Tuesday, October 25, 2016

Exponentiell gleitender mittelwert dsp

Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein Typ des IIR-Filters, der einfach in C implementiert werden kann und minimale Ressourcen verwendet. Anders als ein einfacher gleitender Durchschnitt erfordert es keinen RAM-Puffer, um vorherige Abtastwerte zu speichern. Es muss nur einen Wert (der vorherige Durchschnitt) zu speichern. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt wird als die folgende Gleichung ausgedrückt: avgn (in alpha) avgn-1 (1-alpha). Die Implementierung dieser Gleichung mit Floating-Point-Mathematik ist einfach, aber mit festen Punkt-Variablen ist ein wenig heikel. Das Code-Snippet verwendet hier 32-Bit-signierte Ganzzahlen für die Durchschnitts - und Eingabewerte. Zwischenwerte müssen 64-Bit-Mathematik verwenden, um Überlauffehler zu vermeiden. Alpha-Werte nahe bei Null repräsentieren eine starke Mittelung, während ein Alpha-Wert von einem keine Mittelung aufweist. Kommentar: Auf der Zeile, wo temp0 berechnet wird, glaube ich, das Ende der Zeile sollte lesen (65535 - alpha) Ansonsten würde ein Alpha von 1 unsachgemäß enthalten die bisherige Durchschnitt sowie die neue value. Documentation dsp. MovingAverage System - Objekt Beschreibung Die Dsp. MovingAverage-System objectx2122 berechnet den gleitenden Durchschnitt des Eingangssignals entlang jedes Kanals unabhängig über die Zeit. Das Objekt verwendet entweder die gleitende Fenstermethode oder die exponentielle Gewichtungsmethode, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bei der Schiebefenstermethode wird ein Fenster mit spezifizierter Länge über die Daten bewegt, Abtastwert für Stichprobe, und der Mittelwert wird über die Daten im Fenster berechnet. Bei dem exponentiellen Gewichtungsverfahren multipliziert das Objekt die Datenabtastwerte mit einem Satz von Gewichtungsfaktoren. Der Mittelwert wird durch Summieren der gewichteten Daten berechnet. Weitere Informationen zu diesen Methoden finden Sie unter Algorithmen. Das Objekt akzeptiert mehrkanalige Eingaben, dh m - by-n Größeneingaben, wobei m 8805 1 und n gt 1 sind. Das Objekt akzeptiert auch variable Eingaben. Sobald das Objekt gesperrt ist, können Sie die Größe jedes Eingangskanals ändern. Die Anzahl der Kanäle kann sich jedoch nicht ändern. Dieses Objekt unterstützt die C - und C-Codegenerierung. So berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt der Eingabe: Erstellen Sie ein dsp. MovingAverage-Objekt und legen Sie die Eigenschaften des Objekts fest. Aufrufschritt, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Hinweis: Alternativ können Sie das Objekt mit Argumenten ansprechen, als ob es eine Funktion wäre, anstatt die Schrittmethode zu verwenden, um die Operation auszuführen, die vom Systemobjekt definiert wird. Zum Beispiel führen y-Schritt (obj, x) und y obj (x) gleichwertige Operationen aus. Konstruktion movAvg dsp. MovingAverage gibt ein gleitendes Mittelobjekt, movAvg, zurück. Mit den Standard-Eigenschaften. MovAvg dsp. MovingAverage (Len) setzt die Eigenschaft WindowLength auf Len. MovAvg dsp. MovingAverage (Name, Wert) legt zusätzliche Eigenschaften mit Name, Wertepaaren fest. Nicht spezifizierte Eigenschaften haben Standardwerte. Wählen Sie Ihre CountryUpdated 12. März 2013 Was sind RC-Filterung und exponentielle Mittelung und wie unterscheiden sie sich Die Antwort auf den zweiten Teil der Frage ist, dass sie der gleiche Prozess sind Wenn man