Mesa adaptive moving average strategy

Opracowany przez Johna Ehlersa MESA Adaptive Moving Average jest technicznym wskaźnikiem trendów, który według jego twórcy dostosowuje się do zmian cen w oparciu o zmianę szybkości fazy mierzoną przez dyskryminatora transformacji Hilberta. Ta metoda adaptacji cechuje się szybką i wolną średnią ruchomej, dzięki czemu kompozytowa średnia szybko reaguje na zmiany cen i utrzymuje średnią wartość do najbliższych bar8217s. Ehlers stwierdza, że ​​z powodu powolnego przechodzenia w stan średniowiecza8217s można tworzyć systemy handlowe z niemal bezbłami. Poniżej widać wskaźnik wykreślony na platformie handlowej. Źródło wykresu: VT Trader Zasadniczo wskaźnik wygląda jak dwa średnie ruchome, ale zamiast zakręcać wokół akcji cenowej, MESA Adaptive MA porusza się po schodach jako zapadki cenowe. Produkuje dwa wyjścia, MAMA i FAMA. FAMA (według Adaptive Moving Average) jest wynikiem stosowania MAMA do pierwszej linii MAMA. FAMA jest zsynchronizowana w czasie z MAMA, ale jej pionowy ruch pochodzi z opóźnieniem. W ten sposób krzyżują się dwa krzyżowe don8217t, chyba że nastąpi znaczna zmiana kierunku rynkowego, co powoduje, że według Ehlersa jest to ruchomy system przecięcia krzyżowego, który jest praktycznie wolny od robaków whipsaw. Średnia przemieszczania się MESA jest używana jako zamiennik tradycyjnych średnich kroczących. Jako taka, MAMA i FAMA mogą być sprzedawane podobnie jak zwykłe średnie ruchome. Po pierwsze, działają one jako silne obszary wsparcia i oporu, a cena będzie miała tendencję do odbijania się od nich po kontakcie. Powoduje to powrót do MAMA i FAMA odpowiednich obszarów wejścia tendencji. Po drugie, rozmaite kontrakty pomiędzy MAMA i FAMA, przypominające złoty lub krzyż śmierci, również są szeroko sprzedawane. Kiedy MAMA przekroczy FAMA od dołu i na krawędziach wyższych, oznacza to, że rynek prawdopodobnie będzie nadal wzrastać, generując sygnał kupna. Odwrotnie, gdy MAMA przekracza FAMA z góry i krawędzie niższe, oznacza to, że rynek jest niższy i najprawdopodobniej nadal będzie to robił, generując krótki sygnał wejściowy. Średnia przemieszczeniowa MESA, podobnie jak tradycyjne średnie ruchome, może być wykorzystywana jako wskaźnik autonomiczny, ale także w połączeniu z innymi wskaźnikami, które zazwyczaj łączą się z SMA i EMA w celu poprawy procesu podejmowania decyzji. Założona w 2017 roku, Binary Tribune ma na celu zapewnienie swoim czytelnikom dokładne i rzeczywiste wiadomości finansowe. Nasza strona skupia się na głównych segmentach rynku finansowego, walutach i towarach oraz interaktywnym dogłębnym wyjaśnieniu kluczowych wydarzeń gospodarczych i wskaźników. Ujawnienie ryzyka finansowego BinaryTribune nie będzie ponosić odpowiedzialności za utratę pieniędzy lub szkody spowodowane poleganiem na informacjach na tej stronie. Handel forex, towarami i towarami na marginesie charakteryzuje się wysokim poziomem ryzyka i może nie być odpowiedni dla wszystkich inwestorów. Przed podjęciem decyzji o handlu walutami należy dokładnie rozważyć cele inwestycyjne, poziom doświadczenia i apetyt na ryzyko. Polityka Cookie Ta strona używa plików cookie, aby zapewnić Państwu najlepsze doświadczenia i lepiej poznać. Odwiedzając witrynę internetową w przeglądarce, która zezwala na pliki cookie, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie zgodnie z naszymi zasadami