Zyklisch Gleitender Durchschnitt

Sa kl k adj ciclico a.1 eine Reihe von Ereignissen, die nacheinander in einer bestimmten Reihenfolge stattfinden, der Lebenszyklus des Schmetterlings siklus ciclo cyklus der Zyklus cyklus kredslb ciclo tskkel kiertokulku Zyklus ciklus kr forgs daur hringur, lota lfs skei ciclo ciklas Cikls kitaran cyclus syklus lp krets cykl ciclo ciclu cyklus krog ciklus cykel, kretslopp, zeit evrim dnem devir chu k .2 eine Reihe von Gedichten, Lieder usw. geschrieben über ein Hauptereignis usw. ein Lied Zyklus siklus, ronde ciclo cyklus der Zyklus cyklus ciclo tskkel Sikerm Zyklus ciklus dal ciklus rangkaian flokkur ciclo, ciklas cikls siri puisi cyclus syklus cykl ciclo ciclu cyklus ciklus ciklus serie, cykel dizi topluluu tp th .3 von Wechselstrom, Radiowellen usw. eine komplette Reihe von Änderungen in einer regelmäßig variierenden Versorgung, Signal etc Siklus ciclo perioda der Zyklus cyklus kredslb ciclo tskkel sykli zyklus - ciklus peridus seri ri ciclo ciklas, periodas cikls kitaran cyclus periode cykl oker ciclo ciclu perida cikel ciklus period devir vng. siklies cclico cyklick zyklisch cyklisk periodisk tilbagevendende cclico tskliline syklinen cyclique ciklian krkrs, ciklikus menurut lingkaran hring - sendurtekinn cíclico ciklinis, ciklikas, periodikas ciklisks berkitar cyclisch periodisk regelmessig tilbakevendende syklisk cykliczny, okresowy cclico ciclic cyklick ciklien ciklian cyklisk evrimsel, dnemsel lp li theo chu k. siklies ciclicamente cyklicky zyklisch cykliskt periodiskt tilbagevendende cclicamente tskliliselt syklisesti d une manire cyclique Ciklino krkrsen secara berseri sendurteki, ich rvissum htti ciclicamente ciklikai, periodikai cikliski secara berkitar zyklisch periodisk regelmessig tilbakevendende syklisk cyklicznie ciclicamente ciclic cyklicky ciklino ciklino cykliskt evrimsel, e srelerle un. a cclico-a, que ocurre en perodos o ciclos. cyclic, zyklisch. 2 Auf der anderen Seite, während Tradition stetig die zyklischen Dichter an verschiedenen Daten von 776 b bildet. Für Designer der anatomischen Gesamtschulterarthroplastie aTSA Glenoidimplantate wurde ASTM F2028-14 1 im Jahr 2000 verabschiedet, um eine zyklische exzentrische Glenoidkantenbelastungstestmethode zu empfehlen Simulieren die Schaukelpferd Lade-Mechanismus fügt globale und chinesische zyklische Olefin-Copolymer COC-Industrie, 2009-2019 Marktforschungsbericht zu seinem Geschäft. Insofar als Moment widerstehen Stahlrahmen betroffen sind, umfangreiche Untersuchungen durchgeführt in den letzten drei Jahrzehnten haben ein zufriedenstellendes Wissen aufgebaut Des Verhaltens von Strahl-zu-Säulen-Fugen unter zyklischer Umkehrbelastung 2, 3, 4. Frauen sind in ähnlicher Weise wahrscheinlich, um orale Kontrazeptiva fortzusetzen und um eine Schwangerschaft zu vermeiden, ob sie ein kontinuierliches Regime oder ein zyklisches Regime von Pillen verwenden, findet eine randomisierte Studie Durchgeführt in der Dominikanischen Republik. Handwerk, Fußweg, Entwässerung und andere geplante Wartungsarbeiten Lieferung Aggregate Materialien Recycling Lokale Arbeiten Lieferung Reaktive Arbeiten Lieferung Winter Service Lieferung Kleine Autobahn Verbesserungen Lieferung Strukturen Wartung Lieferung Zyklische Verge Wartung Lieferung Zyklische Entwässerung Asset Wartung Zyklische ländlichen kleinen Straße finden und Reparieren reparieren Jet-Patching Fahrzeug-Rückhaltesystem VRS Wartung und Verbesserungen Fußgängerüberwachung Straßenmarkierungen und - bolzen Notfallreaktion in Bezug auf Autobahnen und Überschwemmungen Fahrzeugflottenwartung.12 ANI Forscher haben ein Material geschaffen, das für die kontrollierte Freisetzung eines Stoffes verwendet werden kann Es wird zyklisch mechanisch beladenen, verzweigten, biologisch abbaubaren Polymeren unterworfen, indem man ein Makromonomer durch Ringöffnungspolymerisation von mindestens einem cyclischen Ester, cyclischen Carbonat oder cyclischen Carboxyanhydrid mit einem Verzweigungsmittel und einem Katalysator herstellt, gefolgt von einer Polykondensation des Makromonomers mit anderen