Equação De Diferença De Filtro Média Média

Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039s (KAMA) Introdução Desenvolvida por Perry Kaufman, a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039 (KAMA) é uma média móvel projetada para explicar o ruído ou a volatilidade do mercado. A KAMA acompanhará os preços quando os balanços de preços são relativamente pequenos e o ruído é baixo. KAMA irá ajustar quando os balanços de preços se expandirem e seguem os preços a uma distância maior. Este indicador de tendência pode ser usado para identificar a tendência geral, os pontos de viragem do tempo e os movimentos dos preços dos filtros. Cálculo Existem várias etapas necessárias para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039s. Let039s primeiro começar com as configurações recomendadas por Perry Kaufman, que são KAMA (10,2,30). 10 é o número de períodos para o Razão de Eficiência (ER). 2 é o número de períodos para a constante EMA mais rápida. 30 é o número de períodos para a constante EMA mais lenta. Antes de calcular KAMA, precisamos calcular a Razão de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC). Divulgar a fórmula em nuggets de tamanho de mordida facilita a compreensão da metodologia por trás do indicador. Observe que o ABS significa Absolute Value. Razão de Eficiência (ER) O ER é basicamente a variação de preço ajustada pela volatilidade diária. Em termos estatísticos, a Razão de eficiência nos diz a eficiência fractal das mudanças de preços. ER flui entre 1 e 0, mas esses extremos são a exceção, não a norma. ER seria 1 se os preços subissem 10 períodos consecutivos ou 10 períodos consecutivos. ER seria zero se o preço for inalterado ao longo dos 10 períodos. Smoothing Constant (SC) A constante de suavização usa o ER e duas constantes de suavização com base em uma média móvel exponencial. Como você pode ter notado, a constante de suavização está usando as constantes de suavização para uma média móvel exponencial na sua fórmula. (2301) é a constante de suavização para uma EMA de 30 períodos. O SC mais rápido é a constante de suavização para EMA mais curto (2 períodos). O SC mais lento é a constante de suavização para o EMA mais lento (30 períodos). Observe que o 2 no final é quadrado da equação. Com a Razão de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC), agora estamos prontos para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039 (KAMA). Uma vez que precisamos de um valor inicial para iniciar o cálculo, o primeiro KAMA é apenas uma média móvel simples. Os seguintes cálculos são baseados na fórmula abaixo. Exemplo de cálculoChart As imagens abaixo mostram uma captura de tela de uma planilha do Excel usada para calcular KAMA e o gráfico QQQ correspondente. Uso e sinais Os cartistas podem usar o KAMA como qualquer outra tendência que acompanha o indicador, como uma média móvel. Os cartistas podem procurar cruzes de preços, mudanças direcionais e sinais filtrados. Primeiro, uma cruz acima ou abaixo da KAMA indica mudanças direcionais nos preços. Tal como acontece com qualquer média móvel, um sistema de cruzamento simples gerará muitos sinais e muitos whipsaws. Chartists podem reduzir whipsaws aplicando um filtro de preço ou tempo para os cruzamentos. Pode-se exigir que o preço mantenha a cruz por um número definido de dias ou que exijam que a cruze exceda KAMA por porcentagem definida. Em segundo lugar, os cartistas podem usar a direção da KAMA para definir a tendência geral de uma segurança. Isso pode exigir um ajuste de parâmetros para suavizar o indicador ainda mais. Os cartistas podem mudar o parâmetro do meio, que é a constante EMA mais rápida, para alisar o KAMA e procurar mudanças direcionais. A tendência está baixa enquanto a KAMA cair e forjar baixas mais baixas. A tendência está aumentada enquanto a KAMA estiver aumentando e forjando altos altos. O exemplo de Kroger abaixo mostra KAMA (10,5,30) com uma tendência de alta abrupta de dezembro a março e uma tendência de alta menos escarpada de maio a agosto. E, finalmente, os chartists podem combinar sinais e técnicas. Os cartistas podem usar um KAMA de longo prazo para definir a maior tendência e um KAMA de prazo mais curto para sinais comerciais. Por exemplo, KAMA (10,5,30) poderia ser usado como um filtro de tendência e ser considerado otimista ao subir. Uma vez otimista, os carlos poderiam procurar cruzes de alta quando o preço se movesse acima de KAMA (10,2,30). O exemplo abaixo mostra MMM com um aumento de KAMA a longo prazo e cruzamentos de alta em dezembro, janeiro e fevereiro. KAMA de longo prazo recusou em abril e houve cruzamentos de baixa em maio, junho e julho. SharpCharts KAMA pode ser encontrado como uma sobreposição de indicadores no banco de trabalho SharpCharts. As configurações padrão aparecerão automaticamente na caixa de parâmetros uma vez que ela for selecionada e os autores podem alterar esses parâmetros de acordo com suas necessidades analíticas. O primeiro parâmetro é para a Razão de Eficiência e os cartistas devem abster-se de aumentar esse número. Em vez disso, os cartistas podem diminuí-lo para aumentar a sensibilidade. Os cartistas que procuram lidar com KAMA para análise de tendência a mais longo prazo podem aumentar o parâmetro do meio de forma incremental. Mesmo que a diferença seja apenas 3, o KAMA (10,5,30) é significativamente mais suave do que KAMA (10,2,30). Estudo adicional Do criador, o livro abaixo oferece informações detalhadas sobre indicadores, programas, algoritmos e sistemas, incluindo detalhes sobre KAMA e outros