Movendo média filtro tutorial no Brasil

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Médias de Moto: O que são Entre os indicadores técnicos mais populares, as médias móveis são usadas para medir a direção da tendência atual. Cada tipo de média móvel (comumente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações do preço do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em conta os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um activo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você está se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que fica disponível. Este método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10. O que as médias móveis parecem uma vez MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha média móvel. Estas linhas de curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados ​​podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados ​​no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e o que parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e analisar como ele difere da mencionada média móvel simples. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ele tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes, na tentativa de torná-lo mais responsivo (média móvel ponderada, média móvel ponderada e qual é a diferença entre um SMA e um EMA) Novas informações. Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você. No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre a EMA ea SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como a SMA ea EMA são calculadas, vamos dar uma olhada em como essas médias são diferentes. Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança. Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo, e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está em declínio. Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que significam os diferentes dias As médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que desejar ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preços. Quanto mais tempo o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. O que são filtros quotFIR Os filtros FIR são um dos dois principais tipos de filtros digitais utilizados em aplicações de processamento de sinal digital (DSP), sendo o outro tipo IIR. 1.2 O que quotFIR significa quotFIR significa quotFinite Impulse Responsequot. Se você colocar um impulso, isto é, uma única amostra de 1 quot seguida de muitas quot0quot amostras, os zeros sairão depois que a amostra de quot1quot tiver feito seu caminho através da linha de atraso do filtro. 1.3 Por que a resposta ao impulso é quotfinita? No caso comum, a resposta ao impulso é finita porque não há feedback no FIR. A falta de feedback garante que a resposta ao impulso será finita. Portanto, o termo resposta ao impulso quotfinito é quase sinônimo de "feedback". No entanto, se o feedback é empregado ainda a resposta ao impulso é finito, o filtro ainda é um FIR. Um exemplo é o filtro de média móvel, no qual a N-ésima amostra anterior é subtraída (retrocedida) cada vez que uma nova amostra entra. Este filtro tem uma resposta de impulso finito mesmo que utilize feedback: após N amostras de um impulso, a saída Será sempre zero. 1.4 Como faço para pronunciar quotFIRquot Algumas pessoas dizem que as letras F-I-R outras pessoas pronunciam como se fosse um tipo de árvore. Nós preferimos a árvore. (A diferença é se você fala sobre um filtro F-I-R ou um filtro FIR.) 1.5 Qual é a alternativa aos filtros FIR Os filtros DSP também podem ser QuotInfinite Impulse Response (IIR). (Veja dspGurus IIR FAQ.) Os filtros IIR usam feedback, então quando você insere um impulso, a saída, teoricamente, toca indefinidamente. 1.6 Como os filtros FIR se comparam aos filtros IIR Cada um tem vantagens e desvantagens. Em geral, porém, as vantagens dos filtros FIR ultrapassam as desvantagens, por isso são usadas muito mais do que IIRs. 1.6.1 Quais são as vantagens dos filtros FIR (em comparação com os filtros IIR) Em comparação com os filtros IIR, os filtros FIR oferecem as seguintes vantagens: Podem ser facilmente concebidos para serem fase quotlinear (e normalmente são). Posto simplesmente, os filtros da fase linear atrasam o sinal de entrada mas donrsquot distorcem sua fase. Eles são simples de implementar. Na maioria dos microprocessadores DSP, o cálculo FIR pode ser feito através de uma única instrução. Eles são adequados para aplicações multi-taxa. Por multi-taxa, quer dizer quotdecimationquot (redução da taxa de amostragem), quotinterpolationquot (aumento da taxa de amostragem), ou ambos. Seja decimando ou interpolando, o uso de filtros FIR permite que alguns dos cálculos sejam omitidos, proporcionando assim uma importante eficiência computacional. Em contraste, se forem usados ​​filtros IIR, cada saída deve ser calculada individualmente, mesmo que a saída seja descartada (assim o feedback será incorporado no filtro). Eles têm propriedades numéricas desejáveis. Na prática, todos os filtros DSP devem ser implementados usando aritmética de precisão finita, ou seja, um número limitado de bits. O uso de aritmética de precisão finita em filtros IIR pode causar problemas significativos devido ao uso de feedback, mas os filtros FIR sem retorno podem ser implementados usando menos bits eo designer tem menos problemas práticos a resolver relacionados à aritmética não ideal. Eles podem ser implementados usando aritmética fracionária. Ao contrário dos filtros IIR, é sempre possível implementar um filtro FIR usando coeficientes com magnitude inferior a 1,0. (O ganho global do filtro FIR pode ser ajustado na sua saída, se desejado.) Esta é uma consideração importante ao usar DSP de ponto fixo, porque torna a implementação muito mais simples. 1.6.2 Quais são as desvantagens dos filtros FIR (em comparação com os filtros IIR) Em comparação com os filtros IIR, os filtros FIR têm, por vezes, a desvantagem de exigirem mais memória e / ou cálculo para obter uma determinada característica de resposta do filtro. Além disso, certas respostas não são práticas para implementar com filtros FIR. 1.7 Quais termos são usados ​​na descrição de filtros FIR Resposta de Impulso - A resposta de resposta de um filtro FIR é apenas o conjunto de coeficientes FIR. (Se você colocar um quotimplusequot em um filtro FIR que consiste em uma amostra quot1quot seguida por muitas quot0quot amostras, a saída do filtro será o conjunto de coeficientes, como a amostra 1 passa passado cada coeficiente, por sua vez, para formar a saída.) Tap - Um quottapquot FIR é simplesmente um par de coeficientes de delay. O número de torneiras FIR (frequentemente designado como quotNquot) é uma indicação de 1) a quantidade de memória necessária para implementar o filtro, 2) o número de cálculos necessários, e 3) a quantidade de quotfilteringquot o filtro pode fazer com efeito, Multiplicar-acumular (MAC) - Em um contexto de FIR, uma quotMACquot é a operação de multiplicar um coeficiente pela amostra de dados atrasada correspondente e acumular o resultado. As FIRs geralmente requerem um MAC por toque. A maioria dos microprocessadores DSP implementa a operação MAC em um único ciclo de instrução. Banda de Transição - A faixa de freqüências entre as bordas passband e stopband. Quanto mais estreita for a banda de transição, mais torneiras serão necessárias para implementar o filtro. (Uma banda de transição quotsmallquot resulta em um filtro quotsharpquot.) Delay Line - O conjunto de elementos de memória que implementam os elementos de retardo quotZ-1quot do cálculo FIR. Buffer circular - Um tampão especial que é quotcircular porque incrementar na extremidade faz com que ele envolva ao redor para o início, ou porque decrementing desde o início faz com que ele envolva ao redor para o fim. Os buffers circulares são frequentemente fornecidos por microprocessadores DSP para implementar o quotmovementquot das amostras através da linha de retardo FIR sem ter de mover literalmente os dados na memória. Quando uma nova amostra é adicionada ao buffer, ela automaticamente substitui a mais antiga.