Bergerak Rata Savitzky Golay

Gleitender Mittelwert Der gleitende Mittelwert (manchmal auch gleitender Durchschnitt genannt) ist eine einfache Methode zur Glttung von Messdaten. Dabei werden die Datenpunkte durch den arithmetischen Mittelwert der Nachbarpunkte (oder einer gewichteten Form davon) ersetzt. Im einfachsten Fall geschieht meninggal dara Mittelung von drei Datenpunkten (der ausgewhlte Datenpunkt und seine beiden Nachbarn): Das Fenster, di dalam kematian Mittelung erfolgt, wird ber meninggal Daten bewegt und nach jeder Berechnung um einen Wert nach rechts verschoben, daher die Bezeichnung gleitender Mittelwert . Der gleitende Mittelwert kann allgemein durch beschrieben werden, wobei 2k1 die Gre des beweglichen Fensters angibt, w i das jeweilige Gewicht und x (t) den Datenwert zur Zeit t. Die Gewichte w i sind im einfachsten Fall alle gleich 1.0 - adalah dem arithmetischen Mittelwert entspricht. Man kann die Gewichte aber auch jadi einstellen, dass z. B. Randwerte weniger Einfluss auf das Ergebnis haben als der zentrale Wert (pria spricht dann von einem gewichteten Mittelwert). Da der gleitende Mittelwert in der oben angefhrten Definisi immer auch einen Zugriff auf zuknftige Einzelwerte bentigt, kann er nur offline berechnet werden. Setzt man den gleitenden Mittelwert zur Echtzeitberechnung ein (dereng ja nur die Vergangenheit und Gegenwart kennt), jadi bleibt der Algorithmus zwar der selbe, man verwendet aber ein Fenster, das nur vergangene Punkte enthlt der letzte Wert im Fenster entspricht dann der Gegenwart, Alle anderen Punkte liegen di der Vergangenheit. Dies fhrt aber zu einer Verschiebung des gegltteten Datenstroms um (k-1) 2. Eine klassische Anwendung des (verschobenen) gegltteten Mittelwerts besteht in den vielfltigen Mittelwertskurven, die man in Grafiken zu Brsenkursen findet, und die von vielen Brsenteilnehmern zu einer Aussage ber die Zukunft (nmlich die Entscheidung zu kaufen oder zu verkaufen) herangezogen werden (ob das nun Wirklich klug ist, wagt der Autor zu bezweifeln). Beachten Sie, dass der gleitende Mittelwert di engem Zusammenhang mit dem Savitzky-Golay-Filter und dem FIR-Filter steht. Der gleitende Mittelwert entspricht einem Tiefpassfilter di der Signalverarbeitung, das heit hohe Frequenzanteile werden gedmpft, whrend tiefe Frequenzen unverndert bleiben. Sebuah cara sederhana (ad hoc) adalah dengan hanya mengambil rata-rata tertimbang (merdu oleh alfa) pada setiap titik dengan tetangganya: atau Beberapa variasi daripadanya. Ya, agar lebih canggih Anda bisa mengubah data Fourier terlebih dahulu, lalu memotong frekuensi tinggi. Sesuatu seperti: Ini memotong 20 frekuensi tertinggi. Hati-hati untuk memotongnya secara simetris sebaliknya transformasi terbalik tidak lagi nyata. Anda perlu hati-hati memilih frekuensi cutoff untuk tingkat smoothing yang tepat. Ini adalah jenis penyaringan yang sangat sederhana (penyaringan kotak pada domain frekuensi), sehingga Anda dapat mencoba dengan lembut menipiskan frekuensi orde tinggi jika distorsi tidak dapat diterima. Menjawab 4 Okt 09 at 9:16 FFT isnt ide yang buruk, tapi mungkin berlebihan di sini. Berjalan atau moving averages memberikan hasil yang umumnya buruk dan harus dihindari untuk segala hal selain PR akhir (dan white noise). Id menggunakan filter Savitzky-Golay (di Matlab sgolayfilt (.)). Ini akan memberi Anda hasil terbaik untuk apa yang Anda cari - beberapa perataan lokal sambil mempertahankan bentuk kurva. Sebenarnya, Anda ingin sinyal tersaring menjadi halus dan tidak bergerak. Lag menyebabkan keterlambatan dalam perdagangan Anda, dan peningkatan lag pada indikator Anda biasanya menghasilkan keuntungan yang lebih rendah. Dengan kata lain, pendatang terlambat mendapatkan apa yang tertinggal di meja setelah pesta dimulai. Itulah mengapa investor, bank dan institusi di seluruh dunia meminta Jurik Research Moving Average (JMA). Anda mungkin menerapkannya seperti halnya rata-rata pergerakan populer lainnya. Namun, JMA memperbaiki timing dan kehalusan akan membuat Anda takjub. Garis abu-abu bergerigi pada grafik mensimulasikan aksi harga yang dimulai pada kisaran perdagangan rendah, kemudian berlanjut ke kisaran perdagangan yang lebih tinggi. Karena tidak ada yang suka menunggu di sela-sela, filter pengurangan kebisingan yang sempurna (green line) akan bergerak lancar sepanjang pusat rentang perdagangan pertama dan kemudian terjun ke pusat kisaran perdagangan baru segera.