1984выпуск C031-4

Сопоставление среднего возраста в ценовых фильтрах

Задайте трендовый фильтр по среднему возрасту, который вы допускаете в среднем, затем постройте ту же задержку как равновзвешенную скользящую среднюю или как экспоненциальное сглаживание. Две конструкции остаются сопоставимыми, а не конкурируют как брендированные индикаторы.

Один дневной отсчёт цены, например цена закрытия, отбрасывает информацию и может исказить исходный сигнал из-за ошибок записи, переноса с других инструментов, слухов, политических событий и усиления небольших внутридневных движений биржевыми посредниками.
Фильтрация изменяет дневной поток цен, чтобы снять шум и восстановить направленное содержание. Трудный конструктивный выбор — сколько шума можно убрать, не уничтожив торгуемое движение.
Средний возраст простой линейной скользящей средней равен (N-1)/2. Приравнивание этой давности к однократному экспоненциальному сглаживанию даёт коэффициент сглаживания 2/(N+1).
Равновзвешенные линейные средние располагаются посередине окна и отстают от текущей цены. Экспоненциальные веса снижают влияние более старых отсчётов, обновляются рекурсивно и, как принято считать, строятся с меньшим лагом.

Записи этого разбора3 записи

Текущая дорожкаExponential smoothing183 разбора Trend filter184 разбора Moving average597 разборов

Дневные цены нуждаются в фильтре

Один дневной отсчёт цены, например цена закрытия, отбрасывает информацию и может исказить исходный сигнал. Искажения, названные в архивном рабочем процессе, — это ошибки записи, перенос с других инструментов, слухи, политические события и усиление небольших внутридневных движений биржевыми посредниками.

Фильтрация — это изменение дневного потока цен, чтобы снять шум и восстановить направленное содержание. Трудный конструктивный выбор — сколько шума можно убрать, не уничтожив торгуемое движение. Трендовый фильтр в этом рабочем процессе — любая усредняющая конструкция, которая снимает шум выборки и оставляет направленное движение достаточно целым для изучения.

Средний возраст ставит обе конструкции на одну шкалу задержки

Средний возраст данных в простой линейной скользящей средней равен (N-1)/2, где N — число усредняемых прошедших дней. Средний возраст однократного экспоненциального сглаживания равен (1-a1)/a1. Приравнивание этих двух давностей задаёт эквивалентность между схемами взвешивания.

При этой эквивалентности коэффициент однократного сглаживания можно записать как 2/(N+1) через привычный линейный lookback N. Коэффициент сглаживания задаёт, сколько прошлых наблюдений, например цен закрытия, всё ещё влияют на прогноз или среднее.

Равновзвешенные окна отстают от текущей цены

Равновзвешенные линейные средние логически центрированы посередине окна и поэтому отстают от текущей цены. Экспоненциальные веса снижают влияние более старых отсчётов, обновляются рекурсивно и, как принято считать, строятся с меньшим лагом.

Хорошо настроенная простая линейная скользящая средняя представлена как часто сопоставимая с гораздо более сложным фильтром. Сложная конструкция иногда лишь незначительно лучше отделяет шум.

Сглаживание высшего порядка и недельный визуальный фильтр

В том же рабочем процессе вводится рекурсивное экспоненциальное сглаживание высшего порядка. Тройное, или порядка 3, взвешивание использует предыдущие три цены. Соотношение среднего возраста расширяется так, чтобы коэффициент p-го порядка можно было выразить из того же N, которое используется для линейной скользящей средней.

Просмотр недельных диапазонов вместо дневных, иногда с отметкой только пятничного закрытия, рассматривается как простой визуальный недельный фильтр для в остальном суетливой дневной торговли.

Коэффициенты сглаживания, соответствующие возрасту N-дневной средней

Сначала зафиксируйте бюджет лага: тот же средний возраст, что у N-дневного равновзвешенного окна, требует меньшей экспоненциальной α по мере роста N и ещё меньшей α на каждом более высоком порядке сглаживания. Одинарные, двойные и тройные коэффициенты — точные значения из опубликованной таблицы среднего возраста Хатсона, а не перерисовка страницы.

Хатсон приравнивает средний возраст K=(N−1)/2 равновзвешенного окна к лагу каждого экспоненциального порядка и находит αp=1−(1−2/(N+1))^(1/p). В заголовках столбцов используется N+1; в формуле, напечатанной над таблицей, — N−1.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.

1 из 41 в дорожке «Exponential smoothing»

19841-3 с.Дальше про «Exponential smoothing»Построение экспоненциальных сглаживателей по остаточному воздействиюПростые скользящие средние и экспоненциально сглаженные скользящие средние определяются как два метода расчёта, чаще всего встречающиеся среди широко используемых торговых систем.

Все разборы дорожки · 41 разбор

По областиИндикаторы и фильтры874 разбора По году198420 разборов

Все 183 разбора с записью «Exponential smoothing»

Тоже про «Exponential smoothing»5 разборов

1995Фильтр расширения диапазона на средних нескольких горизонтов 1997Постройте rainbow-полосу и осциллятор на вложенных средних 2004Кусочное качество тренда по разворотам скользящих средних 2012Осциллятор зоны сентимента по знаковым закрытиям 1989Параметры лага alpha-beta в сравнении с окнами скользящих средних