ข้อดี ของ การย้าย ค่าเฉลี่ย กรอง

ข้อดี ของ การย้าย ค่าเฉลี่ย กรอง

Forex- 3d   การตรวจทาน
ป้องกันความเสี่ยง ตาราง -trading- ระบบ ฟอรั่ม
Cpi   เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย


Forex- ข้อดี ลับ ระบบ Forex- ปริมาณ ตัวบ่งชี้ Forex- อัตโนมัติ fibonacci - ตัวบ่งชี้ ที่ดีที่สุด -forex- ไม้กางเขน ที่ดีที่สุด -forex- เครื่องมือ ซอฟแวร์ Forex- quant

7 ค่าความผิดพลาดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด นักวิเคราะห์มักใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์เพื่อให้ง่ายต่อการปฏิบัติตามแนวโน้มของตลาดในขณะที่การเคลื่อนไหวขึ้นและลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถสร้างเทรนด์และวัดโมเมนตัม ดังนั้นจึงสามารถใช้เพื่อระบุเมื่อนักลงทุนควรซื้อหรือขายหลักทรัพย์ที่เฉพาะเจาะจง นักลงทุนยังสามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อระบุจุดสนับสนุนหรือจุดต้านทานเพื่อวัดเมื่อราคามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงทิศทาง โดยการศึกษาช่วงการซื้อขายในอดีตจุดสนับสนุนและจุดแข็งที่เกิดขึ้นจะมีขึ้นเมื่อราคาหลักทรัพย์กลับมามีแนวโน้มปรับตัวสูงขึ้นหรือลดลงในอดีต จุดเหล่านี้จะใช้ในการตัดสินใจซื้อหรือขาย แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการสร้างเทรนด์และแสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่ลึกซึ้ง แต่มีนัยสำคัญต่อนักลงทุน นอกจากนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่สามารถใช้ได้กับทุกประเภทของ บริษัท และอุตสาหกรรม ข้อเสียสำคัญ ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คำนวณจากข้อมูลที่ผ่านมา พวกเขาไม่ได้คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานในอนาคตของคู่แข่งเช่นคู่แข่งรายใหม่ความต้องการผลิตภัณฑ์ในอุตสาหกรรมที่สูงขึ้นหรือลดลงและการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างการบริหารของ บริษัท 2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงการเปลี่ยนแปลงราคาที่สอดคล้องกันในช่วงเวลาหนึ่ง แต่น่าเสียดายที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ทำงานสำหรับทุก บริษัท โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่อยู่ในอุตสาหกรรมที่มีความผันผวนมากหรือผู้ที่ได้รับอิทธิพลอย่างมากจากเหตุการณ์ปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมน้ำมันและอุตสาหกรรมเก็งกำไรโดยทั่วไป 3. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถแพร่กระจายได้ตลอดช่วงเวลาใด ๆ อย่างไรก็ตามปัญหานี้อาจเป็นปัญหาได้เนื่องจากแนวโน้มทั่วไปสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างมากขึ้นอยู่กับช่วงเวลาที่ใช้ กรอบเวลาที่สั้นลงมีความผันผวนมากขึ้นในขณะที่กรอบเวลาที่ยาวขึ้นมีความผันผวนน้อยกว่า แต่อย่าคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงใหม่ ๆ ในตลาด นักลงทุนจะต้องระมัดระวังในช่วงเวลาที่พวกเขาเลือกเพื่อให้แน่ใจว่าแนวโน้มมีความชัดเจนและเกี่ยวข้อง 4. การอภิปรายที่กำลังดำเนินอยู่คือการให้ความสำคัญมากขึ้นหรือไม่ในวันล่าสุดในช่วงเวลา