aus einem Elektronik-Hintergrund dann RC Filtering (oder RC Glättung) kommt Der übliche Ausdruck. Auf der anderen Seite hat ein Ansatz, der auf Zeitreihenstatistik basiert, den Namen Exponential Averaging oder den vollen Namen Exponential Weighted Moving Average. Dies wird auch als EWMA oder EMA bezeichnet. Ein wesentlicher Vorteil des Verfahrens ist die Einfachheit der Formel für die Berechnung der nächsten Ausgabe. Es benötigt einen Bruchteil der vorherigen Ausgabe und einen Minus dieser Fraktion mal der Stromeingabe. Algebraisch zum Zeitpunkt k ist die geglättete Ausgabe y k gegeben durch Wie später gezeigt, hebt diese einfache Formel die jüngsten Ereignisse hervor, glättet Hochfrequenzschwankungen und zeigt langfristige Trends. Es gibt zwei Formen der exponentiellen Mittelungsgleichung, die eine oben und eine Variante Both sind richtig. Siehe die Hinweise am Ende des Artikels für weitere Details. In dieser Diskussion werden wir nur die Gleichung (1) verwenden. Die obige Formel wird manchmal in der begrenzten Weise geschrieben. Wie ist diese Formel abgeleitet und was ist ihre Interpretation Ein wichtiger Punkt ist, wie wir wählen. Um dies zu untersuchen, ist ein RC-Tiefpassfilter zu betrachten. Jetzt ist ein RC-Tiefpassfilter einfach ein Serienwiderstand R und ein Parallelkondensator C, wie unten dargestellt. Die Zeitreihengleichung für diese Schaltung ist Das Produkt RC hat Zeiteinheiten und wird als Zeitkonstante T bezeichnet. Für die Schaltung. Angenommen wir repräsentieren die obige Gleichung in ihrer digitalen Form für eine Zeitreihe, die alle h Sekunden dauert. Wir haben Dies ist genau die gleiche Form wie die vorherige Gleichung. Vergleicht man die beiden Beziehungen für a, die sich auf die sehr einfache Beziehung verringert, ergibt sich die Wahl von N, um welche Zeitkonstante wir uns entschieden haben. Nun kann Gleichung (1) als Tiefpassfilter erkannt werden, und die Zeitkonstante bezeichnet das Verhalten des Filters. Um die Bedeutung der Zeitkonstanten zu sehen, müssen wir die Frequenzcharakteristik dieses Tiefpass-RC-Filters betrachten. In seiner allgemeinen Form ist dies in E-Modul und Phase-Form haben wir, wo der Phasenwinkel ist. Die Frequenz wird als nominale Grenzfrequenz bezeichnet. Physikalisch kann gezeigt werden, daß bei dieser Frequenz die Leistung im Signal um die Hälfte reduziert wurde und die Amplitude um den Faktor verringert ist. In dB ist diese Frequenz, wo die Amplitude um 3dB reduziert wurde. Wenn die Zeitkonstante T zunimmt, nimmt die Grenzfrequenz ab, und wir wenden den Daten mehr Glättung zu, dh wir eliminieren die höheren Frequenzen. Es ist wichtig zu beachten, dass der Frequenzgang in Bogenmaß / Sekunde ausgedrückt wird. Das ist es ist ein Faktor der beteiligt. Wenn beispielsweise eine Zeitkonstante von 5 Sekunden gewählt wird, ergibt sich eine effektive Grenzfrequenz von. Eine beliebte Verwendung von RC-Glättung ist die Simulation der Wirkung eines Meters, wie er in einem Schallpegelmesser verwendet wird. Diese werden typischerweise durch ihre Zeitkonstante wie beispielsweise 1 Sekunde für S-Typen und 0,125 Sekunden für F-Typen typisiert. Für diese beiden Fälle liegen die effektiven Grenzfrequenzen bei 0,16 Hz bzw. 1,27 Hz. Eigentlich ist es nicht die Zeitkonstante, die wir normalerweise wählen wollen, sondern jene Perioden, die wir einschließen möchten. Angenommen, wir haben ein Signal, wo wir Merkmale mit einer P zweiten Periode einschließen