Skip to main content
Дорожка Exponential smoothing
6 / 41
Библиотека

1990выпуск C041-11

Построение инкрементальных фильтров скользящих средних

Простые, линейные и экспоненциальные средние сглаживают упорядоченные наблюдения на заданном lookback, но назначают разные веса старым и недавним данным. Однопроходная процедура позволяет не повторять расчёт средней на одну дату: она обновляет бегущую сумму, один раз вычисляет сумму линейных весов или сохраняет предыдущую экспоненциальную среднюю.

  • Когда нужны значения на многих датах, процедура, которая заполняет весь выходной ряд за один проход, избавляет от повторного вызова средней на одну дату для каждой даты.
  • После того как известна первая сумма окна простой средней, следующая бегущая сумма вычитает наблюдение, которое покидает окно, и прибавляет наблюдение, которое в него входит.
  • Линейная скользящая средняя делит на сумму целых весов от 1 до lookback, и эту сумму весов можно вычислить один раз вне внутреннего цикла.
  • Экспоненциальная средняя смешивает новейшее наблюдение с предыдущей средней, поэтому предыдущее значение нужно сохранять, иначе историю придётся пересчитывать заново.
Записи этого разбора2 записи

Заполнение выходного ряда за один проход

Редакторская интерпретация: TradersWeek рассматривает скользящую среднюю как сохраняемое состояние, а не как однострочную формулу. Задача построения — назвать, что нужно перенести с предыдущего бара, чтобы следующее простое, линейное или экспоненциальное значение было точным без пересборки окна. Факты архива описывают только следующий исторический рабочий процесс.

Когда нужны значения на многих датах, вызов средней на одну дату для каждой даты повторяет накладные расходы вызова. Процедура, которая заполняет весь выходной ряд за один проход, избегает этого повторения.

Простые, линейные и экспоненциальные средние сглаживают упорядоченные наблюдения на заданном lookback, но назначают разные веса старым и недавним данным.

Равные веса и бегущая сумма

Простая скользящая средняя присваивает каждому наблюдению в окне одинаковый вес, поэтому старое изменение компенсирует новое изменение того же размера.

После того как известна первая сумма окна простой средней, следующая сумма получается вычитанием наблюдения, которое покидает окно, и прибавлением наблюдения, которое в него входит. Эта сохранённая сумма окна и есть бегущая сумма.

Для 10-периодной простой средней на 10 последовательных выходных датах такое обновление бегущей суммы заменяет 100 сложений и 10 делений на 28 сложений и 10 делений.

Линейные веса и однократно вычисленная сумма

Линейная скользящая средняя умножает самую старую точку на 1, а самую новую — на длину lookback, затем делит на сумму этих целых весов, а не на число периодов.

Сумма линейных весов от 1 до L равна L, умноженному на (L плюс 1), делённому на 2, и может быть вычислена один раз, вне внутреннего цикла.

Рекурсивное экспоненциальное смешивание

Экспоненциальная средняя рекурсивна: текущее значение смешивает новейшее наблюдение с предыдущей средней, поэтому предыдущее значение нужно сохранять, иначе историю придётся пересчитывать заново.

Вес экспоненциального смешивания для выбранной длины периода можно записать как 2, делённое на (длина периода плюс 1).

Целочисленные суммы и переполнение

Целочисленное построение требует откладывать деление до последнего шага и защищаться от переполнения, потому что линейно-взвешенная сумма на длинном периоде может выйти за диапазон 32-битного целого.

Масштабированное целое хранит цену в целых единицах наименьшего тика, чтобы целочисленная арифметика могла заменить арифметику с плавающей точкой. Деление по-прежнему откладывается до последнего шага.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
6 из 41 в дорожке «Exponential smoothing»
19911-8 с.Дальше про «Exponential smoothing»Построение дважды сглаженного стохастического осциллятораСырой стохастик равен ста, умноженным на закрытие минус lookback-минимум, делённым на lookback-максимум минус lookback-минимум, и масштабируется на диапазон от нуля до ста.
Все разборы дорожки · 41 разбор
  1. 1984Сопоставление среднего возраста в ценовых фильтрах
  2. 1984Построение экспоненциальных сглаживателей по остаточному воздействию
  3. 1988Построение простой и экспоненциальной скользящих средних как заданных фильтров
  4. 1989Оценка сглаженных свободных резервов и спредов ставки по фондам и дисконтной ставки
  5. 1990Целочисленное построение скользящих средних и экспоненциального сглаживания
  6. 1990Построение инкрементальных фильтров скользящих средних
  7. 1991Построение дважды сглаженного стохастического осциллятора
  8. 1991Построение экспоненциальной средней из веса сглаживания
  9. 1991Построение семейства дважды сглаженных осцилляторов моментума
  10. 1991Конкурирующие правила уверенности из условий экспоненциальной средней
  11. 1991Гибридное построение механической системы тайминга из сглаженных сигналов
  12. 1991Построение экспоненциального сглаживателя по длине скользящей средней
  13. 1991Эквивалентные конструкции индекса относительной силы из отношения и из сглаженного импульса
  14. 1991Построение индекса истинной силы из дважды сглаженного моментума
  15. 1991True Strength Index из знакового, дважды сглаженного моментума
  16. 1992Построение экспоненциальных средних из простых lookback
  17. 1992Построение экспоненциальных средних по константе сглаживания, длине разгона и лагу
  18. 1992Вложенное сглаживание диапазона и оконное демпфирование high-low
  19. 1992Недельная позиция по акциям на основе discount-bill-spread
  20. 1993Построение дважды сглаженного stochastics momentum index
  21. 1993Построение true strength index с двойным экспоненциальным сглаживанием
  22. 1994Поляризованная фрактальная эффективность с общим экспоненциальным сглаживателем
  23. 1994Пятиинтервальное экспоненциальное сглаживание десятиинтервальной знаковой эффективности пути
  24. 1994Заданный вручную ряд рангов цена-объём с наложенным сглаживанием и стохастиком
  25. 1995Фильтр расширения диапазона на средних нескольких горизонтов
  26. 1995Константа экспоненциального сглаживания из лага усреднения
  27. 1997Постройте rainbow-полосу и осциллятор на вложенных средних
  28. 1998Стеки фильтров, сочетающие скользящее среднее с экспоненциальным сглаживанием
  29. 2002Сглаженная конструкция relative-strength на основе wilder-averaging и ценового предфильтра
  30. 2003Обратно реконструированные ценовые цели RSI
  31. 2004Кусочное качество тренда по разворотам скользящих средних
  32. 2004Рецепты вложенного сглаживания против неаудированных экспериментов с осциллятором
  33. 2008Построение весов за пределами N-дневной метки
  34. 2010Консенсус-фильтр для объективного построения RSI и сглаживания
  35. 2012Осциллятор зоны сентимента по знаковым закрытиям
  36. 2012Классическое сглаживание RSI по правилу 1/N в сравнении со стандартной экспоненциальной средней
  37. 2013Почему экспоненциальное сглаживание использует два на n плюс один
  38. 2015Построение индикаторов-отношений с весами скользящего среднего и экспоненциального сглаживания
  39. 2015Медленный индекс относительной силы от экспоненциально сглаженной цены
  40. 2017Пересборка индекса относительной силы как давления покупателей и продавцов на открытой шкале
  41. 2017Сравнение сглаживания Уайлдера и экспоненциального сглаживания внутри индекса относительной силы
Все 183 разбора с записью «Exponential smoothing»
Тоже про «Exponential smoothing»5 разборов