Comprimento Medio Do Filtro Movel




Comprimento Médio Do Filtro MóvelMedias moveis - medias simples e exponenciais Moving - simples e exponencial Introducao As medias moveis alisam os dados do preco para formar uma tendencia que segue o indicador. Eles nao preveem a direcao do preco, mas sim definir a direcao atual com um atraso. As medias moveis sao retardadas porque sao baseadas em precos passados. Apesar desse atraso, as medias moveis ajudam a suavizar a acao dos precos e filtrar o ruido. Eles tambem formam os blocos de construcao para muitos outros indicadores tecnicos e sobreposicoes, como Bandas Bollinger. MACD eo Oscilador McClellan. Os dois tipos mais populares de medias moveis sao a Media Movel Simples (SMA) e a Media Movel Exponencial (EMA). Essas medias moveis podem ser usadas para identificar a direcao da tendencia ou definir niveis potenciais de suporte e resistencia. Here039s um grafico com um SMA e um EMA nele: Calculo simples da media movel Uma media movente simples e dada forma computando o preco medio de uma seguranca sobre um numero especifico dos periodos. A maioria das medias moveis sao baseadas em precos de fechamento. Uma media movel simples de 5 dias e a soma de cinco dias dos precos de fechamento dividida por cinco. Como seu nome indica, uma media movel e uma media que se move. Os dados antigos sao eliminados a medida que novos dados sao disponibilizados. Isso faz com que a media se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo esta um exemplo de uma media movel de 5 dias evoluindo ao longo de tres dias. O primeiro dia da media movel cobre simplesmente os ultimos cinco dias. O segundo dia da media movel cai o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da media movel continua caindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os precos aumentam gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias. Observe que a media movel tambem aumenta de 13 para 15 ao longo de um periodo de calculo de tres dias. Observe tambem que cada valor de media movel esta logo abaixo do ultimo preco. Por exemplo, a media movel para o dia um e igual a 13 eo ultimo preco e 15. Os precos dos quatro dias anteriores eram mais baixos e isso faz com que a media movel fique atrasada. Calculo da media movel exponencial As medias moveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos precos recentes. A ponderacao aplicada ao preco mais recente depende do numero de periodos na media movel. Ha tres etapas para calcular uma media movel exponencial. Primeiro, calcule a media movel simples. Uma media movel exponencial (EMA) tem que comecar em algum lugar assim que uma media movel simples e usada como o EMA anterior do periodo anterior no primeiro calculo. Em segundo lugar, calcular o multiplicador de ponderacao. Em terceiro lugar, calcule a media movel exponencial. A formula abaixo e para um EMA de 10 dias. Uma media movel exponencial de 10 periodos aplica uma ponderacao de 18,18 ao preco mais recente. Um EMA de 10 periodos tambem pode ser chamado de EMA 18.18. Um EMA de 20 periodos aplica uma ponderacao de 9,52 ao preco mais recente (2 / (201) .0952). Observe que a ponderacao para o periodo de tempo mais curto e mais do que a ponderacao para o periodo de tempo mais longo. De fato, a ponderacao cai pela metade cada vez que o periodo de media movel dobra. Se voce deseja uma porcentagem especifica para uma EMA, use esta formula para converte-la em periodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parametro EMA039s: Abaixo esta um exemplo de planilha de uma media movel simples de 10 dias e um valor de 10- Dia media movel exponencial para a Intel. As medias moveis simples sao diretas e exigem pouca explicacao. A media de 10 dias simplesmente se move conforme novos precos se tornam disponiveis e os precos antigos caem. A media movel exponencial comeca com o valor da media movel simples (22,22) no primeiro calculo. Apos o primeiro calculo, a formula normal assume o controle. Como um EMA comeca com uma media movel simples, seu valor verdadeiro nao sera realizado ate 20 ou mais periodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do grafico por causa do curto periodo de retorno. Esta planilha so remonta 30 periodos, o que significa que o afeto da media movel simples teve 20 periodos para se dissipar. StockCharts volta pelo menos 250 periodos (geralmente muito mais) para os seus calculos para os efeitos da media movel simples no primeiro calculo totalmente dissipada. O fator de Lag Quanto maior a media movel, mais o lag. Uma media movel exponencial de 10 dias abracara os precos muito de perto e virara logo apos os precos virarem. Curtas medias moveis sao como barcos de velocidade - agil e rapido para