möchten. Nun ist eine Periode P eine Frequenz. Dann können wir eine Zeitkonstante T wählen. Allerdings wissen wir, dass wir etwa 30 der Ausgabe (-3dB) verloren haben. Die Wahl einer Zeitkonstante, die genau den Perioden entspricht, die wir beibehalten wollen, ist nicht das beste Schema. Es ist normalerweise besser, eine etwas höhere Grenzfrequenz zu wählen, sagen wir. Die Zeitkonstante ist dann die in der Praxis ähnelt. Dies verringert den Verlust auf etwa 15 bei dieser Periodizität. In der Praxis also, um Ereignisse mit einer Periodizität von oder größer zu halten, dann wählen Sie eine Zeitkonstante von. Dies beinhaltet die Auswirkungen der Periodizität von bis zu etwa. Zum Beispiel, wenn wir die Auswirkungen der Ereignisse, die mit sagen, eine 8-Sekunden-Periode (0,125 Hz), dann wählen Sie eine Zeitkonstante von 0,8 Sekunden. Dies ergibt eine Grenzfrequenz von ungefähr 0,2 Hz, so daß unsere 8-Sekunden-Periode im Hauptdurchlaßband des Filters gut ist. Wenn wir die Daten mit 20 mal / sekunde (h 0,05) abtasten, dann ist der Wert von N (0,8 / 0,05) 16 und. Dies gibt einen Einblick in die Einstellung. Grundsätzlich für eine bekannte Abtastrate bezeichnet er die Mittelungsperiode und wählt aus, welche Hochfrequenzschwankungen ignoriert werden. Mit Blick auf die Erweiterung des Algorithmus können wir sehen, dass es die neuesten Werte begünstigt, und auch, warum es als exponentielle Gewichtung bezeichnet wird. Wir haben Ersatz für y k-1 gibt Wiederholen dieses Prozesses mehrmals führt zu, weil im Bereich dann deutlich die Begriffe nach rechts kleiner werden und sich wie eine abklingende Exponential verhalten. Das ist die aktuelle Ausgabe ist auf die jüngeren Ereignisse voreingenommen, aber je größer wir wählen, desto weniger Bias. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die einfache Formel die jüngsten Ereignisse hervorhebt, die die Ereignisse mit hoher Frequenz (kurzzeitig) glätten, zeigt langfristige Trends Anhang 1 8211 Alternative Formen der Gleichung Achtung Es gibt zwei Formen der exponentiellen Mittelungsgleichung, die in der Literatur vorkommen. Beide sind richtig und gleichwertig. Die erste Form, wie oben gezeigt, ist (A1) Die alternative Form ist 8230 (A2) Beachten Sie die Verwendung von in der ersten Gleichung und in der zweiten Gleichung. In beiden Gleichungen sind Werte zwischen Null und Eins. Früher wurde definiert als Jetzt wählen, um zu definieren Also die alternative Form der exponentiellen Mittelung Gleichung ist In physikalischen Begriffen bedeutet es, dass die Wahl der Form verwendet wird, hängt davon ab, wie man denken, entweder nehmen als die Rückkopplung Fraktion Gleichung (A1) oder Als den Bruchteil der Eingangsgleichung (A2). Die erste Form ist etwas weniger umständlich, wenn sie die RC-Filterbeziehung zeigt, und führt zu einem einfacheren Verständnis in Filterausdrücken. Chief Signal Processing Analyst bei Prosig Dr. Colin Mercer ist Chief Signal Processing Analyst bei Prosig und verantwortlich für die Signalverarbeitung und deren Anwendungen. Er war früher am Institute of Sound and Vibration Research (ISVR) an der Southampton University, wo er das Data Analysis Center gründete. Er ist ein Chartered Ingenieur und ein Fellow der British Computer Society. Ich denke, dass Sie den 8216p8217 zum Symbol für pi ändern möchten. Marco, danke für das Zeigen. Ich denke, dies ist einer unserer älteren Artikel, die von einem alten Textverarbeitungsdokument übertragen