Moving average transfer function

Moving Average Eksponensial - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA EMA 12 dan 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer, dan indikator tersebut digunakan untuk menciptakan indikator seperti moving average convergence divergence (MACD) dan harga osilator persentase (PPO). Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Pedagang yang menggunakan analisis teknis menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka jika digunakan dengan tidak semestinya atau disalahartikan. Semua rata-rata bergerak yang umum digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging. Akibatnya, kesimpulan yang diambil dari penerapan rata-rata bergerak ke bagan pasar tertentu adalah untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya. Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA memang berfungsi untuk mengurangi dilema ini sampai batas tertentu. Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk tindakan harga sedikit lebih ketat dan karena itu bereaksi lebih cepat. Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Menafsirkan EMA Seperti semua indikator rata-rata bergerak, tren ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren. Bila pasar berada dalam uptrend yang kuat dan berkelanjutan. Garis indikator EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun. Pedagang yang waspada tidak hanya memperhatikan arah garis EMA tapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke bar berikutnya. Misalnya, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai merata dan membalikkan, tingkat perubahan EMA dari satu batang ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya nol. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik arah. Oleh karena itu, mengikuti bahwa penurunan yang konsisten secara konsisten dalam perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averages. Kegunaan Umum EMA EMA biasanya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitasnya. Bagi pedagang yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih bisa diterapkan. Cukup sering trader menggunakan EMA untuk menentukan bias trading. Misalnya, jika EMA pada grafik harian menunjukkan tren kenaikan yang kuat, strategi pedagang intraday mungkin hanya diperdagangkan dari sisi panjang pada grafik intraday. Filter Digital yang Mudah Digunakan Exponential moving average (EMA) adalah Jenis filter respon impuls tak terbatas (IIR) yang dapat digunakan pada banyak aplikasi DSP tertanam. Ini hanya membutuhkan sejumlah kecil RAM dan daya komputasi. Apa Filter Filter datang dalam bentuk analog dan digital dan ada untuk menghilangkan frekuensi tertentu dari sebuah sinyal. Filter analog yang umum adalah filter RC low pass yang ditunjukkan di bawah ini. Filter analog ditandai oleh respons frekuensi mereka yaitu frekuensi yang dilemahkan (respons besarnya) dan bergeser (respon fase). Respon frekuensi dapat dianalisis dengan menggunakan transformasi Laplace yang mendefinisikan fungsi transfer pada domain-S. Untuk rangkaian di atas, fungsi transfer diberikan oleh: Untuk R sama dengan satu kilo-ohm dan C sama dengan satu mikrofarad, respons besarnya ditunjukkan di bawah ini. Perhatikan bahwa sumbu x adalah logaritmik (setiap tanda centang 10 kali lebih besar dari yang terakhir). Sumbu y berada dalam desibel (yang merupakan fungsi logaritmik dari keluaran). Frekuensi cutoff untuk filter ini adalah 1000 rad atau 160 Hz. Ini adalah titik di mana kurang dari setengah daya pada frekuensi tertentu ditransfer dari input ke output filter. Filter analog harus digunakan pada desain tersemat saat mengambil sampel dengan menggunakan analog ke digital converter (ADC). ADC hanya menangkap frekuensi yang sampai setengah frekuensi sampling. Sebagai contoh, jika ADC memperoleh 320 sampel per detik, filter di atas (dengan frekuensi cutoff 160Hz) ditempatkan di antara sinyal dan input ADC untuk mencegah aliasing (yang merupakan fenomena di mana frekuensi yang lebih tinggi muncul pada sinyal sampel sebagai Frekuensi rendah). Filter Digital Filter digital mengurangi frekuensi pada perangkat lunak daripada menggunakan komponen analog. Implementasinya meliputi sampling sinyal analog dengan ADC lalu menerapkan algoritma perangkat lunak. Dua pendekatan disain umum untuk penyaringan digital adalah filter FIR dan filter IIR. Filter FIR Filter Respon Finite Impulse (FIR) menggunakan jumlah sampel yang terbatas untuk menghasilkan output. Rata-rata pergerakan sederhana adalah contoh filter FIR low pass. Frekuensi yang lebih tinggi dilemahkan karena rata-rata menghaluskan sinyal. Filternya