Стеки фильтров, сочетающие скользящее среднее с экспоненциальным сглаживанием

Две роли в одном стеке

Скользящее среднее — это lookback-среднее упорядоченных наблюдений, которое обновляется один раз за каждый интервал выборки и становится полным только после закрытия этого интервала. Экспоненциальное сглаживание — это рекурсивно взвешенное среднее, которое придаёт больший вес недавним наблюдениям и чей лаг зависит от длины и повторного наложения. Лаг фильтра — это задержка, в интервалах выборки, между изменением входного ряда и соответствующим изменением сглаженного выхода.

Оцените незавершённое среднее

Готовое значение скользящего среднего доступно только после закрытия интервала выборки, поэтому заявка, выставленная до следующей сессии, не может опираться на точное готовое среднее. Для простого скользящего среднего наблюдение, которое покинет lookback, уже известно, что позволяет аппроксимировать следующее готовое среднее до окончания интервала. Одна аппроксимация среднего следующего интервала использует недавнюю траекторию изменений самого среднего, а не ожидает точного закрытия.

Подайте в стек составное наблюдение

Когда максимум и минимум движутся в одном направлении, составным наблюдением может быть среднее этих двух цен. Когда они движутся в противоположных направлениях, составным наблюдением может быть закрытие. Этот составной ряд затем можно пропустить через короткопериодное экспоненциальное скользящее среднее или короткое end-point moving average. End-point moving average — это короткий lookback-сглаживатель, используемый здесь как менее лаговый аналог короткого экспоненциального среднего. Равная смесь двух описывается как компромисс между сглаживанием амплитуды и временным лагом.

Смешивайте и повторно накладывайте, чтобы задать лаг фильтра

Обобщённый двойной экспоненциальный сглаживатель можно записать как взвешенную смесь однократного экспоненциального скользящего среднего и двойного экспоненциального скользящего среднего. Вес смеси задаёт, сколько лага остаётся. Лаг этой смеси трактуется как взвешенное среднее лагов компонентов, а применение смеси к собственному выходу умножает оценённый лаг на число применений. При длине в пять периодов и весе смеси 0.7 три наложения в стек дают оценённый лаг в 1.8 интервала выборки.

Отбросьте пересказ

Два сильно коррелированных дневных ряда индикаторов считаются избыточными. Эта избыточность индикаторов означает, что они описывают один и тот же аспект динамики цены, а не независимую информацию. Комбинация информативнее, когда её части измеряют разные аспекты — например, тренд, моментум и объём, — или когда один и тот же сглаживатель применяется на более чем одном таймфрейме.