prywatności. kopia Copyright 2017 mdash Binary Tribune. Wszelkie prawa zastrzeżoneJOHN EHLERS WSKAŹNIKI: Z większości książek opracowałem większość wskaźników na tej stronie. Dokonano pewnych korekt w celu uzyskania jasności lub poprawienia ich funkcjonowania. Wszyscy sprawdzili się w TradeStation, ale nie gwarantuje się perfekcji ani prawidłowej funkcjonalności. Wzór MESA (Maximum Entropy Spectral Analysis), stosowany w wielu z tych wskaźników, został opracowany w celu interpretacji informacji sejsmograficznych w poszukiwaniu ropy naftowej. Przyzwyczaili się je do pomiaru cyklu rynkowego - produkują wyjścia o wysokiej rozdzielczości z wyjątkowo krótkimi informacjami, idealnym połączeniem do oceny rynkowej. Wskaźnik MAMA FAMA. - MAMA oznacza MESA Adaptive Moving Average (została również nazwana Mother of All Moving Averages). Jest to MA, który dostosowuje się do cykli aktualizacji i jest bardzo solidny - planuję włączyć je wkrótce do niektórych strategii. Wskaźnik transformacji Fishera. Jest to bardzo szybki wskaźnik wyzwalania handlu z przeplotem, a jeśli jest używany w połączeniu z dobrym narzędziem trendów, jest predyktywny i może być stosowany w strategiach (wkrótce). W porównaniu do MACD lub innych wskaźników przecięcia, Fisher Transform jest wyraźnie lepszy i terminowy. Wskaźnik stanu błyskawicznego (iTrend): wskaźnik trendu z niemal zerowym opóźnieniem io tym samym wygładzeniu jak EMA. Sygnały handlowe są generowane przez przejście linii wyzwalania i linii iTrend. Wskaźnik środka ciężkości. Inny oscylator Ehlersa - nie eksperymentowałem zbyt wiele z tym - może wymagać dodatkowego wskaźnika trendu, który pomoże najlepiej funkcjonować - wykonaj własne testy. Wskaźnik cyfr cyklu. Wskaźnik wczesnego Ehlersa, który zmierza do pomiaru cyklu rynkowego. Wskaźnik pomiaru cyklu. Podobnie jak wskaźnik okresu cyklu. Inny wskaźnik pomiaru cyklu, bardziej wytrzymały niż ten powyżej, ale tylko z jedną linią - bez przecięć. Wskaźnik cyber cyklu Fisher. Wskaźnik pomiaru cyklu z modyfikacją Transformacji Fishera. Względny indeks wigoru. Koncepcja RVI polega na tym, że ceny bliskie wyższe niż otwarte w mktach i v. v. w dół mkts. RVI jest oscylatorem, w którym ruch jest znormalizowany do zakresu obrotu każdego paska. Wykorzystuje cztery-pasmowe symetryczne filtry opóźniające FIR, aby uzyskać czytelny wskaźnik. Stochastyczny oscylator CG. Rev.100108 Kilka wskaźników zostało zmodyfikowanych przy użyciu algorytmu stochastycznego. W niektórych przypadkach poprawia to wydajność, ale nie znacząco. Fisher Stochastic CG Oscillator. Fisher Stochastic CG Indicator jest podobny do Stochastycznego oscylatora CG, ale z ostrymi odwrotami i sporadycznie wcześniejszymi sygnałami. Indeks stochastyczny RVI. Rev.100108 - Koncepcja RVI polega na tym, że ceny bliskie wyższe niż otwarte w mktach i v. v. w dół mkts. RVI jest oscylatorem, w którym ruch jest znormalizowany do zakresu obrotu każdego paska. Wykorzystuje cztery-pasmowe symetryczne filtry opóźniające FIR, aby uzyskać czytelny wskaźnik. Te adaptacyjne wskaźniki są bardziej elastyczne niż ich statyczne (nie adaptacyjne) odpowiedniki. Mają na celu wyeliminowanie opóźnienia. Siatka sinusoidalna (wkrótce) ma być predyktywna. Sygnał Wave Sine. wysłany 82708 - Ten wskaźnik próbuje określić obecną fazę cyklu, w którym się znajdujesz, ma przewagę nad innymi oscylatorami, takimi jak RSI i Stochastic, ponieważ przewiduje, a nie czeka na potwierdzenie. SW podaje sygnały wejściowe i wyjściowe 116-sze okresu cyklu przed punktem zwrotnym cyklu i rzadko daje fałszywe sygnały warkliwe, gdy rynek znajduje się w trybie tendencji. Do Adaptacyjne średnie kroczące Prowadzenie do lepszych wyników Przenoszenie średnich jest ulubionym narzędziem aktywnych handlowców . Jednak, gdy konsolidacja rynków, wskaźnik ten prowadzi do licznych pchaczy, co prowadzi do frustrujących serii małych wygranych i strat. Analitycy spędzili wiele lat próbując poprawić prostą średnią ruchową. W tym artykule przyjrzymy się tym działaniom i stwierdziliśmy, że ich wyszukiwanie doprowadziło do użytecznych narzędzi handlowych. Zalety i wady przesunięć średnich zostały przedstawione przez Roberta Edwardsa i Johna Magee w pierwszej edycji analizy technicznej. Trendy zapasów. kiedy powiedzieli, i to było w 1941 roku, że z satysfakcją dokonaliśmy odkrycia (choć wiele innych zrobiłam wcześniej), że uśredniając dane dla określonej liczby dni mogą powstać rodzaj automatycznej linii trendu, która zdecydowanie interpretuje zmiany tendencja wydawała się prawie zbyt dobra, aby mogło być prawdziwe. W rzeczywistości było zbyt piękne, aby mogło być prawdziwe. Z wadą przeważającą nad zaletami, Edwards i Magee szybko porzuciły marzenie o handlu z bungalowem na plaży. Ale 60 lat po tym, jak napisali te słowa, inni utrzymują się w próbie znalezienia prostego narzędzia, które bez trudu dostarczy bogactw rynków. Proste średnie kroczące Aby obliczyć prostą średnią ruchoma. dodaj ceny dla określonego przedziału czasowego i podzielić przez liczbę wybranych okresów. Znalezienie pięciodniowej średniej ruchomej wymaga podsumowania pięciu ostatnich cen zamknięcia i podzielonych przez pięć. Jeśli ostatnie zamknięcie jest powyżej średniej ruchomej, zapas będzie uważany za w górę. Drastyczne trendy są definiowane przez ceny poniżej średniej ruchomej. (Więcej informacji znajdziesz w naszym przewodniku Moving Averages). Ta właściwość określająca trend umożliwia średnie ruchy generujące sygnały handlowe. W najprostszym zastosowaniu kupcy kupują, gdy ceny przewyższają średnią ruchomej i sprzedają, gdy ceny przekroczą tę linię. Takie podejście gwarantuje, że przedsiębiorstwo po prawej stronie każdego znaczącego handlu. Niestety, przy jednoczesnym wygładzaniu danych, średnie kroczące pozostaną w tyle za działaniami na rynku, a przedsiębiorca prawie zawsze odda znaczną część swoich zysków nawet na największych wygranych transakcjach. Wywoławcze średnie kroczące Analitycy wydają się podobać pomysł średniej ruchomej i spędzili wiele lat, starając się zmniejszyć problemy związane z tym opóźnieniem. Jedną z tych innowacji jest wykładnicza średnia ruchoma (EMA). To podejście przypisuje relatywnie większą wagę do ostatnich danych iw rezultacie pozostaje bliższe działaniu cen niż zwykła średnia ruchoma. Formuła obliczania wykładniczej średniej ruchomej to: EMA (Weight Close) ((1-Weight) EMAy) Gdzie: Waga jest stałą wygładzania wybraną przez analityka EMAy jest wykładniczą średnią ruchoma od wczorajszej Wspólnej wartości wagowej wynosi 0,181, jest blisko 20-dniowej prostej średniej ruchomej. Innym jest 0.10, czyli około 10-dniowa średnia ruchoma. Choć zmniejsza opóźnienie, to wykładnicza średnia ruchoma nie rozwiązuje innego problemu związanego ze średnimi ruchoma, co oznacza, że ​​ich wykorzystanie