Monomere durch Ringöffnungspolymerisation, um das endgültige Material zu bilden. Die Boeing Company hat ein Patent für ein Verfahren zum Aufbringen einer Siliciumoxycarbidbeschichtung auf ein Substrat erhalten, das die Schritte des Einführens eines Abschirmgases und eines Plasmaquellengases zu einem Atmosphärisches Plasmagerät zur Erzeugung eines atmosphärischen Plasmas, das einen cyclischen Organosiloxanvorläufer in das atmosphärische Plasma einführt, wobei der cyclische Organosiloxanvorläufer von einem Trägergas getragen wird und während der cyclische Organosiloxanvorläufer in das atmosphärische Plasma eingeführt wird, wobei das Substrat relativ zum atmosphärischen Plasma positioniert wird So dass das atmosphärische Plasma die Siliciumoxydcarbid-Beschichtung auf das Substrat ablegt. Topologischer Polymerchemie-Fortschritt des zyklischen Polymers in Synthesen, Eigenschaften und Funktionen. Dieser Artikel befasst sich mit experimenteller Untersuchung und konstitutiver Modellierung der viskoelastischen und viskoplastischen Reaktionen von Polypropylen in Zugzyklische Tests mit dehnungsgesteuerten Programmen. T 2 ist die gesamte Dehnungsamplitude, die während der zyklischen Belastung angewendet wird, DELTA epsilon. Cyclic gleitenden durchschnittlichen Kontrollansatz für Zylinderdruck und seine experimentelle Validierung. Bitte diesen Artikel als Li, P Shen, T Kako, J Et al J Kontrolle Theorie Appl 2009 7 345 doi 10 1007 s11768-009-8005-6.Cyclische Variabilität ist ein Faktor, der die Motorleistung beeinträchtigt. In diesem Papier wird eine zyklische gleitende Mittelregelungsansätze für den Zylinderdruck am oberen Totpunkt-TDC vorgeschlagen Die Zündzeit wird als Steuereingang übernommen Die Dynamik von der Zündzeit zum gleitenden Durchschnittsindex wird durch das ARMA-Modell beschrieben. Mit diesem Modell wird ein einstufiger Vorhersage-basierter Minimalabweichungsregler MVC zur Regelung entwickelt. Die Leistung des vorgeschlagenen Reglers Wird durch Experimente mit einem kommerziellen Automotor veranschaulicht und experimentelle Ergebnisse zeigen, dass der Regler eine zuverlässige Wirkung auf die Indexregulierung hat, wenn der Motor unter verschiedenen Kraftstoffeinspritzstrategien arbeitet, Lastwechsel und Drosselklappenstörung. Zylinder-Druckausgleich Zyklische gleitende durchschnittliche Modellierung ARMA Modell MVC. Po LI erhielt seinen BE-Abschluss in Electronic Information Engineering von der Wuhan University, Wuhan, China, im Jahr 2004, wo er derzeit seinen Ph D-Grad verfolgt Er war ein Mitarbeiter der Abteilung für Ingenieurwissenschaften und Angewandte Wissenschaft, Sophia University, Tokyo, Japan, seit 2006 und trat der Cooperative Research of Powertrain System Control, unterstützt von Toyota Motor Corporation, Tokyo Seine aktuellen Forschungsinteressen gehören nonsmooth Dynamik und Motor Balancing Control. Tielong SHEN erhielt seinen Doktor in Maschinenbau von Sophia University, Tokio, Japan Ab April 1992 ist er als Dozenten Mitglied des Lehrstuhls für Regelungstechnik in der Abteilung für Maschinenbau, Sophia Universität, wo er derzeit als Associate Professor Seine Forschungsinteressen gehören Kontrolle Theorie und Anwendung in mechanischen Systemen, Power Systems , Und Automotive powertrain. Junichi KAKO erhielt seinen BE-Abschluss von Nagoya Institute of Technology, Nagoya, Japan Seit 1989 ist er ein Dozenten Mitglied der Toyota Motor Corporation, Tokio, Japan Seit 2002 ist er mit Future Project Division, in dem er War verantwortlich für die RD des modellbasierten Motorsteuerungssystems Derzeit entwickelt er Motorsteuerungssysteme in der Powertrain Management Engineering Division, Toyota Motor Corporation. Kaipei LIU erhielt seinen Doktor in Informatik der Computertechnologie von der Universität Wuhan, Wuhan, China Im Jahr 1994 2000 war er Dozenten Mitglied der Wuhan Universität für Hydraulik und Elektrotechnik, Wuhan, China Er war Gastwissenschaftler an der Universität des Saarlandes, Deutschland, von 1994 bis 1995 Seit August 2000 diente er als Professor für Schule Der Elektrotechnik, Wuhan