Moving Average Filter Group Delay

FAQs sobre o JMA Qual é a teoria por trás do JMA? Por que JMA tem um parâmetro PHASE. A JMA prevê uma série de tempo. Os valores de JMA anteriores, já traçados, mudarão à medida que os novos dados chegarem. Posso melhorar outros indicadores usando JMA A JMA tem alguma garantia especial Como a JMA se compara a outros filtros. TÓPICOS GERAIS em JURIK TOOLS Pode as ferramentas plotar muitas curvas em cada um dos muitos gráficos. As ferramentas podem processar qualquer tipo de dados. As ferramentas podem trabalhar em tempo real. São os algoritmos revelados ou caixa preta. As ferramentas Jurik precisam olhar para o futuro de uma série de tempo. As ferramentas produzem valores semelhantes em todas as plataformas (TradeStation, Multicharts.). As ferramentas Juriks vêm com uma garantia. Quantas senhas de instalação eu recebo. Qual é a Teoria Atrás da JMA. PARTE 1. GAPS DE PREÇOS Os dados de séries temporais de suavização, como os preços de ações diários, para remover ruídos indesejáveis ​​produzirão, inevitavelmente, um gráfico (indicador) que se move mais lentamente que a série de tempo original. Este quotslownessquot fará com que o enredo para atrasar um pouco atrás da série original. Por exemplo, uma média móvel simples de 31 dias atrasará a série de tempo de preço em 15 dias. Atraso é muito indesejável porque um sistema de comércio que usa essa informação terá sua negociação adiada. Os comércios atrasados ​​podem muitas vezes ser mais maus do que nenhuns comércios de todo, porque você pôde comprar ou vender no lado errado do ciclo dos mercados. Consequentemente, muitas tentativas foram feitas para minimizar o atraso, cada um com suas próprias falhas. Conquistar o atraso sem fazer suposições simplificadoras (por exemplo, que os dados consistam em ciclos sobrepostos, mudanças de preços diárias com uma distribuição gaussiana, todos os preços são igualmente importantes, etc.) não é uma tarefa trivial. No final, a JMA teve que se basear na mesma tecnologia que os militares usam para rastrear objetos em movimento no ar usando nada mais do que seu radar barulhento. A JMA vê a série de preços como uma imagem ruidosa de um alvo em movimento (o preço subjacente suave) e tenta estimar a localização do alvo real (preço suave). A matemática proprietária é modificada para levar em consideração as propriedades especiais de uma série temporal financeira. O resultado é uma curva lisa e sedosa que não faz suposições sobre os dados que tenham quaisquer componentes cíclicos. Consequentemente JMA pode transformar quoton um dimequot se o mercado (alvo em movimento) decide girar direção ou gap up / down por qualquer quantidade. Nenhuma diferença de preço é muito grande. Depois de vários anos de pesquisa, a Jurik Research determinou que o filtro de redução de ruído ideal para os dados financeiros tem os seguintes requisitos: Deslocamento mínimo entre sinal e preço, caso contrário, os gatilhos comerciais virão tarde. Sobrecarga mínima, caso contrário, o sinal produz falsos níveis de preços. Mínimo undershoot, caso contrário, o tempo é perdido à espera de convergência após lacunas de preços. Máxima suavidade, exceto no momento em que as diferenças de preços para um novo nível. Quando medido até estes quatro requisitos, todos os filtros populares (exceto JMA) funcionam mal. Aqui está um resumo dos filtros mais populares. Média Móvel Ponderada - não responde às lacunas Média Móvel Exponencial - excesso de ruído ruidoso Médias Móveis Adaptáveis ​​- (não o nosso) tipicamente baseado em suposições simplificadas sobre atividade de mercado facilmente enganado Linha de Regressão - não responde a lacunas excessivas excesso Filtros FFT - Facilmente distorcida pelo ruído não gaussiano na janela de dados é tipicamente muito pequena para determinar com precisão ciclos verdadeiros. Filtros FIR - tem atraso conhecido como quotgroup delayquot. Nenhuma maneira em torno dele a menos que você quiser cortar alguns cantos. Ver filtros quotBand-Passquot. Filtros Band-Pass - nenhum atraso apenas no centro da banda de frequência tende a oscilar e superar os preços reais. Filtros de Entropia Máxima - facilmente distorcida por ruído não gaussiano na janela de dados é tipicamente demasiado pequeno para determinar com precisão ciclos verdadeiros. Filtros polinomiais - não responsivo a excessos de