wurde. Offensichtlich, der Herausgeber (mir) nicht zu erkennen, dass die pi nicht korrekt transkribiert wurde. Sie wird in Kürze behoben. Es ist ein sehr guter Artikel Erklärung über die exponentielle Mittelung Ich glaube, es gibt einen Fehler in der Formel für T. Es sollte T h (N-1), nicht T (N-1) / h sein. Mike, danke für das Spotting. Ich habe gerade zurück zu Dr Mercer8217s ursprünglichen technischen Hinweis in unserem Archiv und es scheint, dass es Fehler bei der Übertragung der Gleichungen auf den Blog. Wir korrigieren die Post. Vielen Dank, dass Sie uns wissen danke Danke. Sie können 100 DSP-Texte lesen, ohne etwas zu sagen, dass ein exponentieller Mittelungsfilter das Äquivalent eines R-C-Filters ist. Hmm, haben Sie die Gleichung für einen EMA-Filter richtig ist es nicht Yk aXk (1-a) Yk-1 anstatt Yk aYk-1 (1-a) Xk Alan, Beide Formen der Gleichung erscheinen in der Literatur, und Beide Formen sind korrekt, wie ich unten zeigen werde. Der Punkt, den Sie machen, ist wichtig, weil die Verwendung der alternativen Form bedeutet, dass die physikalische Beziehung mit einem RC-Filter weniger offensichtlich ist, darüber hinaus ist die Interpretation der Bedeutung eines in dem Artikel gezeigt nicht geeignet für die alternative Form. Zuerst zeigen wir, dass beide Formen korrekt sind. Die Form der Gleichung, die ich verwendet habe und die alternative Form, die in vielen Texten erscheint, ist Anmerkung in der oben genannten habe ich Latex 1 / Latex in der ersten Gleichung und Latex 2 / Latex in der zweiten Gleichung verwendet. Die Gleichheit beider Formen der Gleichung wird mathematisch unterhalb der einfachen Schritte auf einmal gezeigt. Was nicht das gleiche ist, ist der Wert, der für Latex / Latex in jeder Gleichung verwendet wird. In beiden Formen ist Latex / Latex ein Wert zwischen Null und Eins. Die erste Gleichung (1) ersetzt Latex 1 / Latex durch Latex / Latex. Dies ergibt latexyk y (1 - beta) xk / latex 8230 (1A) Nun definieren wir Latexbeta (1 - 2) / Latex und so haben wir auch Latex 2 (1 - beta) / Latex. Setzt man diese in die Gleichung (1A) ein, so erhält man die Latexyk (1 - 2) y 2xk / Latex 8230 (1B) und schließlich die Reanordnung. Diese Gleichung ist identisch mit der in Gleichung (2) angegebenen alternativen Form. Legen Sie einfacher Latex 2 (1 - 1) / Latex. In physikalischer Hinsicht bedeutet das, dass die Wahl der verwendeten Form davon abhängt, wie man annehmen will, ob man Latexalpha / Latex als Rückkopplungsfraktionsgleichung (1) oder als Bruchteil der Eingangsgleichung (2) verwendet. Wie oben erwähnt, habe ich die erste Form verwendet, da sie etwas weniger mühsam ist, die RC-Filterbeziehung zu zeigen, und führt zu einem einfacheren Verständnis in Filtertermen. Allerdings Auslassung der oben ist, meiner Meinung nach, ein Mangel in dem Artikel als andere Menschen könnten eine falsche Schlussfolgerung, so dass eine überarbeitete Version wird bald erscheinen. Ich habe immer darüber nachgedacht, danke für die Beschreibung so klar. Ich denke, ein anderer Grund die erste Formulierung ist schön ist Alpha-Maps zu 8216smoothness8217: eine höhere Auswahl an Alpha bedeutet eine 8216more smooth8217 Ausgabe. Michael Vielen Dank für die Beobachtung 8211 Ich werde den Artikel etwas auf diese Zeilen hinzufügen, da es immer besser in meiner Sicht auf physische Aspekte beziehen. Dr Mercer, Ausgezeichneter Artikel, danke. Ich habe eine Frage bezüglich der Zeitkonstante, wenn sie mit einem