A equivalência é válida apenas para certos modelos, p. O ruído de passeio aleatório EWMA ou tendência linear local holt-invernos EWMA. Modelos de espaço de estado são muito mais gerais do que lisos personalizados. Também a inicialização tem bases teóricas mais sólidas. Se você quiser ficar com o ruído de caminhada aleatória, e você não está familiarizado com o filtro Kalman, então você pode ser melhor com EWMAs. A equivalência de filtro de Kalman com EWMA é apenas para o caso de uma caminhada aleatória mais ruído e é coberto no livro, Forecast Structural Time Series Model e Kalman Filter por Andrew Harvey . A equivalência de EWMA com filtro de Kalman para caminhada aleatória com ruído é abordada na página 175 do texto. Lá, o autor também menciona que a equivalência dos dois foi mostrada pela primeira vez em 1960 e dá a referência a ela. Aqui está o link para essa página do texto: books. google/booksidKc6tnRHBwLcCamppgPA175amplpgPA175ampdqewmaandkalmanforrandomwalkwithnoiseampsourceblampotsI3VOQsYZOCampsigRdUCwgFE1s7zrPFylF3e3HxIUNYamphlenampsaXampved0ahUKEwiK5t2J84HMAhWINSYKHcmyAXkQ6AEINDADvonepageampqewma20and20kalman20for20random20walk20with20noiseampffalse Agora aqui é a referência que cobre uma ALETERNATIVE ao Kalman e filtros de Kalman estendido - foram obtidos resultados que correspondem ao filtro de Kalman, mas os resultados são obtidos muito mais rapidamente É Double suavização exponencial: uma alternativa ao rastreamento preditivo baseado em filtro de Kalman. Em Abstract of the paper (ver abaixo) os autores afirmam. Resultados empíricos que confirmam a validade de nossas alegações de que esses preditores são mais rápidos, mais fáceis de implementar e funcionam de forma equivalente aos preditores de filtragem de Kalman e de extensão de Kalman. Este é o seu Resumo Apresentamos novos algoritmos para o rastreamento preditivo da posição do usuário e orientação com base no duplo exponencial suavização. Esses algoritmos, quando comparados com Kalman e preditores extensivos com base em filtros de Kalman com modelos de medição sem derivada, são executados aproximadamente 135 vezes mais rápido com desempenho de predição equivalente e implementações mais simples. Este artigo descreve esses algoritmos detalhadamente juntamente com os preditores Kalman e filtro estendido de Kalman testados contra. Além disso, descrevemos os detalhes de uma experiência preditora e apresentamos resultados empíricos que confirmam a validade de nossas alegações de que esses preditores são mais rápidos, mais fáceis de implementar e funcionam de forma equivalente aos preditores de filtragem de Kalman e extensão de Kalman. Eu acho que isso realmente responde à pergunta sobre por que o filtro de Kalman e MA dão resultados semelhantes, mas está tangencialmente relacionado. Você poderia adicionar uma reverência completa para o papel que você citar, ao invés de um hiperlink nua Isso seria à prova de futuro a sua resposta no caso de o link externo muda. Ndash Silverfish Apr 8 at 5:46 Não era suposto ser. Como a introdução diz, it39s significou ser uma alternativa a Kalaman mas muito mais rapidamente. Se ele ou outro método foi citando exatamente o mesmo que Kalman, com base no tópico do artigo, o autor teria mencionado. A esse respeito, a questão é respondida. Ndash jimmeh Apr 9 at 12:15 A equivalência de filtro de Kalman para caminhada aleatória com EWMA é abordada no livro Forecast Structural Time Series Model e Kalman Filter por Andrew Harvey. A equivalência de EWMA com filtro de Kalman para caminhada aleatória é abordada na página 175 do texto. Lá ele menciona que foi exibido pela primeira vez em 1960 e dá a referência. Ndash jimmeh Apr 9 at 12: 54Kalman Filter - New Moving Average Inscrito maio 2008 Status: Membro 58 Posts Attached é a versão cumprida tanto para o múltiplo tempo e único período de tempo Kalman