University, Wuhan, China Seine Forschungsinteressen umfassen digitale Signalprozess, adaptive Signalprozess, harmonische Erkennung und Kontrolle der Macht system. J Vance, P He, J Sarangapani, et al Neuronale Netzwerk-basierte Ausgang Feedback-Controller für Schlanker Betrieb von Ottomotoren C Proceedings of American Control Conference New York IEEE Press, 2006 1898 1905 CrossRef Google Scholar. T Inoue, S Matsushita, K Nakanishi, und al Toyota schlanke Verbrennungssystem der dritten Generation System M International Congress Exposition Technical Papers Warrendale SAE Press, 1993 Nr. 930873 Google Scholar. O Nir, D Mark, S Eran Zyklische Variabilität in Ottomotoren Eine Literaturübersicht M Internationale Kongressausstellung Technische Papiere Warrendale SAE Press, 1994 Nr. 940987 Google Scholar. CS Daw, CE Finney, JB Green Jr et al Ein einfaches Modell für zyklische Variationen in einem Ottomotor M SAE International Fall Treibstoffe und Schmierstoffe Meeting und Ausstellung Warrendale SAE Press, 1996 Nr. 962086 Google Scholar. CEA Finney, JB Green Jr CS Daw Symbolische Zeitreihenanalyse der Motorverbrennung Messungen J SAE Transaktionen 1998, 106 3 888 897 Google Scholar. P Er, S Jagannathan Neuro-Controller zur Verringerung der zyklischen Variation bei Magerverbrennungs-Ottomotoren J Automatica 2005, 41 7 1133 1142 MATH CrossRef MathSciNet Google Scholar. G Triantos, AT Shenton , SD Carroll Minimale Varianzkontrolle der Zylinderspitzen-Druckposition C Proceedings of IFAC Symposium über Fortschritte in der Automobilkontrolle Oxford Elsevier Science AG 2005 143 148 Google Scholar. S Park, P Yoon, M Sunwoo Rückkopplungsfehler Lernen neuronaler Netze für die Zündkampfsteuerung mit Zylinder Druck J Proceedings of the Institution of Mechanical Ingenieure - Teil D 2001, 215 2 625 636 CrossRef Google Scholar. S Park, P Yoon, M Sunwoo Zylinder Druckbasierte Zündschutzsteuerung für SI-Motoren J JSME International Journal-Serie B 2001, 44 2 305 312 CrossRef Google Scholar. N Müller, O Nelles, R Isermann Zündkontrolle mit Online-Lernen von lokal abgestimmten Radialbasis-Funktionsnetzwerken C Proceedings of American Control Conference New York IEEE Press, 1999 1356 1360 Google Scholar. SP Stevens, PJ Shayler Eine Basis für die prädiktive Kontrolle der zyklischen Dispersion in einem Ottomotor C Vorgehen der IMechE Internationalen Konferenz zur Verbrennung in Motorentechnik, Anwendungen und Umwelt 1992 175 179.JD Powell Motorsteuerung mit Zylinderdruck Vergangenheit, Gegenwart, Und Zukunft J Journal of Dynamic Systems, Measurement, Control 1993, 115 2B 343 350 CrossRef Google Scholar. KJ Astrom Einführung in die Stochastische Kontrolle Theorie M New York Academic Press, 1970 Google Scholar. Copyright Informationen. South China University of Technology, Akademie für Mathematik und Systemwissenschaften, Chinesische Akademie der Wissenschaften und Springer Berlin Heidelberg 2009.Autoren und Affiliations. Email Autor. Tielong Shen. Junichi Kako.1 Schule der Elektrotechnik Wuhan Unversity Wuhan Hubei China.2 Department of Maschinenbau Sophia Universität Tokyo Japan.3 Higashifuji Technisches Zentrum Toyota Motor Corporation Shizuoka Japan. About this article. Publisher Name South China University of Technology und Akademie für Mathematik und Systemwissenschaften, CAS. Print ISSN 1672-6340.Online ISSN 1993-0623. Über diese Zeitschrift. Reprints und Permissions. FAQs auf JMA Was ist die Theorie hinter JMA Warum hat JMA einen PHASE-Parameter Ist JMA prognostiziert eine Zeitreihe Will vorherige JMA-Werte, bereits geplottet, ändern, wenn neue Daten ankommen Kann ich andere Indikatoren mit verbessern JMA Hat JMA irgendeine besondere Garantie Wie sieht JMA mit anderen Filtern aus. GENERAL TOPICS auf JURIK TOOLS Können die Werkzeuge viele Kurven auf jedem von vielen Charts zeichnen Können die Werkzeuge jede Art von Daten verarbeiten Können die Werkzeuge in Echtzeit arbeiten Sind die Algorithmen Offengelegt oder Black-Boxed Do Jurik-Tools müssen in die Zukunft einer Zeitreihe schauen Die Werkzeuge produzieren ähnliche Werte über alle