excesso excessivo Em contraste, JMA integra a teoria da informação e filtragem não-linear adaptativa de uma maneira única. Combinando uma avaliação do conteúdo da informação em uma série de tempo com o poder da transformação não-linear adaptativa, o resultado empurra o quotenvelopequotocom sobre a filtragem de séries temporais financeiras quase tão longe quanto possível. Qualquer mais e casar-se contra o princípio de incerteza Heisenburgs (algo que ninguém tem superado, ou nunca vai). Até onde sabemos, JMA é o melhor. Convidamos qualquer pessoa a nos mostrar o contrário. Para uma análise mais comparativa das falhas dos filtros populares, faça o download do nosso relatório quotThe Evolution of Moving Averagesquot do nosso departamento de Relatórios Especiais. Veja nossa comparação com outros filtros populares. Por que JMA tem um parâmetro PHASE. Há duas maneiras de diminuir o ruído em uma série de tempo usando JMA. Aumentar o parâmetro LENGTH fará JMA mover mais lento e, assim, reduzir o ruído à custa de atraso adicionado. Alternativamente, você pode alterar a quantidade de quotinertiaquot contida no JMA. Inércia é como massa física, quanto mais você tem, mais difícil é virar direção. Assim, um filtro com muita inércia exigirá mais tempo para inverter a direção e, assim, reduzir o ruído à custa de overshooting durante reversões na série de tempo. Todos os filtros de ruído forte têm defasagem e overshoot, e JMA não é exceção. No entanto, os parâmetros ajustáveis ​​JMAs PHASE e LENGTH oferecer-lhe uma maneira de selecionar o tradeoff ideal entre atraso e overshoot. Isso lhe dá a oportunidade de ajustar vários indicadores técnicos. Por exemplo, o gráfico (à direita) mostra uma linha JMA rápida que cruza uma linha JMA mais lenta. Para fazer a linha JMA rápida virar quoton um dimequot sempre que o mercado inverte, foi definido para não ter inércia. Em contraste, o JMA lento foi definido para ter grande inércia, retardando assim a sua capacidade de virar durante reversões de mercado. Este arranjo faz com que a linha mais rápida atravesse a linha mais lenta o mais rapidamente possível, produzindo assim sinais de crossover de baixa defasagem. Claramente, o controle do usuário de uma inércia de filtros oferece uma potência considerável sobre os filtros que não possuem essa capacidade. A JMA prevê uma série de tempo. Não prevê no futuro. JMA reduz o ruído praticamente da mesma forma como uma média móvel exponencial, mas muitas vezes melhor. Os valores de JMA anteriores, já traçados, mudarão à medida que os novos dados chegarem. Não. Para qualquer ponto de um gráfico JMA, apenas os dados históricos e atuais são usados ​​na fórmula. Conseqüentemente, à medida que novos dados de preço chegam em intervalos de tempo posteriores, esses valores de JMA já traçados não são afetados e NUNCA mudam. Considere também o caso quando a barra mais recente em um gráfico é atualizada em tempo real à medida que chega cada novo tick. Uma vez que o preço de fechamento da barra mais recente é susceptível de mudar, JMA é reavaliado automaticamente para refletir o novo preço de fechamento. No entanto, os valores históricos de JMA (em todas as barras anteriores) permanecem inalterados e não mudam. Pode-se criar indicadores impressionantes olhando sobre dados históricos quando se analisa os valores passados ​​e futuros em torno de cada ponto de dados a ser processado. No entanto, qualquer fórmula que precise ver valores futuros em uma série de tempo não pode ser aplicada no mundo real negociação. Isso ocorre porque ao calcular o valor de hoje de um indicador, os valores futuros não existem. Todos os indicadores Jurik utilizam apenas dados de séries temporais atuais e anteriores em seus cálculos. Isso permite que todos os indicadores Jurik funcionem em todas as condições em tempo real. Posso melhorar outros indicadores usando JMA Sim. Normalmente substituímos a maioria dos cálculos de média móvel em indicadores técnicos clássicos com JMA. Isso produz resultados mais suaves e mais oportunos. Por exemplo, simplesmente inserindo JMA no indicador técnico padrão DMI, nós produzimos o indicador DMX, que vem livre com sua ordem de JMA. A JMA tem alguma garantia especial Se você nos mostrar um algoritmo não-proprietário para uma média móvel que, quando codificado para ser executado em TradeStation, Matlab ou Excel VBA, executa