Vantagens do filtro médio móvel

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Comparação da média móvel de 20 períodos com as taxas de mercado em tempo real Quanto maior o grau de volatilidade dos preços, maior a chance de gerar um sinal falso. Um sinal falso ocorre quando parece que a tendência atual está prestes a reverter, mas o próximo período de relatório prova que o que inicialmente pareceu ser uma reversão foi, de fato, uma flutuação do mercado. Como o número de períodos de relatório afeta a média móvel O número de períodos de relatório incluídos no cálculo da média móvel afeta a linha da média móvel como mostrado em um gráfico de preços. Quanto menor os pontos de dados (ou seja, os períodos de relatório) incluídos na média, quanto mais a média móvel permanecerá na taxa spot, reduzindo seu valor e oferecendo um pouco mais de visão sobre a tendência geral do que o próprio gráfico de preços. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos afim as flutuações de preços até certo ponto que você não pode detectar uma tendência de taxa discernível. Qualquer situação pode dificultar o reconhecimento de pontos de reversão em tempo suficiente para tirar proveito de uma inversão de tendência de taxa. Gráfico de preços do castiçal mostrando três linhas de médias móveis diferentes Período de relatório - Uma referência genérica usada para descrever a freqüência pela qual os dados da taxa de câmbio são atualizados. Também referido como granularidade. Isso pode variar de um mês, um dia, uma hora - mesmo com a frequência de cada poucos segundos. A regra de ouro é que quanto mais curto for o tempo que você tiver negócios aberto, mais freqüentemente você deve recuperar dados de troca de taxa. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. A família de marcas OANDA, fxTrade e OANDAs fx são de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são propriedade de seus respectivos proprietários. 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Como os valores de saída são calculados determina se a resposta de impulso de um filtro digital cai para zero após um período finito de tempo. Para os filtros FIR, os valores de saída dependem dos valores de entrada atuais e anteriores, enquanto que para os filtros IIR os valores de saída também dependem dos valores de saída anteriores. Vantagens e desvantagens dos filtros FIR e IIR A vantagem dos filtros IIR sobre os filtros FIR é que os filtros IIR geralmente requerem menos coeficientes para executar operações de filtragem semelhantes, que os filtros IIR funcionam mais rápido e exigem menos espaço de memória. A desvantagem dos filtros IIR é a resposta de fase não linear. Os filtros IIR são adequados para aplicações que não requerem informações de fase, por exemplo, para monitorar as amplitudes do sinal. Os filtros FIR são mais adequados para aplicações que requerem uma resposta de fase linear. Filtros IIR Os valores de saída dos filtros IIR são calculados adicionando a soma ponderada dos valores de entrada anteriores e atuais à soma ponderada dos valores de saída anteriores. Se os valores de entrada são x i e os valores de saída y i. A equação de diferença define o filtro IIR: o número de coeficientes diretos N x e o número de coeficientes inversos N y geralmente é igual e é a ordem do filtro. Quanto maior a ordem do filtro, mais o filtro se assemelha a um filtro ideal. Isto é ilustrado na figura a seguir de uma resposta de freqüência de filtros Butterworth de passagem baixa com ordens diferentes. Quanto mais acentuado o ganho de filtro, maior a ordem do filtro. Filtros de Butterworth A resposta de freqüência do filtro Butterworth não possui ondulações na banda passante e na banda de parada. Portanto, ele é chamado de filtro máximo. A vantagem dos filtros Butterworth é a resposta de freqüência lisa, monotonicamente decrescente na região de transição. Filtros Chebyshev Se o filtro for o mesmo, a resposta de freqüência do filtro Chebyshev tem um intervalo de transição de nível inferior ao da resposta de freqüência do filtro Butterworth que resulta em uma banda passante com mais ondulações. As características de resposta de freqüência dos filtros Chebyshev possuem uma resposta de magnitude equiripple na banda passante, resposta de magnitude que diminui monotonicamente na faixa de parada e uma rolagem mais nítida na região de transição em comparação com os filtros Butterworth da mesma ordem. Filtros Bessel A resposta de freqüência dos filtros Bessel é semelhante ao filtro Butterworth suave na banda passante e na faixa de parada. Se a ordem do filtro for a mesma, a atenuação da banda de parada do filtro Bessel é muito inferior à do filtro Butterworth. De todos os tipos de filtros, o filtro Bessel possui o intervalo de transição mais largo se a ordem do filtro for corrigida. A figura a seguir compara a resposta de freqüência com uma ordem de filtro fixa dos tipos de filtro IIR Butterworth, Chebyshev e Bessel que o DIAdem suporta. Filtro FIR Os filtros FIR também são conhecidos como filtros não recursivos, filtros de convolução ou filtros de média móvel porque os valores de saída de um filtro FIR são descritos como uma convolução finita: os valores de saída de um filtro FIR dependem apenas do atual e do passado Valores de entrada. Como os valores de saída não dependem de valores de saída passados, a resposta ao impulso decai para zero em um período finito de tempo. Os filtros FIR possuem as seguintes propriedades: os filtros FIR podem alcançar a resposta de fase linear e passar um sinal sem distorção de fase. Eles são mais fáceis de implementar do que os filtros IIR. A seleção