Zero Lag Moving Average Matlab

Junge, PeterK. Ich kann mir einen wirklich linearen und kausalen Filter vorstellen, der wirklich IIR ist. Ich kann sehen, wie du Symmetrie bekommen würdest, ohne dass die Sache FIR ist. Und, semantisch, würde ich eine trunkierte IIR (TIIR) eine Methode der Umsetzung einer Klasse von FIR. Und dann bekommst du eine lineare Phase, wenn du nicht mit dem Filtfilt-Ding dabei bist, blockweise, sorta wie Powell-Chau. Ndash robert bristow-johnson Nov 26 15 at 3:32 Diese Antwort erklärt, wie filtfilt funktioniert. Ndash Matt L. Nov 26 15 at 7:48 Ein Nullphasen-Gleitender Durchschnittfilter ist ein ungeradzahliger FIR-Filter mit Koeffizienten, wobei N die (ungerade) Filterlänge ist. Da hn für nlt0 ungleich Null hat, ist es nicht kausal, und folglich kann es nur durch Hinzufügen einer Verzögerung, d. h. durch Kausalisierung, implementiert werden. Beachten Sie, dass Sie einfach die Matlabs-Filtfilt-Funktion mit diesem Filter verwenden können, denn obwohl Sie eine Nullphase (mit einer Verzögerung) erhalten würden, wird die Größe der Filterübertragungsfunktion quadriert, was einer dreieckigen Impulsantwort entspricht (dh Eingabeproben weiter weg von der Aktuelle Probe erhalten weniger Gewicht). Diese Antwort erklärt ausführlicher, was filtfilt does. Documentation output tsmovavg (tsobj, s, lag) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für finanzielle Zeitreihe Objekt, tsobj. Verzögerung gibt die Anzahl der bisherigen Datenpunkte an, die mit dem aktuellen Datenpunkt bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wurden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der bisherigen Datenpunkte an, die mit dem aktuellen Datenpunkt bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wurden. Ausgabe tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt zurück, tsobj. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitspanne den Zeitraum festlegt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise anwenden. Zum Beispiel gewinnt ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentieller Prozentsatz 2 (TIMEPER 1) oder 2 (WINDOWSIZE 1). Ausgabe tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitspanne den Zeitraum festlegt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise anwenden. Zum Beispiel gewinnt ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 (Zeitperiode 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt zurück, tsobj. Der dreieckige gleitende Durchschnitt verdoppelt die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit der Fensterbreite der Decke (numperiod 1) 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) liefert den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor. Der dreieckige gleitende Durchschnitt verdoppelt die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit der Fensterbreite der Decke (numperiod 1) 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (tsobj, w, Gewichte) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt zurück, tsobj. Indem man Gewichte für jedes Element im bewegten Fenster liefert. Die Länge des Gewichtungsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, reagiert der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, Dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem er Gewichte für jedes Element im bewegten Fenster liefert. Die Länge des Gewichtungsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, reagiert der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen. Ausgabe tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den geänderten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt zurück, tsobj. Der geänderte gleitende Durchschnitt ähnelt dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod, um die Verzögerung des einfachen gleitenden Durchschnitts zu sein. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden berechnet, indem der neue Preis addiert und der letzte Durchschnitt von der resultierenden Summe subtrahiert wird. Ausgabe tsmovavg (vector, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der geänderte gleitende Durchschnitt ähnelt dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod, um die Verzögerung des einfachen gleitenden Durchschnitts zu sein. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden berechnet, indem der neue Preis addiert und der letzte Durchschnitt von der resultierenden Summe subtrahiert wird. Dim 8212 Dimension, um eine positive Ganzzahl mit dem Wert 1 oder 2 zu betreiben, Dimension, um zusammenzuarbeiten, als positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als Eingabe enthalten ist, ist die Voreinstellung Wert 2 wird angenommen. Die Voreinstellung von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1 ist, wird die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für den exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Zeichenvektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitspanne die Zeitspanne des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise anwenden. Zum Beispiel, ein 10 Perioden exponentiell gleitenden Durchschnitt gewichtet den jüngsten Preis um 18,18. Exponentieller Prozentsatz 2 (TIMEPER 1) oder 2 (WINDOWSIZE 1) Zeitperiode 8212 Länge des Zeitraums nichtnegative Ganzzahl Wählen Sie Ihr LandZero Lag Moving Average Filter Trading Strategie (Eintrag 038 Exit) I. Trading Strategy Entwickler: John Ehlers und Ric Way. Quelle: Ehlers, J. Way, R. (2010). Zero Lag (gut, fast). Konzept: Trend nach Handelsstrategie basierend auf gleitenden durchschnittlichen Filtern. Forschungsziel: Um die Leistung des Zero Lag Moving Average (ZLMA) zu überprüfen. Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Handelsfilter: Langer Handel: Zero Lag Moving Average (ZLMA) kreuzt Exponential Moving Average (EMA). Kurze Trades: Zero Lag Moving Average (ZLMA) kreuzt unter Exponential Moving Average (EMA). Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinssätze und Aktienindizes). Daten: 36 Jahre seit 1980. Testplattform: MATLAB. II. Sensitivitäts-Test Alle 3-D-Diagramme folgen 2-D-Konturdiagrammen für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Percent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das endgültige Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: LookBack, Threshold (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Kommissionsverstärker Slippage: 0). Exponential Moving Average (EMA): Alpha 2 (LookBack 1) EMAi Alpha Closei (1 Alpha) EMAi 1 Index: i Aktuelle Bar. ZLMA) Alpha 2 (LookBack 1) ZLMAi Alpha (EMAi Gain (Closei ZLMAi 1)) (1 Alpha) ZLMAi 1 Index: i Aktuelle Bar. Variable Gain (aus der ZLMA Formel): Wenn die Variable Gain Null ist, wird die ZLMA nur eine EMA. Wenn die Verstärkung ausreichend groß ist, verfolgt die ZLMA den Preis für alle praktischen Zwecke (d. H. Minimale Verzögerung und minimale Glättung). Deshalb suchen wir einen Wert von Gain, der ein zufriedenstellender Kompromiss ist. Um den kleinsten Fehler zu erhalten (Error Closei ZLMAi), sucht eine Schleife nach dem besten Wert von Gain, indem sie die Gain-Variable vom unteren GainLimit zum oberen GainLimit variiert. Der Standardwert für die Variable GainLimit ist 5 (dieser Wert wird im nächsten Blogeintrag weiter recherchiert). LookBack 60, 1000, Schritt 20 GainLimit 5 Langes Signal: ZLMAi kreuzt EMAi und 100LeastError ATRi gt Threshold Index: i Current Bar. Kurzes Signal: ZLMAi kreuzt unter EMAi und 100LeastError ATRi gt Threshold Index: i Current Bar. Hinweis: Fehler Closei ZLMAi. Der LeastError ist ein Fehler für den besten Wert von Gain, der über eine Schleife gefunden wird, die bar-by-bar vom unteren GainLimit zum oberen GainLimit läuft. In der ursprünglichen papier Der LeastError wird nicht durch die ATR (Average True Range), sondern durch einen Schlusskurs normalisiert. Dies gilt nicht für Prüfungen an laufenden Futures-Kontrakten und damit die ursprüngliche Formel wurde angepasst. Modus: Das 2-Phasen-Umkehrsystem (longshort). Schwelle 0, 200, Schritt 5 Lange Trades: Ein Kauf bei der offenen ist nach einem langen Signal platziert. Short Trades: Ein Verkauf an der offenen ist nach einem kurzen Signal Stop Loss Exit gesetzt: ATR (ATRLength) ist die durchschnittliche True Range über einen Zeitraum von ATRLength. ATRStop ist ein Vielfaches von ATR (ATRLength). Long Trades: Ein Verkauf Stop ist bei Eintrag ATR (ATRLength) ATRStop platziert. Short Trades: Ein Kauf-Stop wird bei Entry ATR (ATRLength) ATRStop platziert. ATRLength 20 ATRStop 6 LookBack 60, 1000, Schritt 20 Schwelle 0, 200, Schritt 5 Tabelle 2 Eingänge: Tabelle 1 Fixed Fractional Sizing: 1 Commission amp Slippage: 100 Round Turn. V. Research Ehlers, J. Way, R. (2010). Zero Lag (gut, fast): Alle Glättungsfilter und gleitende Durchschnitte sind verzögert. Es ist ein Gesetz. Die Verzögerung ist notwendig, da die Glättung mit vergangenen Daten erfolgt. Daher umfasst die Mittelung die Auswirkungen der Daten vor einigen Takten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie eine ausgewählte Verzögerung aus einem Exponential Moving Average (EMA) entfernen können. Das Entfernen der ganzen Verzögerung ist nicht unbedingt eine gute Sache, denn ohne Verzögerung würde der Indikator gerade den Preis verfolgen, den Sie filtern. Das heißt, die Menge der Verzögerung entfernt ist ein Kompromiss mit der Menge der Glättung Sie sind bereit zu verzichten. VI. Bewertung: Zero Lag Moving Average Filter Trading Strategie VII. Zusammenfassung Die Handelsstrategie, die auf dem Zero Lag Moving Average basiert, ist nicht wesentlich besser als die Strategie, die auf dem Hull Moving Average oder einigen anderen Alternativen basiert. ALPHA 20 TM Trading System CFTC RULE 4.41: HYPOTHETISCHE ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE BESCHRÄNKUNGEN. UNTERNEHMEN EINE TATSÄCHLICHE LEISTUNGSAUFNAHME, ERFOLGREICHE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN AKTUELLES HANDEL. AUCH AUCH DIE HÄNDLER HABEN NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN, DIE ERGEBNISSE KÖNNEN UNTER - ODER ODER ÜBERGANGSERKLÄRUNG FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, WIE LICHT DER LIQUIDITÄT. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. RISIKOBESCHREIBUNG: U. S. REGIERUNG ERFORDERLICHE HAFTUNGSAUSSCHLUSS CFTC RULE 4.41