Einfach Gleitender Mittel Filter Matlab

Download movAv. m (siehe auch movAv2 - eine aktualisierte Version, die eine Gewichtung erlaubt) Beschreibung Matlab enthält Funktionen, die movavg und tsmovavg (Zeitreihen-gleitender Durchschnitt) in der Financial Toolbox genannt werden. MovAv wurde entwickelt, um die grundlegende Funktionalität dieser zu replizieren. Der Code hier bietet ein schönes Beispiel für die Verwaltung von Indizes innerhalb Schleifen, die zu Beginn verwirrend sein kann. Ive bewusst hielt den Code kurz und einfach zu halten diesen Prozess klar. MovAv führt einen einfachen gleitenden Durchschnitt aus, der verwendet werden kann, um in einigen Situationen verrauschte Daten wiederherzustellen. Es funktioniert, indem man den Mittelwert der Eingabe (y) über ein gleitendes Zeitfenster nimmt, dessen Größe durch n spezifiziert ist. Je größer n ist, desto größer ist die Glättung der Wirkung von n in Bezug auf die Länge des Eingangsvektors y. Und effektiv (gut, Art von) schafft ein Tiefpass-Frequenz-Filter - siehe die Beispiele und Überlegungen Abschnitt. Da die Menge an Glättung, die von jedem Wert von n bereitgestellt wird, relativ zu der Länge des Eingangsvektors ist, ist es immer wert, verschiedene Werte zu testen, um zu sehen, was passend ist. Denken Sie auch daran, dass n Punkte in jedem Durchschnitt verloren gehen, wenn n 100 ist, enthalten die ersten 99 Punkte des Eingangsvektors nicht genug Daten für einen Durchschnitt von 100pt. Dies kann durch Stapeln von Durchschnitten etwas vermieden werden, zum Beispiel, wenn der Code und das Diagramm unten eine Anzahl von unterschiedlichen Längenfensterdurchschnitten vergleichen. Beachten Sie, wie glatt 1010pt mit einem einzigen 20pt Durchschnitt verglichen wird. In beiden Fällen gehen insgesamt 20 Datenpunkte verloren. Erstellen Sie xaxis x1: 0.01: 5 Erzeugen Sie RauschenRauschen 4 Rauschen repmat (randn (1, ceil (numel (x) noiseReps)), noiseReps, 1) Rauschform (Rauschen, 1, Länge (Rauschen) noiseReps) Generieren Sie ydata Rauschen yexp (Y, 20) 20 pt y5 movAv (y, 40) 40 pt (y, 10) 10 & ndash; (X, y2, y3, y4, y5, y6) Legende (Rohdaten, 10pt gleitender Durchschnitt, 1010pt, 20pt, 40pt, 100pt) xlabel (x) ylabel Y) title (Vergleich der gleitenden Mittelwerte) movAv. m Code Durchlauffunktion output movAv (y, n) Die erste Zeile definiert die Funktionen name, inputs und output. Der Eingang x sollte ein Vektor von Daten, um den Durchschnitt auf, n sollte die Anzahl der Punkte, um die durchschnittliche über die Ausgabe werden die gemittelten Daten, die von der Funktion zurückgegeben werden. Ausgangspunkt NAN vorgeben (1, numel (y)) Mittelpunkt von n finden midPoint round (n2) Die Hauptfunktion der Funktion wird in der for-Schleife ausgeführt, aber vor dem Start werden zwei Dinge vorbereitet. Zuerst wird die Ausgabe als NaNs vorgegeben, dies diente zwei Zwecken. Zuerst ist die Vorverteilung allgemein gute Praxis, da sie das Gedächtnis-Jonglieren, das Matlab zu tun hat, reduziert, zweitens macht es es sehr einfach, die gemittelten Daten in einen Ausgang einzustellen, der dieselbe Größe wie der Eingangsvektor hat. Dies bedeutet, dass die gleiche Xaxis später für beide verwendet werden kann, was für das Plotten zweckmßig ist, alternativ können die NaNs später in einer Zeile des Codes entfernt werden (Ausgangsausgang (Der variable midPoint wird verwendet, um die Daten in dem Ausgangsvektor auszurichten N 10, werden 10 Punkte verloren gehen, da für die ersten 9 Punkte des Eingangsvektors nicht genügend Daten vorhanden sind, um einen 10-Punkte-Durchschnitt zu nehmen. Wenn die Ausgabe kürzer als die Eingabe ist, muss sie ordnungsgemäß ausgerichtet werden Verwendet werden, so dass eine gleiche Menge an Daten am Anfang und am Ende verloren geht und der Eingang mit den Ausgangssignalen von den NaN-Puffern ausgerichtet bleibt, die erzeugt werden, wenn eine Ausgabe vorangestellt wird, für einen Indexwert von 1: Länge (y) (A: b) ban Berechnung des Mittelwerts (amidPoint) Mittelwert (y (a: b)) Ende In der for-Schleife wird ein Mittelwert über jedes aufeinanderfolgende Segment des Eingangs