sistemas de média móvel. Sistemas e métodos de negociação Perry Kaufman O cientista e engenheiros Guia de processamento de sinal digital Por Steven W. Smith, Ph. D. Capítulo 6: Convolução Vamos resumir esta maneira de entender como um sistema muda um sinal de entrada para um sinal de saída. Primeiro, o sinal de entrada pode ser decomposto em um conjunto de impulsos, cada um dos quais pode ser visto como uma função delta escalada e deslocada. Em segundo lugar, a saída resultante de cada impulso é uma versão escalonada e deslocada da resposta ao impulso. Em terceiro lugar, o sinal de saída geral pode ser encontrado adicionando essas respostas de impulso escalonadas e deslocadas. Em outras palavras, se conhecemos uma resposta de impulso de sistemas, podemos calcular o que será a saída para qualquer sinal de entrada possível. Isso significa que sabemos tudo sobre o sistema. Não há nada mais que possa ser aprendido sobre as características de sistemas lineares. (No entanto, em capítulos posteriores, mostraremos que essas informações podem ser representadas em diferentes formas). A resposta ao impulso passa por um nome diferente em algumas aplicações. Se o sistema que está sendo considerado é um filtro. A resposta ao impulso é chamada de kernel de filtro. O núcleo da convolução. Ou simplesmente, o kernel. No processamento de imagem, a resposta ao impulso é chamada de função de propagação do ponto. Embora esses termos sejam usados ​​de maneiras ligeiramente diferentes, todos eles significam o mesmo, o sinal produzido por um sistema quando a entrada é uma função delta. A convolução é uma operação matemática formal, assim como multiplicação, adição e integração. A adição leva dois números e produz um terceiro número. Enquanto a convolução leva dois sinais e produz um terceiro sinal. A convolução é usada na matemática de vários campos, como probabilidade e estatística. Em sistemas lineares, a convolução é usada para descrever a relação entre três sinais de interesse: o sinal de entrada, a resposta ao impulso e o sinal de saída. A Figura 6-2 mostra a notação quando a convolução é usada com sistemas lineares. Um sinal de entrada, x n, entra num sistema linear com uma resposta de impulso, h n, resultando em um sinal de saída, y n. Na forma da equação: x n h n y n. Expresso em palavras, o sinal de entrada convolvido com a resposta de impulso é igual ao sinal de saída. Assim como a adição é representada pelo plus, e a multiplicação pela cruz, os tempos, a convolução é representada pela estrela,. É lamentável que a maioria das linguagens de programação também use a estrela para indicar a multiplicação. Uma estrela em um programa de computador significa multiplicação, enquanto uma estrela em uma equação significa convolução. A Figura 6-3 mostra a convolução sendo usada para filtragem de passagem baixa e alta passagem. O exemplo de sinal de entrada é a soma de dois componentes: três ciclos de uma onda senoidal (representando uma alta freqüência), além de uma rampa de aumento lento (composta de baixas freqüências). Em (a), a resposta de impulso para o filtro de passagem baixa é um arco suave, resultando em apenas a forma de onda de rampa de mudança lenta passando para a saída. Da mesma forma, o filtro de passagem alta, (b), permite que somente a sinusóide que muda mais rapidamente passe. A Figura 6-4 ilustra dois exemplos adicionais de como a convolução é usada para processar sinais. O atenuador inversor (a), desliza o sinal de cima para baixo e reduz a amplitude. A derivada discreta (também chamada de primeira diferença), mostrada em (b), resulta em um sinal de saída relacionado à inclinação do sinal de entrada. Observe os comprimentos dos sinais nas Figs. 6-3 e 6-4. Os sinais de entrada são de 81 amostras de comprimento, enquanto cada resposta de impulso é composta por 31 amostras. Na maioria das aplicações DSP, o sinal de entrada é centenas, milhares ou mesmo milhões de amostras de comprimento. A resposta ao impulso geralmente é muito menor, digamos, alguns pontos para algumas centenas de pontos. A matemática por trás da convolução não restringe quanto tempo esses sinais são. No entanto, ele especifica o comprimento do sinal de saída. O comprimento do sinal de saída é igual ao comprimento do sinal de entrada, além do comprimento da resposta ao impulso, menos um. Para os sinais nas Figs. 6-3 e 6-4, cada sinal de saída é: 81 31 - 1 111 amostras de comprimento. O sinal de entrada é executado da amostra 0 a 80, a resposta de impulso da amostra 0 a 30 e o sinal de saída da amostra 0 a 110. Agora chegamos à matemática detalhada da convolução. Conforme usado no processamento de sinal digital, a convolução pode ser entendida de duas formas distintas. O primeiro examina a convolução a partir do ponto de vista do sinal de entrada. Isso envolve a análise de como cada amostra no sinal de entrada contribui para muitos pontos no sinal de saída. A segunda maneira analisa a convolução a partir do ponto de vista do sinal de saída. Isso examina como cada amostra no sinal de saída recebeu informações de muitos pontos no sinal de entrada. Tenha em mente que essas duas perspectivas são maneiras diferentes de pensar sobre a mesma operação matemática. O primeiro ponto de vista é importante porque fornece uma compreensão conceitual de como a convolução pertence ao DSP. O segundo ponto de vista descreve a matemática da convolução. Isso tipifica uma das tarefas mais difíceis que você encontrará no DSP: tornar a sua compreensão conceitual adequada à confusão da matemática utilizada para comunicar as idéias.