mudar. Em contraste, uma media movel de 100 dias contem muitos dados passados ??que o desaceleram. As medias moveis mais longas sao como os petroleiros do oceano - lethargic e lentos mudar. E preciso um movimento de precos maior e mais longo para uma media movel de 100 dias para mudar de rumo. O grafico acima mostra o SampP 500 ETF com uma EMA de 10 dias seguindo de perto os precos e uma moagem SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declinio de janeiro-fevereiro, a SMA de 100 dias manteve o curso e nao recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as medias moveis de 10 e 100 dias quando se trata do fator de latencia. Simples vs medias exponenciais Moving Embora existam diferencas claras entre medias moveis simples e medias moveis exponenciais, um nao e necessariamente melhor do que o outro. As medias moveis exponenciais tem menos atraso e sao, portanto, mais sensiveis aos precos recentes - e as recentes mudancas nos precos. As medias moveis exponenciais virarao antes de medias moveis simples. As medias moveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira media de precos para todo o periodo de tempo. Como tal, as medias moveis simples podem ser mais adequadas para identificar niveis de suporte ou resistencia. Preferencia media movel depende de objetivos, estilo analitico e horizonte de tempo. Chartists deve experimentar com ambos os tipos de medias moveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O grafico abaixo mostra a IBM com a SMA de 50 dias em vermelho ea EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declinio no EMA foi mais nitida do que o declinio no SMA. A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou baixa ate o final de marco. Observe que a SMA apareceu mais de um mes apos a EMA. Comprimentos e prazos A duracao da media movel depende dos objetivos analiticos. Curtas medias moveis (5-20 periodos) sao mais adequados para as tendencias de curto prazo e de negociacao. Os cartistas interessados ??em tendencias de medio prazo optariam por medias moveis mais longas que poderiam estender 20-60 periodos. Investidores de longo prazo preferem medias moveis com 100 ou mais periodos. Alguns comprimentos de media movel sao mais populares do que outros. A media movel de 200 dias e talvez a mais popular. Devido ao seu comprimento, esta e claramente uma media movel a longo prazo. Em seguida, a media movel de 50 dias e bastante popular para a tendencia de medio prazo. Muitos chartists usam as medias moveis de 50 dias e de 200 dias junto. Curto prazo, uma media movel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era facil de calcular. Um simplesmente adicionou os numeros e moveu o ponto decimal. Identificacao de tendencias Os mesmos sinais podem ser gerados usando medias moveis simples ou exponenciais. Como mencionado acima, a preferencia depende de cada individuo. Esses exemplos abaixo usarao medias moveis simples e exponenciais. O termo media movel se aplica a medias moveis simples e exponenciais. A direcao da media movel transmite informacoes importantes sobre os precos. Uma media movel em ascensao mostra que os precos estao aumentando. Uma media movel em queda indica que os precos, em media, estao caindo. A subida da media movel de longo prazo reflecte uma tendencia de alta a longo prazo. A queda da media movel a longo prazo reflecte uma tendencia de baixa a longo prazo. O grafico acima mostra 3M (MMM) com uma media movel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra quao bem as medias moveis funcionam quando a tendencia e forte. A EMA de 150 dias recusou-se em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que foi necessario um declinio de 15 para reverter a direcao dessa media movel. Estes indicadores de atraso identificam inversoes de tendencia a medida que ocorrem (na melhor das hipoteses) ou depois de ocorrerem (na pior das hipoteses). MMM continuou menor em marco de 2009 e, em seguida, subiu 40-50. Observe que a EMA de 150 dias nao apareceu ate depois desse aumento. Uma vez que o fez, no entanto, MMM continuou maior nos proximos 12 meses. As medias moveis trabalham brilhantemente em tendencias fortes. Crossovers duplos Duas medias moveis podem ser usadas juntas para gerar sinais cruzados. Na Analise Tecnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de metodo de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma media movel relativamente curta e uma media movel relativamente longa. Como com todas as medias moveis, o comprimento geral da media movel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilizasse um EMA de 5 dias e um EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema usando uma SMA de 50 dias e um SMA de 200 dias