Plattformen TradeStation, Multicharts Do Jurik's Tools kommen mit einer Garantie Wie viele Installations-Passwörter bekomme ich. Was ist die Theorie Hinter JMA. PART 1 PRICE GAPS. Smoothing Zeitreihen-Daten, wie zum Beispiel tägliche Aktienkurse, um unerwünschtes Rauschen zu entfernen, wird unweigerlich einen Graphenindikator erzeugen, der sich langsamer als die ursprüngliche Zeitreihe bewegt. Diese Langsamkeit wird dazu führen, dass die Handlung etwas hinter dem Original-Serie Zum Beispiel wird ein 31-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt die Preis-Zeitreihe um 15 Tage verzögern. Lag ist sehr unerwünscht, weil ein Handelssystem, das diese Informationen verwendet, seinen Handel verzögert haben. Late Trades können oft schlechter sein als gar keine Trades, Wie Sie vielleicht kaufen oder verkaufen auf der falschen Seite des Marktes s Zyklus Folglich wurden viele Versuche gemacht, um Verzögerung zu minimieren, jeder mit ihren eigenen Fehlern. Conquering Verzögerung, während keine vereinfachenden Annahmen zB, dass die Daten besteht aus überlagerten Zyklen, tägliche Preisänderungen mit Eine Gaußsche Verteilung, alle Preise sind gleichermaßen wichtig, etc. ist keine triviale Aufgabe Am Ende musste JMA auf der gleichen Technologie basieren, die die militärischen Nutzungen zur Verfolgung von bewegten Objekten in der Luft mit nichts weiter als ihr lautes Radar JMA sieht die Preis Zeit Serie als lärmende Bild eines bewegten Ziels der zugrunde liegende glatte Preis und versucht, die Lage des realen Ziels glatten Preis zu schätzen Die proprietäre Mathematik wird modifiziert, um die besonderen Eigenschaften einer finanziellen Zeitreihe zu berücksichtigen. Das Ergebnis ist eine seidig glatte Kurve Das macht keine Annahmen über die Daten, die irgendwelche zyklischen Komponenten haben. Infolgedessen kann JMA einen Dime einschalten, wenn das Marktbewegungsziel beschließt, die Richtung oder die Lücke nach unten um einen beliebigen Betrag zu drehen. Keine Preislücke ist zu groß. TEIL 2 ALLES ELSE. Nach mehreren Jahren Der Forschung, wir Jurik Forschung festgestellt, dass die perfekte Rauschunterdrückung Filter für Finanzdaten hat die folgenden Anforderungen. Minimum Verzögerung zwischen Signal und Preis, sonst Handel Trigger kommen spät. Minimum Überschwingen, sonst Signal produziert falsche Preisniveaus. Minimum Unterschreitung, sonst Zeit ist Verlorenes Warten auf Konvergenz nach Preis Lücken. Maximum Glätte, außer in dem Moment, wenn Preis Lücken auf ein neues Niveau. Wenn gemessen an diesen vier Anforderungen, alle beliebten Filter außer JMA schlecht machen Hier ist eine Zusammenfassung der beliebtesten Filter. Weighted Moving Durchschnitt - nicht auf Lücken reagieren. Exponential Moving Average - übermäßige Unterschreitung noisy. Adaptive Moving Averages - nicht unsere, die in der Regel auf überdimensionierten Annahmen über Marktaktivität leicht fooled. Regression Line - nicht auf Lücken reagieren übermäßige Überschwingen. FFT-Filter - Leicht verzerrt durch nicht-Gaussian Rauschen im Datenfenster ist in der Regel zu klein, um genau zu bestimmen, wahre Zyklen. FIR-Filter - hat sich als Gruppenverzögerung bekannt Es gibt keine Möglichkeit, es sei denn, Sie wollen einige Ecken schneiden Siehe Band-Pass-Filter. Band-Pass Filter - keine Verzögerung nur in der Mitte des Frequenzbandes neigt dazu, oszillieren und überschreiten tatsächliche Preise. Maximum Entropie-Filter - leicht verzerrt durch nicht-Gaussian Rauschen in Datenfenster ist in der Regel zu klein, um genau zu bestimmen, wahre Zyklen. Polynomial Filter - nicht reagiert Zu Lücken übermäßiges Überschwingen. Im Gegensatz dazu integriert JMA Informationstheorie und adaptive nicht-lineare Filterung in einer einzigartigen Weise Durch die Kombination einer Bewertung des Informationsinhalts in einer Zeitreihe mit der Kraft der adaptiven nichtlinearen Transformation, drückt das Ergebnis die theoretische Hüllkurve auf finanzielle Zeitreihen-Filterung fast so weit wie es gehen kann Mehr und wir sind gegen Heisenburg s Ungewissheit Prinzip, was niemand überwunden