Rapaz, PeterK. Não posso imaginar um filtro verdadeiramente linear e causal que seja verdadeiramente IIR. Não consigo ver como você conseguiria simetria sem que a coisa fosse FIR. E, semanticamente, eu chamaria um IIR truncado (TIIR) um método de implementação de uma classe de FIR. E então você não vai ter uma fase linear a menos que você com a coisa filtfilt com ela, em bloco, sorta como Powell-Chau. Ndash robert bristow-johnson Nov 26 15 at 3:32 Esta resposta explica como funciona filtfilt. Ndash Matt L. Nov 26 15 às 7:48 Um filtro de média móvel de fase zero é um filtro FIR de comprimento ímpar com coeficientes onde N é o comprimento do filtro (ímpar). Uma vez que hn tem valores não nulos para nlt0, não é causal e, consequentemente, só pode ser implementado adicionando um atraso, isto é, tornando-o causal. Observe que você não pode simplesmente usar a função Filtfilt do Matlabs com esse filtro porque, mesmo que você obtivesse uma fase zero (com um atraso), a magnitude da função de transferência de filtros fica ao quadrado, correspondendo a uma resposta de impulso triangular Amostra atual recebem menos peso). Essa resposta explica com mais detalhes o que filtfilt faz. A saída tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples para o objeto série temporal financeira, tsobj. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (vetor, s, lag, dim) retorna a média móvel simples para um vetor. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Percentual Exponencial 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1). Saída tsmovavg (vetor, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. (2 (intervalo de tempo 1)). A saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com largura de janela de ceil (numperiod 1) 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. A saída tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a média móvel triangular para um vetor. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com largura de janela de ceil (numperiod 1) 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. A saída tsmovavg (tsobj, w, weights) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporal financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a média móvel ponderada para o vetor fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série de tempo financeiro, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como a defasagem da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. A saída tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a média móvel modificada para o vetor. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como a defasagem da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Dim 8212 dimensão para operar ao longo de inteiro positivo com valor 1 ou 2 Dimensão para operar ao longo, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim é um argumento de entrada opcional e se não for incluído como uma entrada, o padrão Valor 2 é assumido. O padrão de dim 2 indica uma matriz orientada a linhas, onde cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como sendo um vetor de coluna ou uma matriz orientada a coluna, onde cada coluna é uma variável e cada linha uma observação. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de média móvel exponencial A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o tempo é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Porcentagem Exponencial 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1) período de tempo 8212 Comprimento do período de tempo inteiro não negativo Select Your CountryZero Lag Moving Average Filter Estratégia de negociação (Entrada 038 Sair) I. Estratégia de negociação Desenvolvedor: John Ehlers e Ric Way. Fonte: Ehlers, J. Way, R. (2010). Zero Lag (bem, quase). Conceito: Tendência seguindo estratégia de negociação baseada em filtros de média móvel. Objetivo da Pesquisa: Verificar o desempenho da Média Móvel Zero Lag (ZLMA). Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Filtro de Comércio: Longas Transações: A Média Móvel de Deslocamento Zero (ZLMA) cruza a Média Móvel Exponencial (EMA). Operações Curtas: A Média Móvel de Deslocamento Zero (ZLMA) cruza sob Média Móvel Exponencial (EMA). Carteira: 42 mercados de futuros de quatro grandes setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de ações). Dados: 36 anos desde 1980. Plataforma de Teste: MATLAB. II. Teste de Sensibilidade Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno em 2-D para o Fator de Lucro, Índice de Sharpe, Índice de Desempenho da Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Ganhe Média Razão de Perdas. A imagem final mostra a sensibilidade da curva de equidade. Variáveis Testadas: LookBack, Threshold (Definições: Tabela 1): Figura 1 Desempenho da Carteira (Entradas: Tabela 1 Comission amp Slippage: 0). Média Móvel Exponencial (EMA): Alfa 2 (LookBack 1) EMAi Alpha Closei (1 Alfa) EMAi 1 Índice: i Barra Actual. (ZLMA): Alfa 2 (LookBack 1) ZLMAi Alfa (Ganho de EMAi (Closei ZLMAi 1)) (1 Alfa) ZLMAi 1 Índice: i Barra Actual. Ganho Variável (da fórmula ZLMA): Se a variável Gain for zero, o ZLMA se torna apenas um EMA. Se o ganho for suficientemente grande, o ZLMA controla o preço para todos os fins práticos (isto é, atraso mínimo e suavização mínima). Portanto, buscamos um valor de Ganho que seja um compromisso satisfatório. Para obter a menor quantidade de erro (Error Closei ZLMAi), um loop procura o melhor valor de Gain variando a variável Gain do GainLimit inferior ao GainLimit superior. O valor padrão para a variável GainLimit é 5 (este valor é pesquisado na próxima entrada do blog). LookBack 60, 1000, Passo 20 GainLimit 5 Sinal Longo: ZLMAi atravessa EMAi, e 100LeastError ATRi gt Índice de Limiar: i Current Bar. Sinal curto: ZLMAi cruza sob EMAi, e 100LeastError ATRi gt Índice de limiar: i Barra atual. Observação: Erro Closei ZLMAi. O LeastError é um erro para o melhor valor de Ganho encontrado através de um loop que é executado bar-por-barra do GainLimit inferior para o GainLimit superior. No artigo original. O LeastError não é normalizado pelo ATR (Average True Range), mas por um preço de fechamento. Isso não é adequado para os testes em contratos futuros contínuos e, portanto, a fórmula original foi ajustada. Modo: O sistema de inversão de duas fases (longshort). Threshold 0, 200, Step 5 Trades Longos: Uma compra no open é colocada após um Long Signal. Short Trades: A venda no aberto é colocado após um Short Signal Parar Perda Saída: ATR (ATRLength) é o Average True Range durante um período de ATRLength. ATRStop é um múltiplo de ATR (ATRLength). Long Trades: Um stop de venda é colocado na entrada ATR (ATRLength) ATRStop. Curtas: Uma parada de compra é colocada na entrada ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 LookBack 60, 1000, Passo 20 Limiar 0, 200, Passo 5 Tabela 2 Entradas: Tabela 1 Dimensionamento fracionário fixo: 1 Comission amp Slippage: 100 Round Turn. V. Research Ehlers, J. Way, R. (2010). Zero Lag (bem, quase): Todos os filtros de suavização e médias móveis têm atraso. É uma lei. O atraso é necessário porque o alisamento é feito usando dados passados. Portanto, a média inclui os efeitos dos dados várias barras atrás. Neste artigo mostramos como remover uma quantidade selecionada de atraso de uma média móvel exponencial (EMA). Remover todo o lag não é necessariamente uma coisa boa porque com nenhum lag o indicador apenas seguirá para fora o preço que você está filtrando. Ou seja, a quantidade de lag removido é uma compensação com a quantidade de suavização que você está disposto a renunciar. VI. Classificação: Zero Lag Moving Average Filter Trading Estratégia VII. Resumo A estratégia de negociação com base na média móvel Zero Lag não desempenha significativamente melhor do que a estratégia baseada na média móvel Hull ou algumas outras alternativas. ALFA 20 TM Sistema de Negociação CFTC REGRA 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, SENDO QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PELO IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES Àqueles MOSTRADOS. DIVULGAÇÃO DE RISCO: EXIGÊNCIAS NECESSÁRIAS DO GOVERNO DOS EUA CFTC REGRA 4.41
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