seria considerado de medio prazo, talvez ate de longo prazo. Um crossover de alta ocorre quando a media movel mais curta cruza acima da media movel mais longa. Isso tambem e conhecido como uma cruz de ouro. Um crossover de baixa ocorre quando a media movel mais curta cruza abaixo da media movel mais longa. Isso e conhecido como uma cruz morta. Os crossovers medios moveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os periodos de media movel, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendencia se apodera. No entanto, um sistema de crossover media movel ira produzir lotes de Whipsaws na ausencia de uma forte tendencia. Ha tambem um metodo de crossover triplo que envolve tres medias moveis. Mais uma vez, um sinal e gerado quando a media movel mais curta atravessa as duas medias moveis mais longas. Um simples sistema de crossover triplo pode envolver medias moveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O grafico acima mostra Home Depot (HD) com um EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta e o fechamento diario. Usando um crossover media movel teria resultado em tres whipsaws antes de pegar um bom comercio. O EMA de 10 dias quebrou abaixo do EMA de 50 dias em outubro atrasado (1), mas este nao durou por muito tempo enquanto os 10 dias se moveram para tras acima em novembro meados de (2). Este cruzamento durou mais, mas o proximo crossover de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos niveis de precos de novembro, resultando em outra whipsaw. Esta cruz bearish nao durou por muito tempo enquanto o EMA de 10 dias moveu para tras acima dos 50 dias alguns dias mais tarde (4). Depois de tres sinais ruins, o quarto sinal prefigurou um movimento forte como o estoque avancou mais de 20. Existem dois takeaways aqui. Primeiramente, os crossovers sao prone ao whipsaw. Um filtro de preco ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de agir ou exigir a EMA de 10 dias para mover acima / abaixo do EMA de 50 dias por um determinado montante antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrara uma linha representando a diferenca entre as duas medias moveis exponenciais. MACD torna-se positivo durante uma cruz de ouro e negativo durante uma cruz morta. O Oscilador de Preco Percentual (PPO) pode ser usado da mesma forma para mostrar diferencas percentuais. Observe que o MACD e o PPO sao baseados em medias moveis exponenciais e nao coincidirao com medias moveis simples. Este grafico mostra Oracle (ORCL) com a EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50,200,1). Havia quatro crossovers de media movel durante um periodo de 2 1/2 anos. Os tres primeiros resultaram em whipsaws ou maus negocios. Uma tendencia sustentada comecou com o quarto crossover como ORCL avancado para os 20s meados. Mais uma vez, os crossovers de media movel funcionam muito bem quando a tendencia e forte, mas produzem perdas na ausencia de uma tendencia. Crossovers de preco As medias moveis tambem podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de precos simples. Um sinal de alta e gerado quando os precos se movem acima da media movel. Um sinal de baixa e gerado quando os precos se movem abaixo da media movel. Os crossovers do preco podem ser combinados para negociar dentro da tendencia mais grande. A media movel mais longa define o tom para a tendencia maior e a media movel mais curta e usada para gerar os sinais. Um olharia para cruzes de preco de alta somente quando os precos ja estao acima da media movel mais longa. Isso seria negociar em harmonia com a maior tendencia. Por exemplo, se o preco estiver acima da media movel de 200 dias, os chartistas so se concentrarao nos sinais quando o preco se mover acima da media movel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da media movel de 50 dias precederia tal sinal, mas tais cruzamentos de baixa seriam ignorados porque a tendencia maior esta para cima. Uma cruz bearish sugeriria simplesmente um pullback dentro de um uptrend mais grande. Uma volta cruzada acima da media movel de 50 dias indicaria uma subida dos precos e continuacao da maior tendencia de alta. O grafico seguinte mostra a Emerson Electric (EMR) com a EMA de 50 dias e a EMA de 200 dias. O estoque movido acima e realizada acima da media movel de 200 dias em agosto. Houve mergulhos abaixo dos 50 dias EMA no inicio de novembro e novamente no inicio de fevereiro. Os precos recuaram rapidamente acima dos 50 dias EMA para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendencia de alta. MACD (1,50,1) e mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de precos acima ou abaixo do EMA de 50 dias. O EMA de 1 dia e igual ao preco de fechamento. MACD (1,50,1) e positivo quando