terbatas karena output dari filter ditentukan oleh jumlah sampel masukan yang terbatas. Sebagai contoh, filter rata-rata 12 titik bergerak menambahkan 12 sampel terbaru kemudian dibagi dengan 12. Output filter IIR ditentukan oleh (sampai) jumlah sampel masukan yang tidak terbatas. Filter IIR Filter Respon Impuls Tak Terhingga (IIR) adalah jenis filter digital dimana outputnya pada dasarnya dipengaruhi oleh masukan. Rata-rata pergerakan eksponensial adalah contoh filter low pass IIR. Filter Rata-rata Eksponensial Pindah Eksponensial moving average (EMA) menerapkan bobot eksponensial pada masing-masing sampel untuk menghitung rata-rata. Meskipun ini tampak rumit, persamaannya diketahui dalam bahasa penyaringan digital karena perbedaan persamaan untuk menghitung keluarannya sederhana. Dalam persamaan di bawah ini, y adalah output x adalah input dan alpha adalah konstanta yang menentukan frekuensi cutoff. Untuk menganalisis bagaimana filter ini memengaruhi frekuensi keluaran, fungsi transfer domain Z digunakan. Respon besarnya ditunjukkan di bawah untuk alfa sama 0,5. Sumbu y, sekali lagi, ditunjukkan dalam desibel. Sumbu x logaritma dari 0,001 sampai pi. Peta frekuensi dunia nyata ke sumbu x dengan nol menjadi tegangan DC dan pi sama dengan separuh frekuensi sampling. Setiap frekuensi yang lebih besar dari separuh frekuensi sampling akan dinyalakan. Seperti yang disebutkan, filter analog dapat memastikan hampir semua frekuensi pada sinyal digital berada di bawah separuh frekuensi sampling. Filter EMA bermanfaat dalam desain tersemat karena dua alasan. Pertama, mudah menyesuaikan frekuensi cutoff. Penurunan nilai alpha akan menurunkan frekuensi cutoff filter seperti yang diilustrasikan dengan membandingkan plot alpha 0.5 di atas ke plot di bawah di mana alpha 0,1. Kedua, EMA mudah untuk kode dan hanya membutuhkan sedikit daya komputasi dan memori. Implementasi kode filter menggunakan persamaan perbedaan. Ada dua operasi multiply dan satu operasi tambahan untuk masing-masing keluaran ini mengabaikan operasi yang diperlukan untuk pembulatan matematika titik tetap. Hanya sampel terbaru yang harus disimpan di RAM. Ini secara substansial kurang dari menggunakan filter rata-rata bergerak sederhana dengan titik N yang membutuhkan operasi multiplikasi N dan penambahan serta sampel N yang akan disimpan dalam RAM. Kode berikut menerapkan filter EMA menggunakan titik 32-bit fixed point matematika. Kode di bawah ini adalah contoh bagaimana cara menggunakan fungsi di atas. Kesimpulan Filter, analog dan digital, merupakan bagian penting dari desain tersemat. Mereka memungkinkan pengembang menyingkirkan frekuensi yang tidak diinginkan saat menganalisis input sensor. Agar filter digital bermanfaat, filter analog harus menghapus semua frekuensi di atas separuh frekuensi sampling. Filter Digital IIR bisa menjadi alat yang ampuh dalam disain disain dimana sumber daya terbatas. Exponential moving average (EMA) adalah contoh filter seperti itu yang bekerja dengan baik pada desain tersemat karena kebutuhan daya memori dan komputasi yang rendah. Respons Frekuensi dari Filter Rata-Rata Frekuensi Tanggapan sistem LTI adalah dorongan DTFT dari impuls. Respon respon impuls dari rata-rata pergerakan L-sampel adalah Karena filter rata-rata bergerak adalah FIR, respons frekuensi berkurang sampai jumlah yang terbatas Kita dapat menggunakan identitas yang sangat berguna untuk menuliskan respons frekuensi seperti di mana kita membiarkan ae minus jomega. N 0, dan M L minus 1. Kita mungkin tertarik pada besarnya fungsi ini untuk menentukan frekuensi yang melewati filter yang tidak diimbangi dan yang dilemahkan. Berikut adalah sebidang besar fungsi ini untuk L 4 (merah), 8 (hijau), dan 16 (biru). Sumbu horizontal berkisar dari nol sampai radian pi per sampel. Perhatikan bahwa dalam ketiga kasus tersebut, respons frekuensi memiliki karakteristik lowpass. Komponen konstan (nol frekuensi) pada input melewati filter yang tidak diimbangi. Beberapa frekuensi yang lebih tinggi, seperti pi 2, benar-benar dihilangkan oleh filter. Namun, jika maksudnya adalah mendesain filter lowpass, maka kita belum melakukannya dengan baik. Beberapa frekuensi yang lebih tinggi dilemahkan hanya dengan faktor sekitar 110 (untuk rata-rata pergerakan 16 titik) atau 13 (untuk rata-rata pergerakan empat titik). Kita bisa melakukan jauh lebih baik dari itu. Plot di atas dibuat dengan kode Matlab berikut: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) plot (abs omega, abs (H4) abs (H8) H16)) sumbu (0, pi, 0, 1) Cipta copy 2000- - University of California, Berkeley