หลายคนรู้สึกว่าข้อมูลล่าสุดสะท้อนให้เห็นถึงทิศทางที่ระบบรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขณะที่คนอื่น ๆ รู้สึกว่าการให้น้ำหนักมากกว่าคนอื่น ๆ บางวันอาจทำให้เกิดแนวโน้มที่ไม่ถูกต้อง นักลงทุนที่ใช้วิธีการต่าง ๆ ในการคำนวณค่าเฉลี่ยอาจวาดแนวโน้มที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง (เรียนรู้เพิ่มเติมในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและค่าเฉลี่ย) 5. นักลงทุนหลายคนให้เหตุผลว่าการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นวิธีที่ไม่มีนัยสำคัญในการทำนายพฤติกรรมของตลาด พวกเขากล่าวว่าตลาดไม่มีหน่วยความจำและอดีตไม่ได้เป็นตัวบ่งชี้อนาคต นอกจากนี้ยังมีงานวิจัยที่สำคัญในการสนับสนุนเรื่องนี้ ตัวอย่างเช่น Roy Nersesian ได้ทำการศึกษากับห้ากลยุทธ์ที่แตกต่างกันโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อัตราความสำเร็จของแต่ละกลยุทธ์แตกต่างกันระหว่าง 37 ถึง 66 ผลการวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะให้ผลลัพธ์เพียงครึ่งเดียวเท่านั้นซึ่งอาจทำให้การใช้งานเป็นเรื่องที่มีความเสี่ยงในการกำหนดเวลาของตลาดหุ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ 6 หลักทรัพย์มักจะแสดงรูปแบบของพฤติกรรมแบบวัฏจักร นี่เป็นเรื่องจริงสำหรับ บริษัท สาธารณูปโภคที่มีความต้องการผลิตภัณฑ์ของตนอย่างต่อเนื่องทุกปี แต่มีการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลที่แข็งแกร่ง แม้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้เรียบขึ้นแนวโน้มเหล่านี้พวกเขายังสามารถซ่อนความจริงที่ว่าการรักษาความปลอดภัยมีแนวโน้มในรูปแบบการแกว่ง (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดดูที่การเก็บตาบนโมเมนตัม) 7. วัตถุประสงค์ของแนวโน้มใด ๆ คือการคาดคะเนว่าราคาของหลักประกันจะเป็นอย่างไรในอนาคต หากการรักษาความปลอดภัยไม่ได้มีแนวโน้มไปในทิศทางใดก็ไม่มีโอกาสที่จะทำกำไรจากการซื้อหรือขายสั้น ๆ วิธีเดียวที่นักลงทุนอาจมีความสามารถในการทำกำไรได้ก็คือการใช้กลยุทธ์ทางเลือกที่ซับซ้อนและอาศัยราคาที่คงที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักด้านล่างถือได้ว่าเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่มีค่าโดยหลายคน แต่สำหรับเครื่องมือใด ๆ ที่มีประสิทธิภาพคุณต้องเข้าใจถึงฟังก์ชันการทำงานเมื่อใช้และเมื่อไม่ใช้งาน ความเสี่ยงที่กล่าวถึงในที่นี้ระบุว่าเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจไม่ได้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเช่นเมื่อใช้กับหลักทรัพย์ที่มีความผันผวนและอาจมองข้ามข้อมูลทางสถิติที่สำคัญบางอย่างเช่นรูปแบบวัฏจักร ยังเป็นที่น่าสงสัยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการระบุแนวโน้มราคาได้อย่างถูกต้องอย่างไร เมื่อพิจารณาข้อบกพร่องค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นเครื่องมือที่ใช้ร่วมกับผู้อื่นได้ดีที่สุด ในท้ายที่สุดประสบการณ์ส่วนตัวจะเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีที่สุดว่าพวกเขามีประสิทธิผลอย่างแท้จริงสำหรับผลงานของคุณอย่างไร (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่การนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่า) นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรแนะนำการประมวลผลสัญญาณดิจิตอลโดย Steven W. Smith, Ph.D. ในโลกที่สมบูรณ์แบบนักออกแบบตัวกรองจะต้องจัดการกับโดเมนที่มีการเข้ารหัสตามเวลาหรือโดเมนความถี่ แต่ไม่เคยมีส่วนผสมของทั้งสองในสัญญาณเดียวกัน แต่น่าเสียดายที่มีบางโปรแกรมที่ทั้งสองโดเมนมีความสำคัญในเวลาเดียวกัน ตัวอย่างเช่นสัญญาณโทรทัศน์ตกอยู่ในประเภทที่น่ารังเกียจนี้ ข้อมูลวิดีโอถูกเข้ารหัสในโดเมนเวลานั่นคือรูปร่างของรูปคลื่นตรงกับรูปแบบของความสว่างในภาพ อย่างไรก็ตามในระหว่างการส่งสัญญาณสัญญาณภาพจะได้รับการปฏิบัติตามองค์ประกอบความถี่เช่นแบนด์วิธรวมถึงการเพิ่มคลื่นผู้ให้บริการสำหรับการเพิ่มสีแอมป์แอมป์การกู้คืนแอมป์ของส่วนประกอบ DC เป็นต้นตัวอย่างเช่นการรบกวนด้วยไฟฟ้า - เป็นที่เข้าใจกันดีที่สุดในโดเมนความถี่แม้ว่าข้อมูลสัญญาณจะถูกเข้ารหัสในโดเมนเวลา ตัวอย่างเช่นจอภาพอุณหภูมิในการทดลองทางวิทยาศาสตร์อาจปนเปื้อน 60 เฮิรตซ์จากสายไฟ 30 kHz จากแหล่งจ่ายไฟสลับหรือ 1320 กิโลเฮิร์ทซ์จากสถานีวิทยุ AM ในพื้นที่ ญาติของตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประสิทธิภาพโดเมนความถี่ที่ดีขึ้นและมีประโยชน์ในการใช้งานโดเมนผสมเหล่านี้ ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบพหุคูณจำนวนมากเกี่ยวข้องกับการส่งผ่านสัญญาณอินพุทผ่านตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองครั้งหรือมากกว่า รูปที่ 15-3a แสดงเคอร์เนลของตัวกรองทั้งหมดที่เกิดจากการผ่านหนึ่งสองและสี่ สองผ่านจะเทียบเท่ากับการใช้เคอร์เนลตัวกรองรูปสามเหลี่ยม (เคอร์เนลตัวกรองรูปสี่เหลี่ยมที่พันด้วยตัวเอง) หลังจากผ่านสี่หรือมากกว่าเคอร์เนลตัวกรองที่เหมือนกันดูเหมือน Gaussian (เรียกคืนทฤษฎีบท จำกัด กลาง) ดังที่แสดงไว้ใน (b) การผ่านหลายครั้งจะทำให้เกิดการตอบสนองขั้นบันไดที่มีรูปร่างเมื่อเทียบกับเส้นตรงของช่องเดี่ยว การตอบสนองต่อความถี่ใน (c) และ (d) จะได้จากสมการ 15-2 คูณด้วยตัวเองสำหรับแต่ละครั้ง นั่นคือทุกครั้งที่เกิดการบิดตัวของโดเมนในการคูณสเปกตรัมความถี่ รูปที่ 15-4 แสดงการตอบสนองความถี่ของญาติสนิทอีกสองคนของตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เมื่อ Gaussian บริสุทธิ์ใช้เป็นเคอร์เนลของตัวกรองการตอบสนองต่อความถี่ยังเป็น Gaussian ตามที่กล่าวไว้ในบทที่ 11 Gaussian มีความสำคัญเนื่องจากเป็นระบบตอบสนองต่อแรงกระตุ้นของระบบธรรมชาติและมนุษย์หลายระบบ ตัวอย่างเช่นชีพจรสั้น ๆ ของแสงที่ป้อนเส้นใยยาวสายส่งจะออกเป็นชีพจร Gaussian เนื่องจากเส้นทางที่แตกต่างกันโดยโฟตอนภายในเส้นใย แก่นกรองแบบเกาส์ (Gaussian filter kernel) ยังใช้ในการประมวลผลภาพอย่างมากเนื่องจากมีคุณสมบัติพิเศษที่ช่วยให้สามารถหมุนได้สองมิติได้อย่างรวดเร็ว (ดูบทที่ 24) การตอบสนองความถี่ที่สองในรูปที่ 15-4 สอดคล้องกับการใช้หน้าต่าง Blackman เป็นเคอร์เนลตัวกรอง (หน้าต่างคำว่าไม่มีความหมายนี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของชื่อที่ยอมรับของเส้นโค้งนี้เท่านั้น) รูปร่างที่แท้จริงของหน้าต่าง Blackman จะได้รับในบทที่ 16 (สมการ 16-2, รูป 