quotbetterquot do que a nossa média móvel em quadros de curto, médio e longo prazo Uma caminhada aleatória, bem reembolso sua licença de usuário adquirido para JMA. O que queremos dizer com quotbetterquot é que ele deve ser, em média, mais suave, sem maior atraso médio do que o nosso, não maior overshoot média e não maior média abaixo do que o nosso. O que entendemos por quadros de médio, médio e longo prazo é que as comparações devem incluir três comprimentos JMA separados: 7 (curto), 35 (médio), 175 (longo). O que queremos dizer com uma caminhada aleatória é uma série de tempo produzida por uma soma cumulativa de 5000 zero-média, Cauchy distribuídos números aleatórios. Esta garantia limitada é válida apenas durante o primeiro mês após ter adquirido uma licença de utilizador da JMA para nós ou para um dos nossos distribuidores mundiais. Como a JMA se compara a outros filtros. O filtro de Kalman é semelhante ao JMA, pois ambos são algoritmos poderosos usados ​​para estimar o comportamento de um sistema dinâmico ruidoso quando tudo o que você tem que trabalhar é medições de dados ruidosos. O filtro de Kalman cria previsões suaves das séries temporais, e este método não é totalmente apropriado para séries de tempo financeiras, pois os mercados são propensos a produzir giros violentos e lacunas de preços, comportamentos não típicos de sistemas dinâmicos operando sem problemas. Conseqüentemente, a suavização do filtro de Kalman freqüentemente fica atrás ou ultrapassa as séries temporais de preços de mercado. Em contraste, a JMA acompanha os preços de mercado de perto e sem problemas, adaptando-se às lacunas, evitando overshoots indesejados. Veja o gráfico abaixo para um exemplo. Um filtro descrito em revistas populares é a média móvel Kaufmann. É uma média móvel exponencial cuja velocidade varia de acordo com a eficiência de ação de preço. Em outras palavras, quando a ação de preço está em uma tendência clara com pouco retracement, o filtro de Kaufmann acelera e quando a ação é congesting, o filtro retarda. (Veja a tabela acima) Embora sua natureza adaptativa o ajude a superar algum do lag típico de médias móveis exponenciais, ainda retarda significativamente atrás de JMA. Lag é uma questão fundamental para todos os comerciantes. Lembre-se, cada barra de atraso pode atrasar seus negócios e negar-lhe lucro. Outra média móvel descrita em revistas populares é Chandes VIDYA (Variable Index Dynamic Average). O índice mais utilizado dentro da VIDYA para governar a sua velocidade é a volatilidade dos preços. À medida que aumenta a volatilidade de curto prazo, a média móvel exponencial do VIDYA é projetada para se mover mais rapidamente, e à medida que a volatilidade diminui, o VIDYA desacelera. Na superfície isso faz sentido. Infelizmente, este projeto tem uma falha óbvia. Embora o congestionamento lateral deve ser cuidadosamente suavizado independentemente da sua volatilidade, um período de congestionamento altamente volátil seria acompanhado de perto (não suavizado) pela VIDYA. Conseqüentemente, o VIDYA pode falhar ao remover o ruído indesejado. Por exemplo, o gráfico compara JMA com VIDYA, ambos definidos para rastrear uma tendência descendente igualmente bem. No entanto, durante o congestionamento resultante, VIDYA não suavizar os picos de preços, enquanto JMA glides através da conversa. Em outra comparação onde tanto VIDYA e Juriks JMA foram definidos para ter a mesma suavidade, vemos no gráfico que VIDYA fica para trás. Como mencionado anteriormente, o tempo tardio pode facilmente roubar seus lucros em qualquer comércio. Dois outros indicadores populares são T3 e TEMA. Eles são suaves e têm pouco atraso. T3 é o melhor dos dois. No entanto, T3 pode apresentar um sério problema de overshoot, como visto no gráfico abaixo. Dependendo da sua aplicação, você pode não querer um indicador mostrando um nível de preço que o mercado real nunca atingiu, pois isso pode inadvertidamente iniciar negócios não desejados. Aqui estão dois comentários encontrados postados em fóruns relevantes da Internet: o indicador T3 é muito bom (e eu já cantei seus elogios antes, nesta lista). No entanto, Ive teve a oportunidade de derivar algumas medidas de mercado alternativas e eu suavizá-los. Eles são muito mal comportados às vezes. Ao alisá-los, T3 torna-se instável e overshoots mal, enquanto JMA vails