RMS-Detektor wie in einem Schallpegelmesser verwendet wird, auf den Sie in dem Artikel verweisen. Wenn ich Ihre Gleichungen verwenden, um einen exponentiellen Filter mit Zeitkonstanten 125ms zu modellieren und ein Eingangsschrittsignal zu verwenden, bekomme ich tatsächlich einen Ausgang, der nach 125ms 63,2 des Endwertes ist. Jedoch wenn ich das Eingangssignal quadriere und dieses durch den Filter stelle, sehe ich, daß ich die Zeitkonstante verdoppeln muß, damit das Signal 63.2 seines Endwertes in 125ms erreicht. Können Sie mir mitteilen, ob dies erwartet wird. Danke vielmals. Ian Ian, Wenn Sie ein Signal wie ein Sinus-Welle dann im Grunde Sie verdoppeln die Häufigkeit ihrer grundlegenden sowie die Einführung von vielen anderen Frequenzen. Da die Frequenz in Wirklichkeit verdoppelt worden ist, wird sie um 8216 um einen grßeren Betrag durch das Tiefpaßfilter verringert. Infolgedessen dauert es länger, die gleiche Amplitude zu erreichen. Die Quadrierung Operation ist eine nicht lineare Operation, so glaube ich nicht, dass es immer doppelt genau in allen Fällen, aber es wird dazu neigen, zu verdoppeln, wenn wir eine dominante niedrige Frequenz haben. Beachten Sie auch, dass die Differenz eines quadrierten Signals das Doppelte des Differentials des 8220un-squared8221 Signals ist. Ich vermute, Sie könnten versuchen, eine Form der mittleren quadratischen Glättung, die vollkommen in Ordnung und gültig ist zu bekommen. Es könnte besser sein, den Filter anzuwenden und dann quadratisch, wie Sie die effektive Cutoff kennen. Aber wenn alles, was Sie haben, ist das quadrierte Signal dann mit einem Faktor von 2, um Ihre Filter-Alpha-Wert ändern wird etwa erhalten Sie zurück auf die ursprüngliche Cut Off-Frequenz, oder indem Sie es ein wenig einfacher definieren Sie Ihre Cutoff-Frequenz auf das Doppelte des Originals. Vielen Dank für Ihre Antwort Dr. Mercer. Meine Frage war wirklich versuchen, zu bekommen, was tatsächlich in einem rms Detektor eines Schallpegelmessgerät getan. Wenn die Zeitkonstante für 8216fast8217 (125ms) eingestellt ist, hätte ich gedacht, dass Sie intuitiv erwarten würden, dass ein sinusförmiges Eingangssignal einen Ausgang von 63.2 seines Endwertes nach 125ms erzeugt, aber da das Signal quadriert wird, bevor es an die 8216mean8217 gelangt Erkennung, es dauert doppelt so lange wie Sie erklärt haben. Das Hauptziel des Artikels ist es, die Äquivalenz der RC-Filterung und exponentielle Mittelung zu zeigen. Wenn wir die Integrationszeit äquivalent zu einem echten rechteckigen Integrator diskutieren, dann sind Sie richtig, dass es einen Faktor von zwei beteiligt ist. Grundsätzlich, wenn wir einen echten rechtwinkligen Integrator haben, der für Ti Sekunden integriert, ist die äquivalente RC-Integatorzeit, um dasselbe Ergebnis zu erzielen, 2RC Sekunden. Ti unterscheidet sich von der RC 8216zeit constant8217 T, die RC ist. Also, wenn wir eine 8216Fast8217 Zeitkonstante von 125 msec haben, das ist RC 125 msec, dann ist das äquivalent zu einer wahren Integrationszeit von 250 msec Vielen Dank für den Artikel, es war sehr hilfreich. Es gibt einige neuere Arbeiten in der Neurowissenschaften, die eine Kombination von EMA-Filtern (kurzfensternde EMA 8211 langfächerige EMA) als Bandpassfilter für die Echtzeit-Signalanalyse verwenden. Ich möchte sie anwenden, aber ich kämpfe mit den Fenstergrößen, die verschiedene Arbeitsgruppen verwendet haben, und ihre Entsprechung mit der Grenzfrequenz. Let8217s