Moving Average Vs Konvolusi

29 September 2013.Moving rata-rata oleh konvolusi. Apa yang bergerak rata-rata dan apa gunanya. Bagaimana bergerak rata-rata dilakukan dengan menggunakan konvolusi. Moving average adalah operasi sederhana yang biasa digunakan untuk menekan noise dari sinyal yang kita tetapkan nilainya masing-masing. Arahkan ke rata-rata nilai di lingkungannya Dengan formula. Di sinilah x adalah input dan y adalah sinyal output, sedangkan ukuran jendela adalah w, seharusnya aneh Rumus di atas menggambarkan operasi simetris sampel diambil. Dari kedua sisi titik sebenarnya. Berikut adalah contoh kehidupan nyata Titik di mana jendela diletakkan sebenarnya adalah merah Nilai di luar x seharusnya nol. Untuk bermain-main dan melihat efek rata-rata bergerak, lihatlah ini. Demonstrasi interaktif. Bagaimana melakukannya dengan konvolusi. Seperti yang mungkin Anda ketahui, menghitung rata-rata pergerakan sederhana sama dengan konvolusi dalam kedua kasus, sebuah jendela tergelincir sepanjang sinyal dan elemen di jendela diringkas Jadi, cobalah Untuk melakukan Hal yang sama dengan menggunakan konvolusi Gunakan parameter berikut. Output yang diinginkan adalah. Sebagai pendekatan pertama, mari kita coba apa yang kita dapatkan dengan cara mengomunikasikan sinyal x dengan k kernel berikut. Keluarannya persis tiga kali lebih besar dari yang diharapkan. Bisa juga Terlihat, bahwa nilai keluaran adalah rangkuman ketiga elemen di jendela. Karena selama konvolusi jendela meluncur, semua elemen di dalamnya dikalikan dengan satu dan kemudian dirangkum. Yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. Untuk mendapatkan nilai yang diinginkan dari output akan dibagi dengan 3. Dengan formula termasuk pembagiannya. Tapi bukankah optimal melakukan pembagian selama konvolusi. Inilah ide yang diberikan oleh Mengatur ulang persamaan. Jadi kita harus menggunakan k kernel berikut. Dengan cara ini kita akan mendapatkan output yang diinginkan. Secara umum jika kita ingin melakukan moving average dengan konvolusi yang memiliki ukuran jendela w kita akan menggunakan kernel k berikut. Fungsi yang melakukan moving average adalah. Contoh penggunaan adalah. Ilmuwan dan Insinyur s Guide to Digital Signal Processing Oleh Steven W Smith, Ph D. Sesuai namanya, moving average filter beroperasi dengan rata-rata sejumlah titik dari sinyal input. Untuk menghasilkan setiap titik pada sinyal output Dalam bentuk persamaan, ini ditulis. Dimana sinyal inputnya adalah sinyal keluaran, dan M adalah jumlah titik rata-rata. Misalnya, pada filter rata-rata pergerakan 5 titik, titik 80 Pada sinyal output diberikan oleh. Sebagai alternatif, kelompok Titik dari sinyal input dapat dipilih secara simetris di sekitar titik keluaran. Hal ini sesuai dengan perubahan penjumlahan pada Persamaan 15-1 dari j 0 ke M -1, ke j - M -1 2 sampai M -1 2 Misalnya, dalam Filter rata-rata 10 titik, indeks, j dapat berjalan dari 0 sampai 11 satu sisi rata-rata atau -5 sampai 5 rata-rata simetris Rata-rata simetris mensyaratkan M menjadi bilangan ganjil Pemrograman sedikit lebih mudah dengan titik di satu sisi saja, ini Menghasilkan pergeseran relatif antara sinyal input dan output. Anda harus mengenali bahwa filter rata-rata bergerak adalah konvolusi menggunakan saringan penyaring yang sangat sederhana. Misalnya, filter 5 titik memiliki saringan kernel 0, 0, 1 5, 1 5, 1 5, 1 5, 1 5, 0, 0 Artinya, filter rata-rata bergerak adalah konvolusi sinyal input dengan pulsa persegi panjang yang memiliki area pada satu Tabel 15-1 menunjukkan program untuk menerapkan filter rata-rata bergerak. Rata-rata bergerak Apa Artinya Mereka. Di antara indikator teknis yang paling populer, rata-rata bergerak digunakan untuk mengukur t Arahnya dari tren saat ini Setiap jenis moving average yang biasa ditulis dalam tutorial ini karena MA adalah hasil matematis yang dihitung dengan rata-rata sejumlah titik data masa lalu. Setelah ditentukan, rata-rata yang dihasilkan kemudian diplotkan ke dalam sebuah grafik untuk memungkinkan pedagang Untuk melihat data yang merapikan daripada memusatkan perhatian pada fluktuasi harga sehari-hari yang melekat di semua pasar keuangan. Bentuk paling sederhana dari rata-rata bergerak, yang secara tepat dikenal sebagai SMA rata-rata bergerak sederhana, dihitung dengan mengambil mean aritmetik dari Seperangkat nilai yang diberikan Misalnya, untuk menghitung rata-rata pergerakan 10 hari dasar, Anda akan menambahkan harga penutupan dari 10 hari terakhir dan kemudian membagi hasilnya dengan 10 pada Gambar 1, jumlah harga selama 10 hari terakhir 110 dibagi dengan jumlah hari 10 sampai pada rata-rata 10 hari Jika trader ingin melihat rata-rata 50 hari, jenis perhitungan yang sama akan dilakukan, namun akan mencakup harga selama 50 hari terakhir. R Dengan rata-rata di bawah 11, memperhitungkan 10 data terakhir untuk memberi gambaran kepada pedagang tentang bagaimana harga aset dibandingkan dengan 10 hari terakhir. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa pedagang teknis menyebut alat ini sebagai rata-rata yang bergerak dan bukan hanya biasa saja. Mean Jawabannya adalah bahwa saat nilai baru tersedia, titik data tertua harus dikeluarkan dari himpunan dan titik data baru harus masuk untuk menggantikannya. Jadi, kumpulan data terus bergerak untuk memperhitungkan data baru saat tersedia. Metode ini Dari perhitungan memastikan bahwa hanya informasi terkini yang dipertanggungjawabkan Pada Gambar 2, setelah nilai 5 yang baru ditambahkan ke himpunan, kotak merah yang mewakili 10 titik data terakhir bergerak ke kanan dan nilai terakhir 15 diturunkan dari Perhitungan Karena nilai yang relatif kecil dari 5 menggantikan nilai tinggi 15, Anda akan mengharapkan untuk melihat rata-rata penurunan data, hal itu terjadi, dalam hal ini dari 11 sampai 10.What Apakah Moving Averages Look Like Once the val Ues dari MA telah dihitung, mereka diplot ke dalam grafik dan kemudian terhubung untuk menciptakan garis rata-rata bergerak Garis melengkung ini biasa ditemukan pada grafik pedagang teknis, namun bagaimana penggunaannya dapat bervariasi secara drastis lebih jauh lagi nanti. Lihat pada Gambar 3, adalah mungkin untuk menambahkan lebih dari satu rata-rata bergerak ke diagram mana pun dengan menyesuaikan jumlah periode waktu yang digunakan dalam perhitungan Garis melengkung ini mungkin tampak mengganggu atau membingungkan pada awalnya, namun Anda akan terbiasa dengan mereka seiring berjalannya waktu. Di garis merah hanyalah harga rata-rata selama 50 hari terakhir, sedangkan garis biru adalah harga rata-rata selama 100 hari terakhir. Sekarang Anda mengerti apa itu rata-rata bergerak dan seperti apa, kita akan mengenalkan tipe yang berbeda. Dari rata-rata bergerak dan memeriksa bagaimana hal itu berbeda dari rata-rata bergerak sederhana yang disebutkan sebelumnya. Rata-rata pergerakan sederhana sangat populer di kalangan pedagang, namun seperti semua indikator teknis, teori ini memang memiliki kritik Banyak orang berpendapat bahwa Kegunaan SMA terbatas karena setiap titik dalam rangkaian data berbobot sama, terlepas dari mana hal itu terjadi dalam urutan Kritik berpendapat bahwa data terbaru lebih signifikan daripada data yang lebih tua dan harus memiliki pengaruh lebih besar pada final. Hasilnya Sebagai tanggapan terhadap kritik ini, para pedagang mulai memberi bobot lebih pada data terakhir, yang sejak saat ini menyebabkan penemuan berbagai tipe rata-rata baru, yang paling populer adalah rata-rata bergerak eksponensial EMA Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Dari Tertimbang Moving Averages dan Apa s perbedaan antara SMA dan EMA. Exponential Moving Average Rata-rata pergerakan eksponensial adalah jenis rata-rata bergerak yang memberi bobot lebih pada harga terakhir dalam upaya untuk membuatnya lebih responsif terhadap informasi baru Mempelajari persamaan yang agak rumit. Untuk menghitung EMA mungkin tidak perlu bagi banyak pedagang, karena hampir semua paket charting melakukan perhitungan untuk Anda Namun, bagi Anda ahli matematika di luar sana, dia Re adalah persamaan EMA. Bila menggunakan rumus untuk menghitung titik pertama EMA, Anda mungkin memperhatikan bahwa tidak ada nilai yang tersedia untuk digunakan sebagai EMA sebelumnya Masalah kecil ini dapat diatasi dengan memulai penghitungan dengan rata-rata bergerak sederhana dan Melanjutkan dengan rumus di atas dari sana Kami telah memberi Anda contoh spreadsheet yang mencakup contoh kehidupan nyata tentang bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial. Perbedaan Antara EMA dan SMA Sekarang Anda memiliki yang lebih baik. Pemahaman tentang bagaimana SMA dan EMA dihitung, mari kita lihat bagaimana rata-rata ini berbeda Dengan melihat perhitungan EMA, Anda akan melihat bahwa penekanan lebih banyak ditempatkan pada titik data terkini, menjadikannya tipe tertimbang. Rata-rata pada Gambar 5, jumlah periode waktu yang digunakan pada masing-masing rata-rata identik 15, namun EMA merespons lebih cepat terhadap harga yang berubah Perhatikan bagaimana EMA memiliki nilai lebih tinggi saat harga naik, dan turun f Aster dari pada SMA ketika harga menurun Responsif ini adalah alasan utama mengapa banyak trader lebih memilih untuk menggunakan EMA di atas SMA. Apa yang Sering Dilakukan Mean Mean Moving averages adalah indikator yang benar-benar dapat disesuaikan, yang berarti bahwa pengguna dapat dengan bebas memilih apapun Kerangka waktu yang mereka inginkan saat membuat rata-rata Periode waktu paling umum yang digunakan dalam moving averages adalah 15, 20, 30, 50, 100 dan 200 hari Semakin pendek rentang waktu yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, semakin sensitif akan perubahan harga. Semakin lama rentang waktu, kurang sensitif, atau lebih merapikan, rata-rata akan ada Tidak ada kerangka waktu yang tepat untuk digunakan saat mengatur rata-rata bergerak Anda Cara terbaik untuk mengetahui mana yang paling sesuai untuk Anda adalah bereksperimen dengan Jumlah periode waktu yang berbeda sampai Anda menemukan strategi yang sesuai dengan strategi Anda.