direito através deles. quot - Allan Kaminsky allank xmission quotMy próprio ponto de vista de JMA é consistente com o que outras pessoas têm escrito (eu passei uma boa parte do tempo visualmente comparando JMA para TEMA Eu não pensaria agora de usar TEMA em vez de JMA). Steven Buss sbuss pacbell Um artigo na edição de janeiro de 2000 da TASC descreve uma média móvel projetado na década de 1950 para ter baixa defasagem. Seu inventor, Robert Brown, projetou o quotModified Moving Average (MMA) para reduzir o atraso na estimativa de estoques. Em sua fórmula, a regressão linear estimou o momento atual das curvas, que por sua vez é usado para estimar o atraso vertical. A fórmula, em seguida, subtrai lag estimado da média móvel para obter baixos resultados lag. Esta técnica funciona bem em bem comportado (suavemente transição) gráficos de preços, mas, novamente, assim como a maioria dos outros filtros avançados. O problema é que o mercado real é qualquer coisa mas bem comportado. Uma verdadeira medida de aptidão é o quão bem qualquer filtro funciona em dados financeiros do mundo real, uma propriedade que pode ser medida com a nossa bem estabelecida bateria de testes de referência. Esses testes revelam que MMA overshoots gráficos de preços, como ilustrado abaixo. Em comparação, o usuário pode definir um parâmetro em JMA para ajustar a quantidade de overshoot, mesmo eliminando completamente ele. A escolha é sua. Lembre-se, a última coisa que você quer é um indicador mostrando um nível de preço que o mercado real nunca atingiu, pois isso pode inadvertidamente iniciar negociações indesejadas. Com MMA, você não tem escolha e deve colocar-se com overshoot se você gosta ou não. (Veja a tabela abaixo) A edição de julho de 2000 da TASC continha um artigo de John Ehlers descrevendo um quotModified Optimal Elliptical Filterquot (abreviado aqui como quotMEFquot). Este é um excelente exemplo de análise de sinal clássico. O gráfico abaixo compara MEF a JMA cujos parâmetros (JMA length7, phase50) foram ajustados para fazer JMA ser tão semelhante ao MEF quanto possível. A comparação revela essas vantagens ao usar JMA: JMA responde a oscilações de preços extremos mais rapidamente. Conseqüentemente, quaisquer valores de limiar usados ​​para disparar sinais serão executados mais cedo pela JMA. JMA tem quase nenhum overshoot, permitindo que a linha de sinal para rastrear com mais precisão ação de preço após grande movimento de preços. A JMA desliza através de pequenos movimentos de mercado. Isso permite que você se concentre na ação de preço real e não atividade de mercado pequeno que não tem nenhuma conseqüência real. Um método favorito entre engenheiros para alisar dados de séries temporais é ajustar os pontos de dados com um polinômio (eq, uma spline parabólica ou cúbica). Um projeto eficiente desse tipo é uma classe conhecida como filtros Savitzy-Golay. O gráfico abaixo compara o JMA a um filtro Savitzy-Golay de 3 divisões cúbicas, cujas configurações de parâmetro foram escolhidas para torná-lo o mais próximo possível do JMA. Observe como suavemente JMA desliza através de regiões de congestionamento comercial. Em contraste, o filtro S-G é bastante irregular. Claramente JMA é, mais uma vez, o vencedor. Outra técnica utilizada para reduzir o atraso em um filtro de média móvel é adicionar algum momento (inclinação) do sinal ao filtro. Isto reduz o lag, mas com duas penalidades: mais ruído e mais overshoot nos pontos do pivô do preço. Para compensar o ruído, pode-se empregar um filtro FIR simetricamente ponderado, que é mais suave do que uma média móvel simples, cujos pesos podem ser: 1-2-3-4-3-2-1 e, em seguida, ajustar esses pesos para adicionar algum atraso Reduzindo momentum. A eficácia desta abordagem é mostrada na figura abaixo (linha vermelha). Embora o filtro FIR rastreie os preços de perto, ele ainda fica atrás de JMA, bem como exibir maior superação. Além disso, o filtro FIR tem suavidade fixa e precisa ser redesenhado para cada suavidade diferente desejada. Em comparação, o usuário só precisa alterar um parâmetro quotsmoothnessquot de JMA para obter qualquer efeito desejado. Não só a JMA produz melhores gráficos de preços, mas também pode melhorar outros indicadores clássicos. Por exemplo, considere o clássico MACD indicador, que é uma comparação de duas médias móveis. Sua convergência (aproximação) e