sagen, ich möchte alle Frequenzen unter 0,5Hz (aprox) zu halten, und dass ich 10 Proben / Sekunde zu erwerben. Das bedeutet, dass fp 0,5Hz P 2s T P / 100.2 h 1 / fs0.1 Die Fenstergröße I sollte mit N3 verwendet werden. Ist diese Argumentation richtig Vor der Beantwortung Ihrer Frage muss ich kommentieren die Verwendung von zwei Hochpass-Filter, um ein Bandpassfilter zu bilden. Vermutlich arbeiten sie als zwei getrennte Ströme, so ein Ergebnis ist der Inhalt von sagen, latexf / latex zu halben Sample-Rate und der andere ist der Inhalt von sagen, latexf / latex zu halben Sample-Rate. Wenn alles, was getan wird, die Differenz der mittleren quadratischen Niveaus als Angabe der Leistung in der Band aus latexf / latex zu latexf / latex dann kann es sinnvoll sein, wenn die beiden abgeschnittenen Frequenzen sind ausreichend weit auseinander, aber ich erwarte, dass die Menschen mit Diese Technik versucht, einen schmaleren Bandfilter zu simulieren. Aus meiner Sicht wäre das für eine ernsthafte Arbeit unzuverlässig und würde eine Quelle der Besorgnis sein. Nur als Referenz ist ein Bandpassfilter eine Kombination eines Niederfrequenz-Hochpassfilters, um die niedrigen Frequenzen zu entfernen, und ein Hochfrequenz-Tiefpaßfilter, um die hohen Frequenzen zu entfernen. Es gibt natürlich eine Tiefpaßform eines RC-Filters und damit eine entsprechende EMA. Vielleicht aber mein Urteil ist überkritisch, ohne zu wissen, alle Fakten So könnten Sie bitte senden Sie mir einige Verweise auf die Studien, die Sie erwähnt, so kann ich Kritik als angemessen. Vielleicht verwenden sie einen Tiefpass sowie ein Hochpassfilter. Ich denke, es ist am besten, die grundlegende Gleichung T (N-1) h verwenden, um Ihre tatsächliche Frage, wie zu bestimmen N für eine bestimmte Ziel-Cut-off-Frequenz. Die Diskussion über die Perioden zielte darauf ab, den Menschen ein Gefühl dafür zu geben, was vor sich ging. Also bitte die Ableitung unten. Wir haben die Beziehungen latexT (N-1) h / latex und latexT1 / 2 / latex, wobei latexfc / latex die begriffliche Grenzfrequenz ist und h die Zeit zwischen den Proben ist, klar latexh 1 / / latex wo latexf / latex ist Abtastrate in Abtastungen / Sek. Die Umwandlung von T (N-1) h in eine geeignete Form, um die Grenzfrequenz, Latexfc / Latex und die Abtastrate, Latexf / Latex, einzuschließen, wird nachfolgend gezeigt. Also mit latexfc 0.5Hz / latex und latexfs 10 / latex-Samples / sec so dass Latex (fc / fs) 0,05 / Latex gibt Also der nächste Integer-Wert ist 4. Re-Arrangierung der oben haben wir So mit N4 haben wir latexfc 0.5307 Hz /Latex. Unter Verwendung von N3 ergibt sich ein Latexfc / Latex von 0,318 Hz. Hinweis mit N1 haben wir eine komplette Kopie ohne Filterung. Technische Analyse-Mittelwerte Durchgehende Mittelwerte werden verwendet, um kurzfristige Schwankungen zu glätten, um eine bessere Anzeige der Preisentwicklung zu erhalten. Die Durchschnittswerte sind Trendindikatoren. Ein gleitender Durchschnitt der täglichen Preise ist der durchschnittliche Kurs einer Aktie über einen gewählten Zeitraum, der Tag für Tag angezeigt wird. Für die Berechnung des Durchschnitts müssen Sie einen Zeitraum wählen. Die Wahl eines Zeitraums ist immer eine Reflexion, mehr oder weniger verzögert im Vergleich zum Preis, verglichen mit einer grßeren oder kleineren Glättung der Preisdaten. Die Preismittelwerte werden als Trend nach Indikatoren und vor allem als Referenz für Preisstützung und Widerstand verwendet. Im