hat oder jemals wird. Soweit wir wissen, ist JMA das Beste Wir laden jeden ein, uns anders zu zeigen. Für eine vergleichsweiseere Analyse der Fehler der populären Filter, laden Sie unseren Bericht Die Evolution der Moving Averages aus unserem Special Reports department. See unseren Vergleich mit anderen beliebten Filtern. Warum hat JMA einen PHASE-Parameter. Es gibt zwei Möglichkeiten, um Lärm in einem reduzieren Zeitreihen mit JMA Die Erhöhung des LENGTH-Parameters wird dazu führen, dass JMA sich langsamer bewegt und dadurch das Rauschen auf Kosten der hinzugefügten Verzögerung verringert. Alternativ können Sie die Menge an Trägheit, die in JMA enthalten ist, ändern. Inertia ist wie physische Masse, je mehr Sie haben, desto schwieriger ist es Es ist, die Richtung zu drehen So ein Filter mit viel Trägheit erfordert mehr Zeit, um die Richtung umzukehren und dadurch das Rauschen auf Kosten des Überschwingens während der Umkehrungen in der Zeitreihe zu reduzieren. Alle starken Rauschfilter haben Verzögerung und Überschwingen, und JMA ist keine Ausnahme , Die JMA s einstellbare Parameter PHASE und LÄNGE bieten Ihnen eine Möglichkeit, den optimalen Kompromiss zwischen Verzögerung und Überschwingen zu wählen. Damit haben Sie die Möglichkeit, verschiedene technische Indikatoren fein abzustimmen. Zum Beispiel zeigt das Diagramm rechts eine schnelle JMA-Linie, die über eine Langsamer JMA-Linie Um die schnelle JMA-Linie einzuschalten, wann immer der Markt umgekehrt wird, war es so eingestellt, dass sie keine Trägheit hatte. Im Gegensatz dazu wurde die langsame JMA auf große Trägheit gesetzt, wodurch ihre Fähigkeit, sich bei Marktumkehrungen zu verkürzen, verdoppelt wurde Bewirkt, dass die schnellere Linie so schnell wie möglich über die langsame Linie kreuzt, wodurch niedrige Verzögerungsübergangssignale erzeugt werden. Eindeutig ermöglicht die Benutzersteuerung der Trägheit eines Filters eine beträchtliche Leistung über Filter, die diese Fähigkeit fehlt. JMA prognostiziert eine Zeitserfassung Prognose in die Zukunft JMA reduziert Lärm so ziemlich wie ein exponentieller gleitender Durchschnitt, aber oftmals besser. Will vorherige JMA-Werte, bereits geplottet, ändern sich, wenn neue Daten ankommen. Nein Für jeden Punkt auf einem JMA-Plot, nur historisch und aktuell Daten werden in der Formel verwendet. Wenn also neue Preisdaten auf spätere Zeitschlitze eintreffen, werden diese Werte von JMA, die bereits geplottet wurden, nicht betroffen und ändern sich NIEMALS. Auch den Fall, wenn der aktuellste Balken eines Diagramms in Echtzeit aktualisiert wird Neue Tick kommt an Da sich der Schlusskurs der letzten Bar ändern wird, wird JMA automatisch neu bewertet, um den neuen Schlusskurs zu reflektieren. Allerdings bleiben historische Werte von JMA auf allen vorherigen Stäben unbeeinflusst und ändern sich nicht. Man kann eindrucksvoll gestalten Wenn es analysiert sowohl Vergangenheit als auch zukünftige Werte um jeden Datenpunkt, der verarbeitet wird. Jedoch kann jede Formel, die zukünftige Werte in einer Zeitreihe sehen muss, nicht im realen Welthandel angewendet werden. Das liegt daran, dass bei der Berechnung des heutigen Wertes ein Indikator, zukünftige Werte don t existieren Alle Jurik-Indikatoren verwenden nur aktuelle und vorherige Zeitreihen-Daten in ihren Berechnungen Dies ermöglicht es allen Jurik-Indikatoren, in allen Echtzeit-Bedingungen zu arbeiten. Kann ich andere Indikatoren mit JMA verbessern. Ja. Wir ersetzen in der Regel den gleitenden Durchschnitt Berechnungen in klassischen technischen Indikatoren mit JMA Dies führt zu reibungsloseren und zeitgerechteren Ergebnissen Durch die einfache Einfügung von JMA in die Standard-DMI-Indikatorindikator haben wir den DMX-Indikator produziert, der mit Ihrer Bestellung von JMA. Does JMA eine besondere Garantie erhält. Wenn Sie uns einen nicht-proprietären Algorithmus für einen gleitenden Durchschnitt zeigen, der, wenn er kodiert wird, um entweder in TradeStation, Matlab oder Excel VBA laufen zu können, führt er besser als unser gleitender Durchschnitt in kurzen, mittleren und