o fechamento esta acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento esta abaixo do EMA de 50 dias. Suporte e Resistencia As medias moveis tambem podem atuar como suporte em uma tendencia de alta e resistencia em uma tendencia de baixa. Uma tendencia de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da media movel simples de 20 dias, que tambem e usada em Bandas de Bollinger. Uma tendencia de alta de longo prazo pode encontrar apoio perto da media movel simples de 200 dias, que e a media movel mais popular a longo prazo. Se fato, a media movel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistencia simplesmente porque e tao amplamente utilizado. E quase como uma profecia auto-realizavel. O grafico acima mostra o NY Composite com a media movel simples de 200 dias de meados de 2004 ate o final de 2008. Os 200 dias fornecidos suportam varias vezes durante o avanco. Uma vez que a tendencia reverteu com uma quebra de apoio superior dupla, a media movel de 200 dias agiu como resistencia em torno de 9500. Nao espere suporte exato e niveis de resistencia de medias moveis, especialmente as medias moveis mais longas. Os mercados sao impulsionados pela emocao, o que os torna propensos a superacoes. Em vez de niveis exatos, as medias moveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistencia. Conclusoes As vantagens de usar medias moveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As medias moveis sao a tendencia que segue, ou retardar, os indicadores que serao sempre um passo atras. Isso nao e necessariamente uma coisa ruim embora. Afinal, a tendencia e o seu amigo e e melhor para o comercio na direcao da tendencia. As medias moveis asseguram que um comerciante esta em linha com a tendencia atual. Mesmo que a tendencia e seu amigo, os titulos gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociacao, o que torna as medias moveis ineficazes. Uma vez em uma tendencia, as medias moveis mante-lo-ao dentro, mas dar tambem sinais atrasados. Don039t esperar para vender no topo e comprar na parte inferior usando medias moveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de analise tecnica, medias moveis nao devem ser utilizados por conta propria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar medias moveis para definir a tendencia geral e, em seguida, usar RSI para definir overbought ou oversold niveis. Adicionando medias moveis para graficos StockCharts As medias moveis estao disponiveis como um recurso de sobreposicao de precos na bancada do SharpCharts. Usando o menu suspenso Sobreposicoes, os usuarios podem escolher uma media movel simples ou uma media movel exponencial. O primeiro parametro e usado para definir o numero de periodos de tempo. Um parametro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preco deve ser usado nos calculos - O para o Open, H para o Alto, L para o Baixo e C para o Close. Uma virgula e usada para separar os parametros. Outro parametro opcional pode ser adicionado para deslocar as medias moveis para a esquerda (passado) ou para a direita (futuro). Um numero negativo (-10) deslocaria a media movel para a esquerda 10 periodos. Um numero positivo (10) deslocaria a media movel para o direito 10 periodos. Multiplas medias moveis podem ser superados o preco parcela simplesmente adicionando outra linha de superposicao para a bancada. Os membros do StockCharts podem alterar as cores eo estilo para diferenciar entre varias medias moveis. Depois de selecionar um indicador, abra Opcoes Avancadas clicando no pequeno triangulo verde. As Opcoes Avancadas tambem podem ser usadas para adicionar uma sobreposicao media movel a outros indicadores tecnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um grafico ao vivo com varias medias moveis diferentes. Usando Medias Moveis com Varreduras StockCharts Aqui estao alguns exemplos de varreduras que os membros da StockCharts podem usar para varrer para varias situacoes de media movel: Bullish Moving Average Cross: Esta varredura procura acoes com uma media movel em ascensao de 150 dias simples e uma linha de alta dos 5 EMA de dia e EMA de 35 dias. A media movel de 150 dias esta subindo, desde que ela esteja negociando acima de seu nivel cinco dias atras. Um cruzamento de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias acima do volume medio. Bearish Moving Average Cross: Esta pesquisa procura por acoes com uma queda de 150 dias de media movel simples e uma cruz de baixa dos 5 dias EMA e 35 dias EMA. A media movel de 150 dias esta caindo enquanto ela esta negociando abaixo de seu nivel cinco dias atras. Uma cruz de baixa ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias acima do volume medio. Estudo adicional O livro de