übernommen Definiert als 1 bis zur Länge des Eingangs (y), abzüglich der Daten, die verloren gehen (n) Wenn die Eingabe 100 Punkte lang ist und n 10 ist, wird die Schleife von (a) 1 bis 90 laufen Bedeutet a liefert den ersten Index des zu mittelnden Segments. Der zweite Index (b) ist einfach ein-1. Also auf der ersten Iteration, a1. N10. So b 11-1 10. Der erste Durchschnitt wird über y (a: b) übernommen. Oder x (1:10). Der Durchschnitt dieses Segments, das ein einzelner Wert ist, wird in der Ausgabe am Index amidPoint gespeichert. Oder 156. Auf der zweiten Iteration, a2. B 210-1 11. So wird der Mittelwert über x (2:11) übernommen und im Ausgang (7) gespeichert. Bei der letzten Iteration der Schleife für einen Eingang der Länge 100, a91. B 9010-1 100, so daß der Mittelwert x (91: 100) übernommen und im Ausgang (95) gespeichert wird. Dies verlässt den Ausgang mit insgesamt n (10) NaN-Werten am Index (1: 5) und (96: 100). Beispiele und Überlegungen Gleitende Durchschnitte sind in einigen Situationen nützlich, aber theyre nicht immer die beste Wahl. Hier sind zwei Beispiele, wo sie nicht unbedingt optimal sind. Mikrofonkalibrierung Dieser Datensatz repräsentiert die Pegel jeder Frequenz, die von einem Lautsprecher erzeugt und von einem Mikrofon mit einer bekannten linearen Antwort aufgezeichnet wird. Der Ausgang des Lautsprechers variiert mit der Frequenz, aber wir können diese Abweichung mit den Kalibrierdaten korrigieren - der Ausgang kann in Pegel eingestellt werden, um die Schwankungen der Kalibrierung zu berücksichtigen. Beachten Sie, dass die Rohdaten verrauscht sind - dies bedeutet, dass eine kleine Änderung der Frequenz eine große, unregelmäßige Änderung des Pegels erforderlich macht. Ist dies realistisch oder ist dies ein Produkt der Aufzeichnungsumgebung ist es sinnvoll, in diesem Fall einen gleitenden Durchschnitt anzuwenden, der die Pegelfrequenzkurve ausgleicht, um eine Eichkurve zu liefern, die etwas weniger unregelmäßig ist. Aber warum ist dies nicht optimal in diesem Beispiel Mehr Daten wäre besser - mehrere Kalibrierungen läuft gemittelt würde das Rauschen im System zerstören (so lange wie seine zufällige) und bieten eine Kurve mit weniger subtilen Details verloren. Der gleitende Durchschnitt kann nur annähern, und kann einige höhere Frequenz Dips und Peaks aus der Kurve, die wirklich existieren zu entfernen. Sine Wellen Mit einem gleitenden Durchschnitt auf Sinus-Wellen hebt zwei Punkte: Die allgemeine Frage der Auswahl einer vernünftigen Anzahl von Punkten, um den Durchschnitt über. Seine einfache, aber es gibt effektivere Methoden der Signalanalyse als Mittelung oszillierender Signale im Zeitbereich. In diesem Diagramm ist die ursprüngliche Sinuswelle blau aufgetragen. Rauschen wird hinzugefügt und als die orange Kurve aufgetragen. Ein gleitender Durchschnitt wird bei verschiedenen Punktzahlen durchgeführt, um zu sehen, ob die ursprüngliche Welle wiederhergestellt werden kann. 5 und 10 Punkte liefern vernünftige Ergebnisse, aber entfernen Sie nicht das Rauschen vollständig, wo die größeren Punktezahlen beginnen, Amplitudendetails zu verlieren, da sich der Mittelwert über verschiedene Phasen erstreckt (erinnern Sie sich an die Welle oscilates um Null und Mittelwert (-1 1) 0) . Ein alternativer Ansatz wäre, ein Tiefpaßfilter aufzubauen, als es auf das Signal im Frequenzbereich angewendet werden kann. Im nicht gehen ins Detail gehen, wie es geht über den Rahmen dieses Artikels, aber da das Rauschen ist wesentlich höhere Frequenz als die Wellen Grundfrequenz, wäre es ziemlich einfach in diesem Fall ein Tiefpassfilter als die Hochfrequenz zu entfernen Rauschen. Moving Average Filter (MA Filter) Loading. Der gleitende Mittelwertfilter ist ein einfaches Tiefpassfilter (Finite Impulse Response), das üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird. Es nimmt M Abtastwerte von Eingang zu einem Zeitpunkt und nimmt den Durchschnitt dieser M-Abtastwerte und erzeugt einen einzigen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte laute Komponente aus den beabsichtigten Daten zu filtern kommt. Mit zunehmender