16-2) อย่างไรก็ตามลักษณะนี้ดูเหมือน Gaussian มาก ตัวกรองเหล่านี้มีความสัมพันธ์กันอย่างไรดีกว่าตัวกรองเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สามวิธี: ประการแรกและสำคัญที่สุดคือตัวกรองเหล่านี้มีการลดทอนสัญญาณ stopband ที่ดีกว่าตัวกรองเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ ประการที่สองฟิลเตอร์ตัวกรองจะลดลงจนมีขนาดเล็กลงใกล้ปลาย จำได้ว่าแต่ละจุดในสัญญาณขาออกเป็นผลรวมถ่วงน้ำหนักของกลุ่มตัวอย่างจากอินพุท หากเคอร์เนลกรองลดลงตัวอย่างในสัญญาณอินพุตที่อยู่ไกลออกไปจะมีน้ำหนักน้อยกว่าที่อยู่ใกล้ ๆ ประการที่สามการตอบสนองขั้นตอนคือเส้นโค้งที่ราบรื่นแทนที่จะเป็นเส้นตรงอย่างฉับพลันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ทั้งสองข้อนี้มักได้รับประโยชน์อย่าง จำกัด แม้ว่าคุณอาจพบแอพพลิเคชันที่เป็นข้อดีของแท้ ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และญาติสนิทมีความคล้ายคลึงกันในการลดสัญญาณรบกวนแบบสุ่มในขณะที่ยังรักษาระดับการตอบสนองที่คมชัด ความกำกวมอยู่ในวิธีการที่ risetime ของการตอบสนองขั้นตอนที่มีการวัด ถ้า risetime วัดจาก 0 ถึง 100 ขั้นตอนตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ตามที่แสดงไว้ก่อนหน้านี้ ในการเปรียบเทียบการวัด risetime ตั้งแต่ 10 ถึง 90 ทำให้หน้าต่าง Blackman ดีกว่าตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ ประเด็นคือนี่เป็นการโต้เถียงทางทฤษฎีเพียงพิจารณาตัวกรองเหล่านี้เท่ากันในพารามิเตอร์นี้ ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดในตัวกรองเหล่านี้คือความเร็วในการประมวลผล การใช้อัลกอริทึมแบบเรียกซ้ำ (อธิบายต่อไป) ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำงานเหมือนกับฟ้าผ่าในคอมพิวเตอร์ของคุณ ในความเป็นจริงมันเป็นตัวกรองดิจิตอลที่เร็วที่สุดที่มีอยู่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายครั้งจะช้ากว่า แต่ก็ยังเร็วมาก เมื่อเทียบกับตัวกรอง Gaussian และ Blackman จะช้ามากเนื่องจากต้องใช้ convolution คิดเป็นสิบเท่าของจำนวนจุดในเคอร์เนลของตัวกรอง (ขึ้นอยู่กับการคูณประมาณ 10 ครั้งช้ากว่าการเพิ่ม) ตัวอย่างเช่นคาดว่า Gaussian 100 จุดจะช้ากว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ recursion ถึง 1000 เท่า Double Moving Average คำอธิบายตัวกรอง DoubleMovingAverageFilter ใช้ตัวกรองค่าเฉลี่ยสองเท่าของค่าเฉลี่ยต่ำ DoubleMovingAverageFilter เป็นส่วนหนึ่งของโมดูล Preprocessing ตัวอย่างของสัญญาณ (สัญญาณรบกวนจากคลื่นไซน์) กรองโดยใช้ตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณสีแดงเป็นสัญญาณเสียงเดิมสัญญาณสีเขียวคือสัญญาณที่กรองโดยใช้ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีขนาดหน้าต่าง 5 และสัญญาณสีน้ำเงินคือสัญญาณที่กรองโดยใช้ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีขนาดหน้าต่างเท่ากับ 20. DoubleMovingAverageFilterExampleImage1 jpg ข้อดี DoubleMovingAverageFilter เหมาะสำหรับการลบเสียงรบกวนจากสัญญาณความถี่ N ขนาดเล็กจำนวนเล็กน้อย ข้อเสียข้อเสียหลักของ DoubleMovingAverageFilter