Filtro. Basta pensar nisso como um tipo diferente de média móvel exponencial. As configurações são diretas. Para AppliedPrice use o seguinte: 0 - Abrir Preço 1 - Preço Baixo 2 - Alto Preço 3 - Fechar Preço Eu não tenho quaisquer outros tipos de preços acrescentado, e devido à natureza do filtro eu não vou adicionar mais em qualquer um. Gostaria de mencionar que o período é um pouco diferente do que você está acostumado em MAs. Ainda tecnicamente faz a mesma coisa que o período em um EMA, mas devido à natureza do filtro de Kalman aumentando o período não tem o mesmo efeito que ele faz em outras médias móveis. Você pode brincar com ele, mas uma sugestão pessoal é manter o período em 20,50,100 ou superior. O Kalman está configurado para algumas configurações genéricas agora, mas se alguém tem a ambição de mexer com as matrizes que usa para os cálculos, me avise e eu atirei o código à sua maneira. Uma vez que, como você vai notar, o normal Kalman cant realmente efetivamente ser um indicador de tendência de longo prazo como um 200 SMA, você pode usar a versão de tempo múltiplo para executar o Kalman em quadros de tempo mais longo e usar isso como um quottrend indicator. quot Pessoalmente Eu prefiro este desde que cria menos lag e simula o quotlooking em um gráfico mais longo para certificar-se de sinais matchquot teoria. Uma idéia é traçar um Daily ou H4 Kalman em um gráfico de 15 ou 30 min, e usá-lo para jogar fora a tendência de longo prazo para esse dia. Acabei de depurar o indicador hoje, e embora muito útil, esta versão do indicador não é realmente o meu foco agora. Eu trabalho em otimizá-lo para minhas necessidades específicas, que envolve alguns trabalhos de matemática pesado, mas esta versão é configurado para ser um quotmiddle manquot na suavidade vs batalha tempo de resposta que MAs sempre experiência. Além disso, desde que eu acabei de terminar hoje, eu não tenho uma estratégia que está sendo aplicada atualmente, e eu não tenho uma estrada dourada para riquezas apenas usando um filtro mais suave. Use o filtro como você gosta, talvez se você brincar com ele e ficar criativo só pode encontrar o seu caminho em sua próxima estratégia de negociação. Diferentes Períodos de Kalman - Blue: 500 Kalman - Luz Azul: 200 Kalman - Green: 100 Kalman - Red: 50 Kalman - Orange: 20 Kalman i295.photobucket / álbuns / m. Manperiods. gif Kissn todo o caminho para o topo Os membros devem ter pelo menos 0 vales para postar neste tópico. 0 traders visualizando agora Forex Factoryreg é uma marca registrada. Filtro exponencial Esta página descreve a filtragem exponencial, o filtro mais simples e mais popular. Isso faz parte da seção Filtragem que faz parte de Um guia para detecção de falhas e diagnóstico. Visão geral, constante de tempo e equivalente analógico O filtro mais simples é o filtro exponencial. Ele tem apenas um parâmetro de ajuste (diferente do intervalo de amostra). Ele requer o armazenamento de apenas uma variável - a saída anterior. É um filtro IIR (auto-regressivo) - os efeitos de uma mudança de entrada decai exponencialmente até que os limites das telas ou a aritmética do computador o escondam. Em várias disciplinas, a utilização deste filtro é também referida como suavização 8220exponencial8221. Em algumas disciplinas, como a análise de investimentos, o filtro exponencial é chamado de 8220Motiva Mínima PonderadaExponencialmente (EWMA), ou apenas 8220Motiva MínimaExponencial8221 (EMA). Isso abusa da terminologia ARMA 8220moving average8221 tradicional da análise de séries temporais, uma vez que não há histórico de entrada usado - apenas a entrada atual. É o equivalente em tempo discreto do lag8221 de primeira ordem comumente usado na modelagem analógica de sistemas de controle de tempo contínuo. Em circuitos elétricos, um filtro RC (filtro com um resistor e um capacitor) é um atraso de primeira