langen Zeitrahmen eines zufälligen Spaziergangs, wir ll Rückerstattung Ihrer gekauften Benutzerlizenz für JMA. Was wir es besser sagen, ist, dass es im Durchschnitt glatter sein muss, ohne eine größere durchschnittliche Verzögerung als unsere, kein größeres durchschnittliches Überschwingen und kein größeres durchschnittliches Unterschwingen als unsere Was wir mit kurzem, mittlerem undem bedeutend meinen Lange Zeitrahmen ist, dass die Vergleiche drei getrennte JMA-Längen beinhalten müssen 7 kurz, 35 mittel, 175 lang Was wir mit einem zufälligen Spaziergang meinen, ist eine Zeitreihe, die durch eine kumulative Summe von 5000 Null-Mittel-Cauchy-verteilten Zufallszahlen erzeugt wird Garantie ist gut für nur den ersten Monat, in dem Sie eine Benutzerlizenz für JMA von uns oder einem unserer weltweiten Distributoren gekauft haben. Wie sieht JMA mit anderen Filtern aus. Der Kalman-Filter ähnelt JMA, dass beide leistungsstarke Algorithmen sind, die für die Schätzung verwendet werden Das Verhalten eines lärmenden dynamischen Systems, wenn alles, was Sie arbeiten müssen, ist laute Datenmessungen Der Kalman-Filter schafft glatte Prognosen der Zeitreihen, und diese Methode ist nicht ganz angemessen für finanzielle Zeitreihen, da die Märkte anfällig sind, heftige Gyrationen zu erzeugen und Preislücken, Verhaltensweisen, die nicht typisch für reibungslos funktionierende dynamische Systeme sind. Folglich verbleibt die Kalman-Filterglättung häufig hinterher oder überschreitet die Marktpreis-Zeitreihe. Im Gegensatz dazu verfolgt JMA die Marktpreise eng und reibungslos und passt sich an Lücken an und vermeidet unerwünschte Überschreitungen Siehe untenstehende Tabelle. Ein Filter, der in populären Zeitschriften beschrieben wird, ist der Kaufmann gleitenden Durchschnitt Es ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, dessen Geschwindigkeit je nach Preiswirkungsgrad variiert. Mit anderen Worten, wenn die Preisaktion in einem klaren Trend mit geringem Retracement ist, beschleunigt der Kaufmann-Filter und wann die Aktion Ist verstopft, der Filter verlangsamt sich unten Siehe Diagramm oben Obwohl seine adaptive Natur hilft es zu überwinden, einige der Verzögerung typisch für exponentielle gleitende Durchschnitte, es immer noch deutlich hinter JMA Lag ist ein grundlegendes Problem für alle Händler Denken Sie daran, jede Bar von Verzögerung kann Ihr verzögern Trades und verweigern Sie profitieren. Ein weiterer gleitender Durchschnitt, der in populären Zeitschriften beschrieben wird, ist Chande s VIDYA Variable Index Dynamic Average Der Index, der am häufigsten in VIDYA verwendet wird, um seine Geschwindigkeit zu bestimmen, ist die Preisvolatilität Da die kurzfristige Volatilität zunimmt, ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von VIDYA Schneller zu bewegen, und da die Volatilität abnimmt, verlangsamt sich VIDYA. Auf der Oberfläche ist das sinnvoll. Leider hat dieses Design einen offensichtlichen Fehler. Obwohl die seitliche Überlastung ungeachtet ihrer Volatilität gründlich geglättet werden sollte, würde eine sehr volatile Periode der Stauung nicht genau verfolgt werden Geglättet von VIDYA Folglich kann VIDYA nicht unerwünschtes Rauschen beseitigen. Zum Beispiel vergleicht das Diagramm JMA mit VIDYA, beide setzen auf einen Abwärtstrend gleichermaßen. Allerdings kann VIDYA während der anschließenden Überlastung die Preisspitzen nicht glätten, während JMA erfolgreich ist Gleitet durch das Geschwätz. In einem anderen Vergleich, in dem sowohl VIDYA als auch Jurik s JMA auf die gleiche Glätte gesetzt wurden, sehen wir in der Tabelle, dass VIDYA zurückbleibt. Wie bereits erwähnt, kann das späte Timing Ihre Gewinne in jedem Handel leicht stehlen Populäre Indikatoren sind T3 und TEMA Sie sind glatt und haben wenig Verzögerung T3 ist die bessere von den beiden Trotzdem kann T3 ein ernstes Überschwemmungsproblem darstellen, wie in der folgenden Tabelle gesehen. Abhängig von Ihrer Anwendung können Sie nicht möchten, dass ein Indikator einen Preis zeigt Level der echte Markt nie erreicht, da dies unbeabsichtigt initiieren