Filterlänge (Parameter M) nimmt die Glätte des Ausgangs zu, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieses Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort, aber einen schlechten Frequenzgang aufweist. Das MA-Filter erfüllt drei wichtige Funktionen: 1) Es benötigt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungsberechnungen. Führt das Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3) Das Filter wirkt als ein Tiefpaßfilter (mit einer schlechten Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Der folgende Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Point Moving Average Filters und zeigt auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Durchschnitt Filter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Lärm zu reduzieren. Die nächste Abbildung ist die Ausgangsantwort eines 3-Punkt Moving Average Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, daß der 3-Punkt-Moving-Average-Filter nicht viel getan hat, um das Rauschen herauszufiltern. Wir erhöhen die Filterabgriffe auf 51 Punkte und wir können sehen, dass sich das Rauschen im Ausgang stark reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhöhen die Anzapfungen weiter auf 101 und 501, und wir können beobachten, dass auch wenn das Rauschen fast Null ist, die Übergänge drastisch abgebaut werden (beobachten Sie die Steilheit auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandübergang Unser Eingang). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stopbanddämpfung nicht gut ist. Bei dieser Stoppbanddämpfung kann klar sein, daß der gleitende Durchschnittsfilter kein Frequenzband von einem anderen trennen kann. Wie wir wissen, führt eine gute Leistung im Zeitbereich zu einer schlechten Leistung im Frequenzbereich und umgekehrt. Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein außergewöhnlich schlechtes Tiefpassfilter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bücher: Primäre SidebarSimple Moving Average Filter Trading-Strategie (Eintrag 038 Exit) I. Handelsstrategie Quelle: Kaufman, PJ (2013). Handelssysteme und Methoden. New Jersey: John Wiley amp Sons, Inc. Konzept: Trend nach Trading-Strategie auf Simple Moving Average (SMA) Filter basiert. Forschungsziel: Benchmarking des Simple Moving Average (SMA) gegen den Hull Moving Average (HMA). Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Handels-Filter: Langes Geschäft: FastSMAi 1 gt SlowSMAi 1. Kurze Geschäfte: FastSMAi 1 lt SlowSMAi 1. Index: i gegenwärtige Stab. Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier wichtigen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinsen und Aktienindizes). Daten: 36 Jahre seit 1980. Testplattform: MATLAB. II. Empfindlichkeitstest Nach allen 3-D-Diagrammen folgen 2-D-Konturdiagramme für Profitfaktor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Procent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das abschließende Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Getestete Variablen: SlowSMALength, FastSMAIndex (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Provisionsverzögerung: 0). V. Bewertung: Simple Moving Average (SMA) Filter Handelsstrategie VI. Zusammenfassung (i) Der Simple Moving Average (SMA) ist weniger robust als der Hull Moving Average (HMA) (ii) Basierend auf den obigen Empfindlichkeitstests sind bevorzugte SMA-Parameter: 100 SlowSMALength 600 0,2 FastSMAIndex 0,5 (Abbildung 1-2). ALPHA 20 TM Handelssystem CFTC RULE 4.41: HYPOTHETISCHE ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE BESCHRÄNKUNGEN. EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIVE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN. DARÜBER HINZUFÜGEN, DASS DIE ERGEBNISSE DAFÜR, DASS DIE ERGEBNISSE FÜR DIE AUSWIRKUNGEN AUF BESTIMMTE MARKTFAKTOREN ÜBERNOMMEN WERDEN KÖNNEN, SOWEIT LIQUIDITÄT. SIMULATED HANDELSPROGRAMME IM ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE REPRÄSENTATION WIRD DURCHGEFÜHRT, DASS JEDES KONTO ODER GELTEND ZU ERWERBEN ODER VERLUSTE, DIE DIESE ANGEZEIGT SIND. RISIKOBEIGENSCHAFT: U. S. REGIERUNG ERFORDERLICHE HAFTUNGSAUSSCHLUSS CFTC REGEL 4.41