído e produzir uma imagem mais clara da forma de onda. Por exemplo, um cliente CODAS avançado estava usando uma imprensa e uma célula de carga em uma operação de empacotamento. Seu produto deveria ser comprimido para um nível predeterminado (monitorado pela célula de carga) para reduzir o tamanho da embalagem necessária para conter o produto. Por razões de controle de qualidade, eles decidiram monitorar a operação da imprensa com instrumentação. Ocorreu um problema inesperado quando começaram a ver a saída de células de carga em tempo real. Uma vez que a máquina de imprensa vibrou consideravelmente enquanto estava em operação, a forma de onda de saída das células de carga era difícil de discernir porque continha grande quantidade de ruído devido à vibração como mostrado no canal superior da Figura 2. Este ruído foi eliminado gerando um canal em média móvel de 11 pontos como mostrado no canal inferior da Figura 2. O resultado foi uma imagem muito mais clara da saída das células de carga. Uma aplicação na eliminação da deriva da linha de base Nos casos em que uma linha de base devagar deve ser removida de um sinal de freqüência mais alta, o filtro de média móvel pode ser aplicado para eliminar a linha de base da derivação. Por exemplo, uma forma de onda ECG normalmente exibe algum grau de vagueamento basal como pode ser visto no canal superior da Figura 3. Esta deriva de linha de base pode ser eliminada sem alterar ou perturbar as características da forma de onda como mostrado no canal inferior da Figura 3. Isto é conseguido aplicando um fator de alívio de valor negativo apropriado durante o cálculo da média móvel. O fator de suavização apropriado é determinado dividindo um período de forma de onda (em segundos) pelo intervalo de amostra de canais. O intervalo de amostra de canais é simplesmente o recíproco da taxa de amostragem dos canais e é convenientemente exibido no menu de utilidade média móvel. O período da forma de onda é facilmente determinado a partir da tela de exibição posicionando o cursor em um ponto conveniente na forma de onda, ajustando um marcador de tempo e, em seguida, movendo o cursor um ciclo completo para longe do marcador de tempo exibido. A diferença de tempo entre o cursor eo marcador de tempo é um período de forma de onda e é exibida na parte inferior da tela em segundos. Em nosso exemplo de ECG, a forma de onda possuía um intervalo de amostra de canal de .004 segundos (obtido a partir do menu de utilidade média móvel) e um período de forma de onda foi medido para span .388 segundos. Dividir o período da forma de onda pelo intervalo de amostra dos canais nos deu um fator de suavização de 97. Como é a deriva da linha de base que estamos interessados ​​em eliminar, aplicamos um fator de suavização negativo (-97) ao algoritmo da média móvel. Isso, de fato, subtraiu o resultado médio móvel do sinal da forma de onda original, que eliminou a deriva da linha de base sem alterar a informação da forma de onda. Outros Problemas médios em movimento de formas de onda Seja qual for o aplicativo, o motivo universal para aplicar um filtro de média móvel é superar as aberrações altas e baixas e revelar um valor de forma de onda intermediária mais representativo. Ao fazer isso, o software não deve comprometer outros recursos da forma de onda original no processo de geração de uma forma de onda em média móvel. Por exemplo, o software deve ajustar automaticamente as informações de calibração associadas ao arquivo de dados original, de modo que a forma de onda em média móvel esteja nas unidades de engenharia apropriadas quando geradas. Todas as leituras das figuras foram tiradas usando o software WinDaq Data AcquisitionMoving Average Filter Você pode usar o módulo Moving Average Filter para calcular uma série de médias unilaterais ou de dois lados em um conjunto de dados, usando um comprimento de janela que você especifica. Depois de ter definido um filtro que atende às suas necessidades, você pode aplicá-lo às colunas selecionadas em um conjunto de dados, conectando-o ao módulo Aplicar filtro. O módulo faz todos os cálculos