kann unerwünschte Trades. Hier sind zwei Kommentare gefunden auf relevanten Internet-Foren veröffentlicht. Die T3-Indikator ist sehr gut und ich habe seine Lob vor, auf dieser Liste Allerdings hatte ich die Gelegenheit gehabt Um irgendwelche alternativen Marktmessungen abzuleiten, und ich glätte sie Sie sind ziemlich schlecht benommen zu Zeiten Wenn sie sie glätten, wird T3 instabil und überschattet schlecht, während JMA direkt durch sie hindurchfährt - Allan Kaminsky allion xmission. Meine eigene Ansicht von JMA ist im Einklang mit was Andere Leute haben geschrieben Ich habe viel Zeit damit verbracht, JMA zu TEMA zu vergleichen Ich würde nicht jetzt daran denken, TEMA anstelle von JMA Steven Buss sbuss pacbell zu verwenden. Ein Artikel in der Ausgabe von Jan 2000 von TASC beschreibt einen gleitenden Durchschnitt, der im Jahr 1950 entworfen wurde S, um niedrig zu sein, hat sein Erfinder Robert Brown den modifizierten Moving Average MMA entworfen, um die Verzögerung bei der Schätzung der Vorräte zu reduzieren. In seiner Formel schätzte die lineare Regression die Kurve des aktuellen Impulses, die wiederum zur Schätzung der vertikalen Verzögerung verwendet wird. Die Formel subtrahiert dann geschätzt Verzögerung vom gleitenden Durchschnitt, um niedrige Verzögerungsresultate zu erhalten Diese Technik funktioniert auf gut verhaltenen sanft veränderten Preisdiagrammen, aber dann wieder, also die meisten anderen fortgeschrittenen Filter Das Problem ist, dass der echte Markt alles andere als gut benommen ist. Ein wahres Maß an Fitness Ist, wie gut jeder Filter auf realen finanziellen Daten arbeitet, eine Eigenschaft, die mit unserer gut etablierten Batterie von Benchmark-Tests gemessen werden kann Diese Tests zeigen, dass MMA Preisdiagramme überschreitet, wie unten dargestellt Im Vergleich dazu kann der Benutzer einen Parameter in JMA setzen Um die Menge des Überschwingens anzupassen, sogar vollständig zu beseitigen Die Wahl ist dein Denken Sie daran, das letzte, was Sie wollen, ist ein Indikator, der ein Preisniveau zeigt, den der echte Markt nie erreicht hat, da dies unbeabsichtigt unerwünschte Trades mit MMA initiieren kann, haben Sie keine Wahl und Muss sich mit Überschwemmungen auseinandersetzen, ob es Ihnen gefällt oder nicht. Siehe untenstehende Tabelle. Die Ausgabe von TASC im Juli 2000 enthielt einen Artikel von John Ehlers, der einen modifizierten optimalen Ellipsenfilter beschreibt, der hier als MEF abgekürzt wird. Dies ist ein hervorragendes Beispiel für die klassische Signalanalyse MEF zu JMA, deren Parameter JMA-Länge 7, Phase 50 gesetzt wurden, um JMA so ähnlich wie MEF zu machen. Der Vergleich zeigt diese Vorteile bei der Verwendung von JMA. JMA reagiert auf extreme Preisschwankungen schneller Folglich werden alle Schwellenwerte verwendet, um Signale auszulösen Wird früher von JMA ausgeführt. JMA hat fast kein Überschwingen, so dass die Signalleitung, um genau zu verfolgen Preis Aktion direkt nach großen Preis Bewegung. JMA gleitet durch kleine Marktbewegungen Dies ermöglicht Ihnen, auf echte Preis-Aktion und nicht kleine Marktaktivität konzentrieren, dass Hat keine wirkliche Konsequenz. Eine Lieblingsmethode unter Ingenieuren zum Glätten von Zeitreihendaten ist es, die Datenpunkte mit einem Polynom eq, einem parabolischen oder kubischen Spline zu platzieren. Ein effizientes Design dieses Typs ist eine Klasse, die als Savitzy-Golay-Filter bekannt ist JMA zu einem Kubikspline 3. Ordnung Savitzy-Golay-Filter, dessen Parameter-Einstellungen ausgewählt wurden top machen es so nah wie möglich an JMA zu halten. Wie schnell das JMA gleitet durch Regionen der Stauung Im Gegensatz dazu ist der SG-Filter ganz gezackt Klar JMA ist , Noch einmal, der Gewinner. Andere Technik verwendet, um Verzögerung in einem gleitenden durchschnittlichen Filter zu reduzieren ist, um einige Impuls Steigung des Signals auf den Filter hinzuzufügen Dies reduziert Verzögerung, aber mit zwei Strafen mehr Lärm und mehr Überschwingen an Preis Pivot-Punkte zu kompensieren Rauschen kann man einen symmetrisch gewichteten FIR-Filter