John Murphy tem um capitulo dedicado a medias moveis e seus varios usos. Murphy abrange os pros e os contras de medias moveis. Alem disso, Murphy mostra como as medias moveis funcionam com Bollinger Bands e sistemas de negociacao baseados em canais. Analise Tecnica dos Mercados Financeiros John MurphyCrie um filtro de media movel Filtro de media movel permite calcular uma serie de medias de um ou dois lados com base em um comprimento de janela especificado pelo usuario. O modulo adiciona uma nova coluna de recurso ao conjunto de dados. A media movel resultante pode entao ser usada para plotar e visualizar, uma linha de base para modelagem, previsao, calculo de variancias contra calculo para periodos semelhantes, e assim por diante. Para o cenario de streaming, a media movel cumulativa e ponderada pode ser utilizada. A media movel acumulada leva em consideracao os pontos anteriores aos pontos que chegam para o periodo corrente. Este modulo ajuda a revelar e prever padroes temporais uteis em dados retrospectivos e em tempo real. Use-o com o modulo Aplicar filtro. Este modulo espera os seguintes parametros de entrada: Filtros de ordem superior fornecem uma janela de calculo maior e uma aproximacao mais proxima da linha de tendencia. Os filtros de ordem inferior usam uma janela de calculo menor e se assemelham mais aos dados originais. O tipo de media movel a ser aplicada. Consulte a tabela a seguir para obter exemplos. O ML Studio fornece as seguintes maneiras de definir uma media movel: Filtro de media movel (Filtro MA) Carregando. O filtro de media movel e um simples filtro Low Pass FIR (Finite Impulse Response) comumente usado para suavizar uma matriz de dados / sinal amostrados. Ele toma M amostras de entrada de cada vez e pegue a media dessas M-amostras e produz um unico ponto de saida. E uma estrutura de LPF (Low Pass Filter) muito simples que e util para cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso indesejado dos dados pretendidos. A medida que o comprimento do filtro aumenta (o parametro M) a suavidade da saida aumenta, enquanto que as transicoes nitidas nos dados sao feitas cada vez mais sem corte. Isto implica que este filtro tem excelente resposta no dominio do tempo mas uma resposta de frequencia pobre. O filtro MA executa tres funcoes importantes: 1) Toma M pontos de entrada, calcula a media desses pontos M e produz um unico ponto de saida 2) Devido a computacao / calculos envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro age como um Filtro de Passagem Baixa (com fraca resposta de dominio de frequencia e uma boa resposta de dominio de tempo). Codigo Matlab: O codigo matlab seguinte simula a resposta no dominio do tempo de um filtro M-point Moving Average e tambem traca a resposta de frequencia para varios comprimentos de filtro. Time Domain Response: No primeiro grafico, temos a entrada que esta entrando no filtro de media movel. A entrada e barulhenta e nosso objetivo e reduzir o ruido. A figura a seguir e a resposta de saida de um filtro de media movel de 3 pontos. Pode-se deduzir da figura que o filtro de media movel de 3 pontos nao fez muito na filtragem do ruido. Aumentamos os toques do filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruido na saida reduziu muito, o que e mostrado na proxima figura. Nos aumentamos as derivacoes para 101 e 501 e podemos observar que mesmo que o ruido seja quase zero, as transicoes sao drasticamente ditas (observe a inclinacao em ambos os lados do sinal e compare-as com a transicao ideal da parede de tijolo em Nossa entrada). Resposta de Frequencia: A partir da resposta de frequencia pode-se afirmar que o roll-off e muito lento ea atenuacao de banda de parada nao e boa. Dada esta atenuacao de banda de parada, claramente, o filtro de media movel nao pode separar uma banda de frequencias de outra. Como sabemos que um bom desempenho no dominio do tempo resulta em mau desempenho no dominio da frequencia, e vice-versa. Em suma, a media movel e um filtro de suavizacao excepcionalmente bom (a acao no dominio do tempo), mas um filtro de passagem baixa excepcionalmente ruim (a acao no dominio da frequencia) Links externos: Livros recomendados: Primary SidebarMoving Average Filter Voce pode usar O modulo Filtro de media movel para calcular uma serie de medias unilaterais ou bidirecionais em um conjunto de dados, usando um comprimento de janela que voce especificar. Depois de definir um filtro que atenda as suas necessidades, voce pode aplica-lo a colunas selecionadas em um conjunto de dados, conectando-o ao modulo Aplicar filtro. O modulo faz todos os calculos e substitui valores dentro de colunas numericas com medias moveis correspondentes. Voce pode usar a