w przypadku sygnałów handlowych doprowadzi do dużej utraty transakcji. W nowych koncepcjach w systemach handlu technicznego. Welles Wilder szacuje, że rynki mają tendencję zaledwie jednej czwartej. Do 75 działań handlowych ogranicza się do wąskich zakresów, gdy ruchome średnie sygnały kupna-sprzedaży będą generowane wielokrotnie, ponieważ ceny szybko przechodzą powyżej i poniżej średniej ruchomej. Aby rozwiązać ten problem, kilku analityków zasugerowało zmianę współczynnika wagi obliczania EMA. (Więcej informacji na temat Jak poruszają się średnie używane w handlu) Adapting Moving Averages to Market Action Jedną z metod rozwiązywania niekorzystnych czynników związanych ze średnimi ruchoma jest mnożenie współczynnika wagi według wskaźnika zmienności. Czyniąc to oznaczałoby, że średnia ruchoma byłaby wyższa od obecnej ceny na niestabilnych rynkach. To umożliwiłoby zwycięzcom uruchomienie. W miarę jak trend się kończy, a ceny konsolidują się. średnia ruchoma zbliży się do bieżącej akcji rynkowej, a teoretycznie pozwala handlowcu na utrzymanie większości zysków zdobytych podczas trendu. W praktyce wskaźnik zmienności może być wskaźnikiem, takim jak szerokość pasma Bollingera, który mierzy odległość między dobrze znanymi pasmami Bollingera. (Więcej informacji na ten temat można znaleźć w sekcji Podstawy pasków Bollingera). Perry Kaufman zasugerował zastąpienie zmiennej wagi w formule EMA ciągłym współczynnikiem sprawności (ER) w swojej książce, New Trading Systems and Methods. Ten wskaźnik jest przeznaczony do pomiaru siły trendu, zdefiniowanej w zakresie od -1,0 do 1,0. Jest ona obliczana za pomocą prostej formuły: ER (całkowita zmiana ceny za okres) (suma zmian cen bezwzględnych dla każdego paska) Zastanów się, że każdy zbiór ma pięć punktów dziennie i po upływie pięciu dni uzyskał sumę z 15 punktów. W rezultacie ER wyniesie 0,67 (ruch w górę o 15 punktów w podziale na całkowity zakres 25 punktów). Gdyby ten spadek spadł o 15 punktów, ER będzie wynosić -0,67. (Więcej porad handlowych z Perry Kaufman, czytaj Losing To Win, które zawiera strategie radzenia sobie z stratami handlowymi). Zasada efektywności trendów opiera się na tym, ile ruchu kierunkowego (lub tendencji) dostajesz za jednostkę przemytu cenowego nad zdefiniowany okres czasu. Wartość ER wynosząca 1,0 wskazuje, że zapas jest w idealnym trendzie wzrostowym -1,0 reprezentuje idealną tendencję spadkową. W praktyce skrajności są rzadko osiągnięte. Aby zastosować ten wskaźnik w celu znalezienia adaptacyjnej średniej ruchomej (AMA), przedsiębiorcy będą musieli obliczyć wagę za pomocą następującej, dość złożonej formuły: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Gdzie: SCF jest stałą wykładniczą dla najszybszej EMA dopuszczalna (zazwyczaj 2) SCS jest stałą wykładniczą dla najmniejszej dopuszczalnej EMA (często 30) ER jest współczynnikiem sprawności, który został zauważony powyżej. Wartość C jest następnie wykorzystywana w formule EMA zamiast prostszej zmiennej wagi. Chociaż trudne do wyliczenia ręcznie, adaptacyjna średnia ruchoma jest uwzględniana jako opcja w prawie wszystkich pakietach handlowych. (Więcej informacji na temat EMA można znaleźć w części Wyszukanie średniej ruchomej wykładanej wykładni). Przykłady prostej średniej ruchomej (czerwona linia), wykładniczej średniej ruchomej (niebieska linia) i adaptacyjnej średniej ruchomej (zielona