einsetzen, der glatter ist als ein einfacher gleitender Durchschnitt, dessen Gewichte 1-2-3-4-3-2-1 betragen können und dann diese Gewichte anpassen, um eine Verzögerung zu reduzieren Die Effektivität dieses Ansatzes ist in der Abbildung unten rote Linie dargestellt Obwohl der FIR-Filter den Kurs genau verfolgt, bleibt er immer noch hinter JMA zurück und zeigt ein größeres Überschwingen. Darüber hinaus hat der FIR-Filter feste Glätte und muss für jede andere gewünschte Glätte neu gestaltet werden Im Vergleich dazu muss der Benutzer nur einen Glätteparameter von JMA ändern, um einen gewünschten Effekt zu erzielen. Nicht nur JMA produziert bessere Preisdiagramme, aber er kann auch andere klassische Indikatoren verbessern, wie zum Beispiel die klassische MACD-Indikator zu betrachten Ist ein Vergleich von zwei gleitenden Durchschnitten Ihre Konvergenz bewegt sich näher und Divergenz bewegt sich aus, um Signale zu signalisieren, dass ein Markttrend die Richtung ändert. Es ist wichtig, dass Sie so wenig Verzögerung wie möglich mit diesen Signalen haben oder Ihre Trades spät werden. Im Vergleich dazu wurde ein MACD erstellt Mit JMA hat deutlich weniger Verzögerung als ein MACD mit exponentiellen gleitenden Durchschnitten. Um diese Behauptung zu veranschaulichen, ist die folgende Abbildung ein hypothetisches Preisdiagramm vereinfacht, um die markanten Probleme zu verbessern Wir sehen gleich große Balken in einem steigenden Trend, unterbrochen durch eine plötzliche Abwärtslücke Die beiden farbigen Linien sind exponentielle gleitende Durchschnitte, die eine MACD ausmachen Beachten Sie, dass Crossover eine lange Zeit nach der Lücke auftritt, was dazu führt, dass eine Handelsstrategie abwartet und spät spät geht, wenn überhaupt. Wenn Sie versucht haben, das Timing dieses Indikators zu beschleunigen Wodurch die bewegten Durchschnitte schneller werden, würden die Linien lärmender und gezackter werden. Dies neigt dazu, falsche Auslöser und schlechte Trades zu schaffen. Auf der anderen Seite zeigt das untenstehende Diagramm die blaue JMA, die sich schnell auf das neue Preisniveau anpasst, was früheren Crossover und früheren Bezeichnungen erlaubt Ein Aufwärtstrend im Gange Jetzt können Sie den Markt früher betreten und einen größeren Teil des Trends reiten. Unter dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt hat JMA einen zusätzlichen Parameter PHASE, der den Benutzer das Ausmaß des Überschwingens anpassen lässt. In der obigen Grafik ist die JMA gelbe Linie Wurde erlaubt, mehr zu überschreiten als das blaue Dies gibt ideale Crossover. Eines der schwierigsten Features, um in einen Glättungsfilter zu entwerfen ist eine adaptive Antwort auf Preislücken ohne Überschreitung des neuen Preisniveaus Dies gilt insbesondere für Filterdesigns, die den Filter verwenden Eigene Impulse als Weg zur Verringerung der Verzögerung Die folgende Tabelle vergleicht das Überschwingen von JMA und den Hull-Gleitender Durchschnitt HMA Die Parametereinstellungen für die beiden Filter wurden so eingestellt, dass ihre stationäre Leistung fast identisch war. Ein anderes Design-Problem ist, ob der Filter kann Behalten die gleiche scheinbare Glätte während der Umkehrungen wie während der Trends Die folgende Tabelle zeigt, wie sich JMA während des gesamten Zyklus nahezu konstant glättet, während HMA bei Umkehrungen oszilliert. Dies würde Probleme für Strategien darstellen, die Trades auslösen, je nachdem, ob der Filter nach oben oder nach unten bewegt wird. Schließlich gibt es den Fall, wenn der Preis nachlässt und sich dann in einem Abwärtstrend zurückzieht. Dies ist besonders schwierig, im Moment des Rückzugs zu verfolgen. Glücklicherweise haben adaptive Filter eine viel einfachere Zeit, die anzeigt, wann eine Umkehrung als feste Filter aufgetreten ist, wie in der Diagramm unten. Natürlich gibt es bessere Filter als JMA, meistens von der Militär verwendet Aber wenn Sie im Geschäft der Verfolgung von guten Trades und nicht feindlichen Flugzeugen sind, ist JMA der beste erschwingliche Lärm reduzierende Filter für Finanzmarktdaten Wir garantieren es .