e substitui valores em colunas numéricas com médias móveis correspondentes. Você pode usar a média móvel resultante para plotar e visualizar, como uma nova linha de base lisa para modelagem, para calcular variâncias contra cálculos para períodos semelhantes e assim por diante. Esse tipo de média ajuda você a revelar e prover padrões temporais úteis em dados retrospectivos e em tempo real. O tipo mais simples de média móvel começa em alguma amostra da série e usa a média dessa posição mais as posições n anteriores em vez do valor real. (Você pode definir n como quiser). Quanto mais longo o período n no qual a média é calculada, menor será a variação entre os valores. Além disso, à medida que aumenta o número de valores utilizados, menor será o efeito de qualquer valor na média resultante. Uma média móvel pode ser de um lado ou de dois lados. Em uma média unilateral, apenas os valores que precedem o valor do índice são usados. Em uma média de dois lados, os valores passados ​​e futuros são usados. Para cenários em que você está lendo dados de transmissão, as médias móveis cumulativas e ponderadas são particularmente úteis. Uma média móvel cumulativa leva em consideração os pontos anteriores ao período atual. Você pode pesar todos os pontos de dados igualmente ao calcular a média, ou você pode garantir que os valores mais próximos do ponto de dados atual sejam mais ponderados. Em uma média móvel ponderada. Todos os pesos devem somar para 1. Em uma média móvel exponencial. As médias consistem em uma cabeça e uma cauda. Que pode ser ponderada. Uma cauda levemente ponderada significa que a cauda segue a cabeça bastante perto, então a média se comporta como uma média móvel em um curto período de ponderação. Quando os pesos da cauda são mais pesados, a média se comporta mais como uma média móvel simples e mais longa. Adicione o módulo Moving Average Filter ao seu experimento. Para Comprimento. Digite um valor de número inteiro positivo que define o tamanho total da janela em que o filtro é aplicado. Isso também é chamado de máscara de filtro. Para uma média móvel, o comprimento do filtro determina quantos valores são calculados em média na janela deslizante. Os filtros mais longos também são chamados de filtros de ordem superior e fornecem uma janela de cálculo maior e uma aproximação mais próxima da linha de tendência. Os filtros de ordem mais baixa ou inferior usam uma janela de cálculo menor e se assemelham mais aos dados originais. Para Tipo. Escolha o tipo de média móvel a ser aplicada. O Azure Machine Learning Studio suporta os seguintes tipos de cálculos de média móvel: uma média móvel simples (SMA) é calculada como uma média de rolamento não ponderada. As médias móveis triangulares (TMA) são médias duas vezes para uma linha de tendência mais suave. A palavra triangular é derivada da forma dos pesos que são aplicados aos dados, o que enfatiza os valores centrais. Uma média móvel exponencial (EMA) dá mais peso aos dados mais recentes. A ponderação diminui exponencialmente. Uma média móvel exponencial modificada calcula uma média móvel em execução, onde o cálculo da média móvel em qualquer ponto considera a média móvel previamente calculada em todos os pontos anteriores. Este método produz uma linha de tendência mais suave. Dado um único ponto e uma média móvel atual, a média móvel acumulada (CMA) calcula a média móvel no ponto atual. Adicione o conjunto de dados com os valores para os quais deseja calcular uma média móvel e adicione o módulo Aplicar filtro. Conecte o Filtro de média móvel à entrada à esquerda do filtro de aplicação. E conecte o conjunto de dados à entrada à direita. No módulo Aplicar filtro, use o seletor de coluna para especificar as colunas ao qual o filtro deve ser aplicado. Por padrão, o filtro que você criará será aplicado a todas as colunas numéricas, portanto, certifique-se de excluir as colunas que não possuem dados apropriados. Execute o experimento. Nesse ponto, para cada conjunto de valores definidos pelo parâmetro do comprimento do filtro, o valor atual (ou índice) é substituído pelo valor médio móvel.