ordem. Quando se enfatiza a analogia com os circuitos analógicos, o parâmetro de ajuste único é a constante de tempo 82208221, normalmente escrita como a letra grega Tau (). De facto, os valores nos tempos de amostra discretos correspondem exactamente ao intervalo de tempo contínuo equivalente com a mesma constante de tempo. A relação entre a implementação digital e a constante de tempo é mostrada nas equações abaixo. Equações do filtro exponencial e inicialização O filtro exponencial é uma combinação ponderada da estimativa anterior (saída) com os dados de entrada mais recentes, com a soma dos pesos iguais a 1 para que a saída corresponda à entrada no estado estacionário. Seguindo a notação de filtro já introduzida: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) onde x (k) é a entrada bruta no tempo ky (k) é a saída filtrada no tempo passo ka É uma constante entre 0 e 1, normalmente entre 0,8 e 0,99. (A-1) ou a é às vezes chamado 8220smoothing constante8221. Para sistemas com um passo de tempo fixo T entre amostras, a constante 8220a8221 é calculada e armazenada por conveniência apenas quando o programador de aplicações especifica um novo valor da constante de tempo desejada. Para sistemas com amostragem de dados em intervalos irregulares, a função exponencial acima deve ser usada com cada passo de tempo, onde T é o tempo desde a amostra anterior. Normalmente, a saída do filtro é inicializada para corresponder à primeira entrada. À medida que a constante de tempo se aproxima de 0, a vai para zero, então não há filtragem 8211 a saída é igual à nova entrada. Como a constante de tempo fica muito grande, um aproxima-se 1, de modo que a nova entrada é quase ignorado 8211 filtragem muito pesado. A equação de filtro acima pode ser rearranjada no seguinte equalizador preditor-corretor: Esta forma torna mais evidente que a estimativa variável (saída do filtro) é predita como inalterada da estimativa anterior y (k-1) mais um termo de correção baseado No inesperado 8220innovation8221 - a diferença entre a nova entrada x (k) ea previsão y (k-1). Esta forma é também o resultado de derivar o filtro exponencial como um simples caso especial de um filtro de Kalman. Que é a solução ótima para um problema de estimação com um conjunto particular de suposições. Passo resposta Uma maneira de visualizar a operação do filtro exponencial é traçar sua resposta ao longo do tempo para uma entrada passo. Ou seja, começando com a entrada e saída do filtro em 0, o valor de entrada é repentinamente alterado para 1. Os valores resultantes são plotados abaixo: No gráfico acima, o tempo é dividido pela constante de tempo do filtro tau para que você possa mais facilmente prever Os resultados para qualquer período de tempo, para qualquer valor da constante de tempo do filtro. Após um tempo igual à constante de tempo, a saída do filtro sobe para 63,21 do seu valor final. Após um tempo igual a 2 constantes de tempo, o valor sobe para 86,47 do seu valor final. As saídas após tempos iguais a 3,4 e 5 constantes de tempo são 95,02, 98,17 e 99,33 do valor final, respectivamente. Uma vez que o filtro é linear, isso significa que essas porcentagens podem ser usadas para qualquer magnitude da mudança de passo, não apenas para o valor de 1 usado aqui. Embora a resposta passo em teoria leva um tempo infinito, de um ponto de vista prático, pense no filtro exponencial como 98 a 99 8220done8221 respondendo após um tempo igual a 4 a 5 constantes de tempo de filtro. Variações no filtro exponencial Existe uma variação do filtro exponencial chamado filtro exponencial não-linear, que pretende filtrar fortemente o ruído dentro de uma certa amplitude 8220typical8221, mas depois responder mais rapidamente a alterações maiores. Copyright 2018 - 2017, Greg Stanley Compartilhe esta página:
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