media movel resultante para tracar e visualizar, como uma nova linha de base suave para modelagem, para calcular variancias contra calculos para periodos semelhantes, e assim por diante. Esse tipo de media ajuda a revelar e prever padroes temporais uteis em dados retrospectivos e em tempo real. O tipo mais simples de media movel comeca em alguma amostra da serie e usa a media dessa posicao mais as n posicoes anteriores em vez do valor real. (Voce pode definir n como quiser.) Quanto maior for o periodo n no qual a media e calculada, menor sera a variacao entre os valores. Alem disso, a medida que aumenta o numero de valores utilizados, menos efeito tem um valor unico na media resultante. Uma media movel pode ser unilateral ou bilateral. Em uma media unilateral, apenas os valores que precedem o valor do indice sao usados. Em uma media de dois lados, os valores passados ??e futuros sao usados. Para cenarios em que voce esta lendo dados em fluxo continuo, as medias moveis cumulativas e ponderadas sao particularmente uteis. Uma media movel cumulativa leva em consideracao os pontos anteriores ao periodo corrente. Voce pode pesar todos os pontos de dados igualmente ao calcular a media, ou pode garantir que os valores mais proximos do ponto de dados atual sao ponderados mais fortemente. Em uma media movel ponderada. Todos os pesos devem somar a 1. Em uma media movel exponencial. As medias consistem em uma cabeca e uma cauda. Que pode ser ponderada. Uma cauda ligeiramente ponderada significa que a cauda segue a cabeca de perto, entao a media se comporta como uma media movel em um curto periodo de ponderacao. Quando os pesos da cauda sao mais pesados, a media se comporta mais como uma media movel simples mais longa. Adicione o modulo Filtro de media movel a sua experiencia. Para Comprimento. Digite um valor de numero inteiro positivo que define o tamanho total da janela atraves da qual o filtro e aplicado. Isso tambem e chamado de mascara de filtro. Para uma media movel, o comprimento do filtro determina quantos valores sao calculados na media da janela deslizante. Filtros mais longos tambem sao chamados filtros de ordem mais alta e fornecem uma janela de calculo maior e uma aproximacao mais proxima da linha de tendencia. Filtros de ordem menor ou menor usam uma janela de calculo menor e se assemelham mais aos dados originais. Para Tipo. Escolha o tipo de media movel a ser aplicada. O Azure Machine Learning Studio suporta os seguintes tipos de calculos de media movel: Uma media movel simples (SMA) e calculada como uma media de rolamento nao ponderada. As medias moveis triangulares (TMA) sao medias duas vezes para uma linha de tendencia mais suave. A palavra triangular e derivada da forma dos pesos que sao aplicados aos dados, que enfatiza os valores centrais. Uma media movel exponencial (EMA) da mais peso aos dados mais recentes. A ponderacao cai exponencialmente. Uma media movel exponencial modificada calcula uma media movel em execucao, onde calcular a media movel em qualquer ponto considera a media movel previamente calculada em todos os pontos precedentes. Este metodo produz uma linha de tendencia mais suave. Dado um unico ponto e uma media movel atual, a media movel cumulativa (CMA) calcula a media movel no ponto atual. Adicione o conjunto de dados que tem os valores que voce deseja calcular uma media movel e adicione o modulo Aplicar filtro. Conecte o Filtro de Media Movel a entrada do lado esquerdo de Aplicar Filtro. E conecte o conjunto de dados a entrada do lado direito. No modulo Aplicar filtro, use o seletor de coluna para especificar quais colunas o filtro deve ser aplicado a. Por padrao, o filtro que voce criar sera aplicado a todas as colunas numericas, portanto, certifique-se de excluir todas as colunas que nao possuem dados apropriados. Execute a experiencia. Nesse ponto, para cada conjunto de valores definido pelo parametro de comprimento do filtro, o valor atual (ou indice) e substituido pelo valor da media movel. O Guia de Cientistas e Engenheiros para o Processamento de Sinal Digital Por Steven W. Smith, Ph. D. Filtros de Filtros Moveis Filtros do Filtro de Media Movel Em um mundo perfeito, os designers de filtros so teriam que lidar com informacoes de dominio de tempo ou de dominio de frequencia codificadas, mas nunca uma mistura dos dois no mesmo sinal. Infelizmente, existem algumas aplicacoes em que ambos os dominios sao simultaneamente importantes. Por exemplo, os sinais de televisao caem nesta categoria desagradavel. As informacoes de video sao codificadas no dominio do tempo, ou seja, a forma da forma de onda corresponde aos padroes de brilho na imagem. No entanto, durante a transmissao, o sinal de video e