linia) przedstawiono na rysunku 1. Rysunek 1: AMA jest na zielono i wykazuje największy stopień spłaszczenia w działaniu związanym z zakresem widzianym po prawej stronie wykresu. W większości przypadków, wykładnicza średnia ruchoma, przedstawiona jako niebieska linia, jest najbardziej zbliżona do działania cenowego. Średnia ruchomą jest pokazana jako czerwona linia. Trzy średnie ruchome pokazane na rysunku są w różnych momentach skłonne do robót plecionych. Ta niedobór średnich kroczących jest więc niemożliwa do wyeliminowania. Podsumowanie Robert Colby przetestował setki narzędzi analizy technicznej w Encyklopedii Wskaźników Rynku Technicznego. Podsumował: Choć adaptacyjna średnia ruchoma jest ciekawszym pomysłem nowszym ze znacznym uprzywilejowaniem intelektualnym, nasze wstępne testy nie wykazują żadnej rzeczywistej praktycznej korzyści tej bardziej złożonej metody wygładzania trendu. Nie oznacza to, że handlowcy powinni zignorować ten pomysł. AMA można połączyć z innymi wskaźnikami w celu stworzenia korzystnego systemu obrotu. (Więcej informacji na ten temat można znaleźć w części Wykrywanie kanałów Keltnera i oscylatora Chaikin). ER może być wykorzystywana jako niezależny wskaźnik tendencji do wykrywania najbardziej dochodowych możliwości handlowych. Jako przykład, wskaźniki powyżej 0,30 wskazują silne wzrosty i reprezentują potencjalne kupy. Alternatywnie, ponieważ zmienność przemieszcza się w cyklach, zapasy o najniższym współczynniku sprawności mogą być uważane za potencjalne możliwości wydzielania. Wstępna oferta aktywów upadłego przedsiębiorstwa od zainteresowanego nabywcy wybranego przez bankructwo. Z puli oferentów. Artykuł 50 stanowi klauzulę negocjacyjno-rozliczeniową zawartą w traktacie UE, w którym przedstawiono kroki, które należy podjąć dla każdego kraju, który. Beta jest miarą zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu z rynkiem jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która umożliwia wycofanie bez kary z konta IRA. Reguła wymaga tego. John Ehlers PAPIER TECHNICZNY John Ehlers, twórca MESA, napisał i opublikował wiele artykułów dotyczących zasad stosowanych w cyklach rynkowych. Poniżej przedstawiono poniższe informacje dotyczące dostępnych dokumentów. Pobierz każdy, wybierając powiązany hipertekst. Dlaczego handlarze tracą pieniądze (i co zrobić z tym) Artykuł w magazynie magazynów czas magazynu Stock Stock z maja 2017 opisuje, jak tworzyć sztuczne krzywe dotyczące akcji, po prostu znając współczynnik zysku i procent zwycięzców strategii handlowej. Statystyki Bell Curve dla handlu wybranymi losowo towarami i transakcjami portfelowymi są również uwzględnione. Jest to Arkusz kalkulacyjny Excel, który pozwala doświadczać tych statystycznych deskryptorów wydajności systemu handlowego. Predykcyjne wskaźniki skutecznych strategii handlowych Przedsiębiorcy techniczni rozumieją, że wskaźniki muszą sprawić, że dane rynkowe będą użyteczne, a wygładzanie powoduje opóźnienie jako niepożądane działanie uboczne. Wiemy również, że rynek jest fraktalny, a wykres tygodniowych interwałów wygląda jak wykres miesięczny, dzienny lub intraday. To, co może nie być tak oczywiste, że wraz ze wzrostem przedziału czasowego wzdłuż osi x zwiększa się w przybliżeniu proporcjonalnie do wysokich i niskich wahań cen wzdłuż osi y. Te zjawiska rozszerzania widmowego powodują niepożądane zniekształcenia, które