divergência (afastamento) fornecem sinais de que uma tendência de mercado está mudando de direção. É fundamental que você tenha o menor atraso possível com esses sinais ou seus negócios serão atrasados. Em comparação, um MACD criado com JMA tem significativamente menos atraso do que um MACD usando médias exponenciais móveis. Para ilustrar esta afirmação, a figura abaixo é um gráfico de preços hipotético simplificado para melhorar as questões salientes. Vemos barras de tamanho igual em uma tendência de subida, interrompida por uma súbita diferença descendente. As duas linhas coloridas são médias móveis exponenciais que compõem um MACD. Observe que crossover ocorre muito tempo após a lacuna, fazendo com que uma estratégia de negociação para esperar e comércio tarde, se em tudo. Se você tentou acelerar o tempo deste indicador fazendo as médias móveis mais rápidas, as linhas se tornariam mais barulhentas e irregulares. Isso tende a criar gatilhos falsos e maus negócios. Por outro lado, o gráfico abaixo mostra o JMA azul ajustando-se rapidamente ao novo nível de preços, permitindo crossovers anteriores e designação anterior de uma tendência de alta em andamento. Agora você pode entrar no mercado mais cedo e montar uma parte maior da tendência. Ao contrário da média móvel exponencial, o JMA tem um parâmetro adicional (PHASE) que permite ao usuário ajustar a extensão do overshoot. No gráfico acima, a linha amarela da JMA foi autorizada a superar mais do que o azul. Isso dá crossovers ideal. Uma das características mais difíceis de projetar em um filtro de suavização é uma resposta adaptativa às falhas de preços sem ultrapassar o novo nível de preço. Isto é especialmente verdadeiro para projetos de filtro que empregam o próprio impulso de filtros como uma forma de reduzir o atraso. O gráfico a seguir compara overshoot por JMA ea média móvel Hull (HMA). Os ajustes dos parâmetros para os dois filtros foram ajustados para que seu desempenho no estado estacionário fosse quase idêntico. Outro problema de projeto é se o filtro pode manter a mesma lisura aparente durante reversões como durante tendências. O gráfico abaixo mostra como o JMA mantém uma lisura quase constante ao longo de todo o ciclo, enquanto o HMA oscila em reversões. Isso iria colocar problemas para as estratégias que desencadeiam comércios com base em se o filtro está se movendo para cima ou para baixo. Por último, há o caso quando as disparidades de preços para cima e, em seguida, recua em uma tendência de queda. Isto é especialmente difícil de rastrear no momento do recuo. Felizmente, filtros adaptativos têm um tempo muito mais fácil indicar quando ocorreu uma inversão do que os filtros fixos, como mostrado na tabela abaixo. Claro que existem melhores filtros do que JMA, usado principalmente pelos militares. Mas se você está no negócio de rastrear bons negócios e não aeronaves inimigas, JMA é o melhor filtro de redução de ruído disponível disponível para os dados do mercado financeiro. Nós garantimos isto. Documentação grpdelay Descrição gd, w grpdelay (b, a) retorna a resposta de atraso de grupo, gd. Do filtro de tempo discreto especificado pelos vectores de entrada, b e a. Os vetores de entrada são os coeficientes para o numerador, b. E denominador, a. Polinômios em z -1. A transformada Z do filtro de tempo discreto é H (z) B (z) A (z) x2211 l 0 N x2212 1 b (n 1) z x2212 l x2211 l 0 M x2212 1 a (l 1) z x 2212 eu. A resposta de atraso do grupo de filtros é avaliada em 512 pontos igualmente espaçados no intervalo 0, 960) no círculo unitário. Os pontos de avaliação no círculo da unidade são retornados em w. Gd, w grpdelay (b, a, n) retorna a resposta de atraso de grupo do filtro de tempo discreto avaliado em n pontos igualmente espaçados no círculo unitário no intervalo 0, 960). N é um número inteiro positivo. Para melhores resultados, defina n como um valor maior que a ordem do filtro. Gd, w grpdelay (sos, n) retorna a resposta de atraso de grupo para a matriz de seções de segunda ordem, SOS. Sos é uma matriz K-by-6, onde o número de seções, K. Deve ser maior ou igual a 2. Se o número de seções for menor que 2, grpdelay considera a entrada como o vetor numerador, b. Cada linha de sos corresponde aos coeficientes de um filtro de segunda ordem (biquad). A iª linha da matriz SOS corresponde a bi (1) bi (2) bi (3) ai (1) ai (2) ai (3). Gd, w grpdelay (d, n) retorna a resposta de atraso de grupo para o filtro digital, d. Use designfilt para gerar d com base em especificações de resposta de freqüência. Gd, f grpdelay (.n, fs) especifica uma freqüência de amostragem positiva fs em hertz. Retorna um vetor comprimento-n, f. Contendo os pontos de freqüência em hertz em que a resposta de atraso de grupo é avaliada. F contém n pontos entre 0 e fs / 2. Gd, w grpdelay (.n, inteiro) e gd, f grpdelay (.n, inteiro, fs) usam n pontos em torno de todo o círculo unitário (de 0 a 2 960 ou de 0 a fs). Gd grpdelay (.w) e gd grpdelay (.f, fs) retornam a resposta de retardo de grupo avaliada nas freqüências angulares em w (em radianos / amostra) ou em f (em ciclos / unidade de tempo), respectivamente, onde fs é a frequência de amostragem. W e f são vectores com pelo menos dois elementos. Grpdelay (.) Sem argumentos de saída representa a resposta de atraso de grupo versus freqüência. Grpdelay funciona tanto para filtros reais como complexos. Nota: Se a entrada para grpdelay for de precisão única, o atraso de grupo é calculado usando aritmética de precisão única. A saída, gd. É única precisão. Selecione seu Filtro Médio de Filtragem (Filtro MA) Carregando. O filtro de média móvel é 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 média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída. É uma estrutura de LPF (Low Pass Filter) muito simples que é útil para cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso indesejado dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta (o parâmetro M) a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições nítidas nos dados são feitas cada vez mais sem corte. Isto implica que este filtro tem excelente resposta no domínio do tempo mas uma resposta de frequência pobre. O filtro MA executa três funções importantes: 1) Toma M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2) Devido à computação / cálculos envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro age como um Filtro de Passagem Baixa (com fraca resposta de domínio de freqüência e uma boa resposta de domínio de tempo). Código Matlab: O código matlab seguinte simula a resposta no domínio do tempo de um filtro M-point Moving Average e também traça a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Time Domain Response: No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel. A entrada é barulhenta e nosso objetivo é reduzir o ruído. A figura a seguir é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos. Pode-se deduzir da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não fez muito na filtragem do ruído. Aumentamos os toques do filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é mostrado na próxima figura. Nós aumentamos as derivações para 101 e 501 e podemos observar que mesmo que o ruído seja quase zero, as transições são drasticamente ditas (observe a inclinação em ambos os lados do sinal e compare-as com a transição ideal da parede de tijolo em Nossa entrada). Resposta de Freqüência: A partir da resposta de freqüência pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é boa. Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma banda de freqüências de outra. Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em mau desempenho no domínio da freqüência, e vice-versa. Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom (a ação no domínio do tempo), mas um filtro passa-baixa excepcionalmente ruim (a ação no domínio da freqüência) Links externos: Livros recomendados: Grupo de atraso Estes padrões fornecem as mais seguras e melhores oportunidades de negociação para os comerciantes de Forex ativos que melhor livre para o indicador de 2011 como procurar e comercializá-los. Horas, com os seus dispositivos móveis sem ter dedo para o nosso escritório. Bloomberg averagd. Uma vez implementado, quase 95 por cento de movimentação média de atraso de grupo o comércio bilateral em média móvel de atraso de grupo e produtos industriais será movendo atraso de grupo médio dentro de vários anos, incluindo muitos setembro chave. Os depoimentos podem não ser representativos da experiência de outros clientes e não são garantia de desempenho ou sucesso futuros. Panies para a opção binária pro estratégia. Com o depósito mínimo. Escreva. 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