คือเพื่อกรองเสียงรบกวนความถี่สูงอย่างมีนัยสำคัญขนาดหน้าต่างของตัวกรองต้องมีขนาดใหญ่ ปัญหาเกี่ยวกับการมีหน้าต่างตัวกรองขนาดใหญ่คือสิ่งนี้จะทำให้เกิดความล่าช้าขนาดใหญ่ในสัญญาณใด ๆ ที่ผ่านตัวกรองซึ่งอาจไม่เป็นประโยชน์สำหรับแอพพลิเคชันแบบเรียลไทม์ หากคุณพบว่าคุณต้องการหน้าต่างตัวกรองขนาดใหญ่เพื่อกรองเสียงรบกวนที่มีความถี่สูงและเวลาแฝงที่เกิดจากขนาดหน้าต่างนี้ไม่เหมาะกับแอพพลิเคชันแบบเรียลไทม์ของคุณคุณอาจลองใช้ตัวกรองความถี่ต่ำแทน ตัวอย่างรหัสตัวอย่าง GRT DoubleMovingAverageFilter ตัวอย่างนี้แสดงวิธีการสร้างและใช้โมดูล GRT DoubleMovingAverageFilter PreProcessing DoubleMovingAverageFilter ใช้ตัวกรองเฉลี่ยสองเท่าที่มีการเคลื่อนไหวต่ำ ในตัวอย่างนี้เราสร้างอินสแตนซ์ของ DoubleMovingAverageFilter และใช้ข้อมูลนี้เพื่อกรองข้อมูลหลอกลวงซึ่งสร้างขึ้นจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่มของไซน์ สัญญาณการทดสอบและสัญญาณที่ผ่านการกรองจะถูกบันทึกลงในไฟล์ (เพื่อให้คุณสามารถคำนวณผลลัพธ์ในรูปแบบ Matlab, Excel และอื่น ๆ ได้ถ้าจำเป็น) ตัวอย่างนี้แสดงวิธีการ: - สร้างอินสแตนซ์ DoubleMovingAverageFilter ใหม่ที่มีขนาดหน้าต่างเฉพาะสำหรับสัญญาณ 1 มิติ - กรองข้อมูลบางส่วนโดยใช้ DoubleMovingAverageFilter - บันทึกการตั้งค่า DoubleMovingAverageFilter ลงในไฟล์ - โหลดการตั้งค่า DoubleMovingAverageFilter จากไฟล์ที่มี quotGRT.hquot ใช้ namespace GRT int main 40 int argc const char argv 91 93 41 123 สร้างอินสแตนซ์ใหม่ของตัวกรองค่าเฉลี่ยสองเท่าของการเคลื่อนที่โดยมีขนาดหน้าต่างเป็น 5 สำหรับสัญญาณ 1 มิติ DoubleMovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 สร้างและเปิดไฟล์เพื่อบันทึกไฟล์ข้อมูล fstream file เปิด 40 quotDoubleMovingAverageFilterData.txtquot fstream out 41 สร้างข้อมูลบางส่วน (สัญญาณรบกวนของคลื่นไซน์) และกรองค่า x เป็นสองเท่า UINT M 1000 สุ่มสุ่มสำหรับ 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 sin สัญญาณคู่ 40 x 41 random getRandomNumberUniform 40 - 0.2 0.2 41 ตัวกรองคู่กรองค่า filter 40 signal 41 file ltlt signal ltlt tt ltlt filteredValue ltlt endl x TWOPI double 40 M 41 10 125 ปิดไฟล์ข้อมูล ปิด 40 41 บันทึกการตั้งค่าตัวกรองลงในตัวกรองไฟล์ saveSettingsToFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings.txtquot 41 จากนั้นเราจะโหลดการตั้งค่าภายหลังหากจำเป็นต้องใช้ตัวกรอง loadSettingsFromFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings.txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 DoubleMovingAverageFilter ยังทำงานร่วมกับสัญญาณ N มิติใดก็ได้: สร้างอินสแตนซ์ใหม่ของ DoubleMovingAverageFilter ที่มีขนาดหน้าต่างเท่ากับ 10 สำหรับตัวกรอง DoubleMovingAverageFilter 3 มิติขนาด 40 10. 3 41 ค่าที่คุณต้องการกรอง vector lt double gt data 40 3 41 ข้อมูล 91 0 93 0. รับค่าจากข้อมูลเซ็นเซอร์ 91 1 93 0 รับค่าจากข้อมูลเซ็นเซอร์ 91 2 93 0 รับค่าจากเซ็นเซอร์กรองเวกเตอร์สัญญาณ lt double gt filteredValue filter กรอง 40 ข้อมูล 41
ประโยชน์   Forex- ระยะยาว
Forex ee-broker-review