da função de janela para um filtro FIR é semelhante à escolha entre os filtros Chebyshev e Butterworth IIR onde você precisa escolher entre lobos laterais próximos das freqüências de corte e a largura da região de transição. Análise de sinal Funções matemáticas O cientista e engenheiros Guia de processamento de sinal digital Por Steven W. Smith, Ph. D. Capítulo 15: Filtros médios móveis Parentes do filtro de média móvel Em um mundo perfeito, os designers de filtros só precisam lidar com informações codificadas no domínio do tempo ou no domínio da freqüência, mas nunca uma mistura dos dois no mesmo sinal. Infelizmente, existem algumas aplicações em que ambos os domínios são simultaneamente importantes. Por exemplo, sinais de televisão se enquadram nesta categoria desagradável. As informações de vídeo são codificadas no domínio do tempo, ou seja, a forma da forma de onda corresponde aos padrões de brilho na imagem. No entanto, durante a transmissão, o sinal de vídeo é tratado de acordo com sua composição de freqüência, como sua largura de banda total, como as ondas de suporte para cor de amplificador de som são adicionadas, restauração de amplificação de eliminação do componente de CC, etc. Como outro exemplo, interferência eletromagnética É melhor entendido no domínio de freqüência, mesmo que a informação de sinais seja codificada no domínio do tempo. Por exemplo, o monitor de temperatura em uma experiência científica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas de energia, 30 kHz de uma fonte de alimentação de comutação ou 1320 kHz de uma estação de rádio AM local. Parentes do filtro de média móvel têm melhor desempenho de domínio de freqüência e podem ser úteis nestas aplicações de domínio misto. Os filtros médios móveis de passagem múltipla envolvem passar o sinal de entrada através de um filtro médio móvel duas ou mais vezes. A Figura 15-3a mostra o kernel geral do filtro resultante de uma, duas e quatro passagens. Duas passagens equivalem a usar um kernel de filtro triangular (um kernel de filtro retangular convolvido com ele próprio). Após quatro ou mais passagens, o kernel de filtro equivalente parece um Gaussiano (lembre-se do Teorema do Limite Central). Conforme mostrado em (b), as passagens múltiplas produzem uma resposta de passo em forma de S, em comparação com a linha reta da única passagem. As respostas de freqüência em (c) e (d) são dadas pela Eq. 15-2 multiplicado por si mesmo por cada passagem. Ou seja, cada vez que a convolução do domínio resulta em uma multiplicação dos espectros de freqüência. A Figura 15-4 mostra a resposta de freqüência de dois outros familiares do filtro de média móvel. Quando um Gaussiano puro é usado como um kernel de filtro, a resposta de freqüência também é gaussiana, conforme discutido no Capítulo 11. O gaussiano é importante porque é a resposta de impulso de muitos sistemas naturais e manmade. Por exemplo, um breve pulso de luz entrando em uma longa linha de transmissão de fibra óptica sairá como um pulso gaussiano, devido aos diferentes caminhos captados pelos fótons dentro da fibra. O kernel de filtro gaussiano também é usado extensivamente no processamento de imagens porque possui propriedades únicas que permitem rápidas ondulações bidimensionais (ver Capítulo 24). A segunda resposta de freqüência na Fig. 15-4 corresponde ao uso de uma janela Blackman como kernel de filtro. (A janela do termo não tem significado aqui é simplesmente parte do nome aceito desta curva). A forma exata da janela Blackman é dada no Capítulo 16 (Eq. 16-2, Fig. 16-2) no entanto, parece muito com um gaussiano. Como estes parentes do filtro de média móvel melhor do que o filtro de média móvel em si. Três maneiras: primeiro e mais importante, esses filtros têm melhor atenuação de parada do que o filtro de média móvel. Em segundo lugar, os grãos de filtro se afilam a uma amplitude menor perto das extremidades. Lembre-se de que cada ponto no sinal de saída é uma soma ponderada de um grupo de amostras da entrada. Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estão mais distantes recebem menos peso do que as próximas. Em terceiro lugar, as respostas passo a passo são curvas suaves, em vez da linha direta abrupta da média móvel. Estes últimos dois geralmente são de benefício limitado, embora você possa encontrar aplicativos onde eles são vantagens genuínas. O filtro de média móvel e seus parentes são quase iguais em reduzir o ruído aleatório enquanto mantém uma resposta passo a passo. A ambigüidade reside na forma como o tempo de subida da resposta passo é medido. Se o tempo de subida for medido de 0 a 100 da etapa, o filtro médio móvel é o melhor que você pode fazer, como mostrado anteriormente. Em comparação, medir o tempo de subida de 10 a 90 torna a janela Blackman melhor do que o filtro de média móvel. O argumento é que isso é apenas dificuldades teóricas consideram esses filtros iguais neste parâmetro. A maior diferença nesses filtros é a velocidade de execução. Usando um algoritmo recursivo (descrito em seguida), o filtro de média móvel funcionará como um raio em seu computador. Na verdade, é o filtro digital mais rápido disponível. Várias passagens da média móvel serão correspondentemente mais lentas, mas ainda muito rápidas. Em comparação, os filtros gaussianos e negros são incrivelmente lentos, porque devem usar convolução. Acho um fator de dez vezes o número de pontos no kernel do filtro (com base na multiplicação sendo cerca de 10 vezes mais lento do que a adição). Por exemplo, espere que um gaussiano de 100 pontos seja 1000 vezes mais lento do que uma média móvel usando recursão.