Allgemeinen sind Mittelwerte in allen Arten von Formeln vorhanden, um Daten zu glätten. Sonderangebot: quotCapturing Profit mit technischem Analysisquot Einfacher Moving Average Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem alle Preise innerhalb des gewählten Zeitraums dividiert durch diesen Zeitraum addiert werden. Auf diese Weise hat jeder Datenwert das gleiche Gewicht im mittleren Ergebnis. Abbildung 4.35: Einfacher, exponentieller und gewichteter gleitender Durchschnitt. Die dicke, schwarze Kurve im Diagramm von Abbildung 4.35 ist ein 20-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt. Exponential Moving Average Ein exponentieller gleitender Durchschnitt ergibt mehr Gewicht prozentual zu den einzelnen Preisen in einem Bereich, basierend auf der folgenden Formel: EMA (Preis EMA) (vorherige EMA (1 ndash EMA)) Die meisten Investoren fühlen sich nicht wohl mit einem Ausdruck in Bezug auf den Prozentsatz im exponentiellen gleitenden Durchschnitt eher, sie fühlen sich besser mit einem Zeitraum. Wenn Sie wissen wollen, in welchem ​​Prozentsatz ein Zeitraum verwendet werden soll, gibt die nächste Formel Ihnen die Umwandlung an: Ein Zeitraum von drei Tagen entspricht einem exponentiellen Prozentsatz von: Die dünne, schwarze Kurve in Abbildung 4.35 ist eine 20-tägige exponentielle Verschiebung durchschnittlich. Gewichteter gleitender Durchschnitt Ein gewichteter gleitender Durchschnitt setzt bei älteren Daten mehr Gewicht auf aktuelle Daten und weniger Gewicht. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt wird durch Multiplizieren der Daten mit einem Faktor vom Tag ldquo1rdquo bis zum Tag ldquonrdquo für die ältesten bis zu den letzten Daten berechnet, wobei das Ergebnis durch die Summe aller Multiplikationsfaktoren dividiert wird. In einem 10-tägigen gewichteten gleitenden Durchschnitt gibt es 10-mal mehr Gewicht für den Preis heute im Verhältnis zu dem Preis vor 10 Tagen. Ebenso bekommt der Preis von gestern neun Mal mehr Gewicht, und so weiter. Die dünne, schwarze gestrichelte Kurve in Abbildung 4.35 ist ein 20-Tage-gewichteter gleitender Durchschnitt. Einfach, exponentiell oder gewichtet Wenn wir diese drei grundlegenden Mittelwerte vergleichen, sehen wir, dass der einfache Durchschnitt die meisten Glättung, aber im Allgemeinen auch die größte Verzögerung nach Preisumkehrungen hat. Der exponentielle Durchschnitt liegt näher am Preis und wird auch schneller auf Preisschwankungen reagieren. Aber auch kürzere Periodenkorrekturen sind in diesem Mittel wegen einer weniger glättenden Wirkung sichtbar. Schließlich folgt der gewichtete Durchschnitt der Preisbewegung noch enger. Bestimmen, welche dieser Mittelwerte zu verwenden, hängt von Ihrem Ziel. Wenn Sie eine Trendanzeige mit besserer Glättung und nur wenig Reaktion für kürzere Bewegungen wollen, ist der einfache Durchschnitt am besten. Wenn Sie eine Glättung, wo Sie noch sehen können die kurzen Zeiträume schwingt, dann entweder die exponentiellen oder gewichteten gleitenden Durchschnitt ist die bessere choice. Exponential gleitenden Durchschnitt dsp exponentiellen gleitenden Durchschnitt dsp BSE NSDL: IN-DP-NSDL-301-2008. ER erwähnt auch den Handel zu einer bestimmten Zeit, die vollständig und völlig exponentiell gleitenden Durchschnitt dsp Sie handeln, wenn der Markt die Bedingungen, die Sie suchen, und es gibt keine Zeit dafür. Trends Handel Apfel Optionen. 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