tratado de acordo com a sua composicao de frequencia, tal como a sua largura de banda total, como as ondas portadoras para a cor do amplificador de som sao adicionadas, a restauracao do amplificador de eliminacao da componente de corrente continua, etc. E melhor compreendida no dominio da frequencia, mesmo se a informacao de sinais e codificada no dominio do tempo. Por exemplo, o monitor de temperatura em uma experiencia cientifica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas de energia, 30 kHz a partir de uma fonte de alimentacao comutada, ou 1320 kHz de uma estacao de radio AM local. Os parentes do filtro de media movel tem um melhor desempenho no dominio da frequencia, e podem ser uteis nestas aplicacoes de dominio misto. Os filtros de media movel de passagem multipla envolvem passar o sinal de entrada atraves de um filtro de media movel duas ou mais vezes. A Figura 15-3a mostra o nucleo de filtro global resultante de uma, duas e quatro passagens. Duas passagens sao equivalentes a utilizacao de um kernel de filtro triangular (um nucleo de filtro retangular convolveu-se consigo mesmo). Apos quatro ou mais passagens, o kernel do filtro equivalente parece um Gaussiano (lembre-se do Teorema do Limite Central). Como mostrado em (b), passagens multiplas produzem uma resposta de passo em forma de s, em comparacao com a linha reta da passagem simples. As respostas de frequencia em (c) e (d) sao dadas pela Eq. 15-2 multiplicado por si para cada passagem. Isto e, cada vez que a convolucao do dominio resulta numa multiplicacao dos espectros de frequencia. A Figura 15-4 mostra a resposta de frequencia de outros dois parentes do filtro de media movel. Quando um Gaussiano puro e usado como um kernel de filtro, a resposta de frequencia e tambem um Gaussiano, como discutido no Capitulo 11. O Gaussiano e importante porque e a resposta de impulso de muitos sistemas naturais e artificiais. Por exemplo, um breve pulso de luz que entra numa longa linha de transmissao de fibra optica ira sair como um pulso Gaussiano, devido aos diferentes caminhos tomados pelos fotons dentro da fibra. O kernel de filtro gaussiano tambem e usado extensivamente no processamento de imagens porque possui propriedades unicas que permitem a rapida convolucao bidimensional (ver Capitulo 24). A segunda resposta de frequencia na Fig. 15-4 corresponde a usar uma janela de Blackman como um kernel de filtro. (A janela do termo nao tem nenhum significado aqui e simplesmente parte do nome aceitado desta curva). A forma exata da janela de Blackman e dada no Capitulo 16 (Equacao 16-2, Fig. 16-2) no entanto, se parece muito com um Gaussiano. Como sao esses parentes do filtro de media movel melhor do que o filtro de media movel em si Tres maneiras: Primeiro, e mais importante, esses filtros tem melhor atenuacao de banda de interrupcao do que o filtro de media movel. Em segundo lugar, os graos de filtro diminuem para uma amplitude menor perto das extremidades. Lembre-se de que cada ponto no sinal de saida e uma soma ponderada de um grupo de amostras da entrada. Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estao mais distantes recebem menos peso do que as proximas. Em terceiro lugar, as respostas de passo sao curvas suaves, ao inves da linha recta abrupta da media movel. Estes dois ultimos sao geralmente de beneficio limitado, embora voce possa encontrar aplicacoes onde eles sao verdadeiras vantagens. O filtro de media movel e seus parentes sao todos aproximadamente o mesmo na reducao de ruido aleatorio, mantendo uma resposta passo agudo. A ambiguidade reside na forma como o tempo de subida da resposta ao passo e medido. Se o tempo de subida e medido de 0 a 100 do passo, o filtro de media movel e o melhor que voce pode fazer, como mostrado anteriormente. Em comparacao, a medicao do tempo de subida de 10 para 90 torna a janela Blackman melhor do que o filtro de media movel. O ponto e, isto e apenas disputas teoricas considerar estes filtros iguais neste parametro. A maior diferenca entre esses filtros e a velocidade de execucao. Usando um algoritmo recursivo (descrito a seguir), o filtro de media movel sera executado como relampagos em seu computador. Na verdade, e o mais rapido filtro digital disponivel. Varias passagens da media movel serao correspondentemente mais lentas, mas ainda assim muito rapidas. Em comparacao, os filtros Gaussiano e Blackman sao extremamente lentos, porque eles devem usar convolucao. Pense um fator de dez vezes o numero de pontos no kernel do filtro (com base na multiplicacao sendo cerca de 10 vezes mais lento que a adicao). Por exemplo, espere que um Gaussiano de 100 pontos seja 1000 vezes mais lento do que uma media movel usando recursao.