nie zostały rozpoznane lub zostały w dużym stopniu zignorowane przez programistów wskaźników i techników rynku. Inferring Strategie handlowe od mierzonej funkcji gęstości prawdopodobieństwa Był to zwycięzca konkursu MTAs 2008 Charles H. Dow. W niniejszym artykule pokażę implikacje różnych form odstraszania i jak powstałe rozkłady prawdopodobieństwa mogą być wykorzystane jako strategie generowania efektywnych systemów obrotu. Wyniki tych solidnych systemów handlowych są porównywane ze standardowymi podejściami. Ten pokaz papierowy i interaktywny sposób wyeliminowania tyle opóźnień, ile potrzeba od filtrów wygładzających. Oczywiście zmniejszone opóźnienie przychodzi po cenie obniżonej gładkości filtra. Filtr nie wykazuje przejściowego przeregulowania często występującego w filtrach wyższego rzędu. Dekompozycja trybu empirycznego Nowe podejście do wykrywania cyklu i trendów. Transformacja Fouriera dla przedsiębiorców Problem z transformacją Fouriera w pomiarze cyklu rynkowego polega na tym, że mają one bardzo niską rozdzielczość. W niniejszym artykule pokazuję, jak używać innej transformacji nieliniowej, aby poprawić rozdzielczość tak, aby transformaty Fouriera były użyteczne. Zmierzone widmo jest wyświetlane jako wskaźnik mapy wskaźników Swiss Army Knobs Indicators, to tylko transfer odpowiedzi danych wejściowych. Poprzez prostą zmianę stałych, wskaźnik ten może stać się EMA, SMA, 2 biegunowym filtrem dolnoprzepustowym, filtrem dolnym pasma 2-biegunowego Butterwortha, filtrem pasma Bandpass lub filtrem Bandstop. Filtr Ehlersa Opisany jest nietypowy filtr nieliniowy FIR. Filtr ten należy do najskuteczniejszych zmian cen, ale najbardziej płynnych na rynkach bocznych. Ocena skuteczności systemu Współczynnik zysku (wygrane brutto podzielony przez straty brutto) jest analogiczny do współczynnika wypłacalności w grach. Tak więc, kiedy współczynnik zysku jest połączony z procentowymi zwycięzcami w szeregu zdarzeń losowych, przykłady jak można symulować wzrost kapitału kapitałowego strategii handlowej. W tym artykule opisano, jak wspólne deskryptory wydajności są powiązane z tymi dwoma parametrami. Opisany jest arkusz kalkulacyjny Excel, który umożliwia przeprowadzenie analizy Monte Carlo systemów obrotu, jeśli znasz te dwa parametry (poza próbką). FRAMA (FRACTA średnia adaptacyjna). Nieliniową średnią ruchu uzyskuje się przy użyciu wykładnika Hursta. MAMA jest matką wszystkich adaptacyjnych średnich ruchomej. Actualy nazwa jest skrótem dla MESA Adaptive Moving Average. Działanie nieliniowe tego filtra jest wytwarzane przez flyback fazy co pół cyklu. W połączeniu z FAMA, następującą średnią ruchu adaptacyjnego, przejazdy tworzą doskonałe sygnały wejścia i wyjścia, które są względnie wolne od bąkli. Time Warp bez przestrzeni wielomianowych Travel Laguerre Polynomialy wykorzystywane są do generowania struktury filtracyjnej podobnej do prostej średniej ruchomej, z tą różnicą, że odstępy czasowe pomiędzy kranami filtracyjnymi są noliniowe. Rezultat pozwala na tworzenie bardzo krótkich filtrów o właściwościach wygładzania znacznie dłuższych filtrów. Krótsze filtry oznaczają mniej opóźnień. Zalety korzystania z wielomianów Laguerre w filtrach wykazano w obu wskaźnikach i automatycznych systemach obrotu. Artykuł zawiera kod EasyLanguage. Oscylator CG Oscylator CG jest unikatowy, ponieważ jest oscylatorem, który jest wygładzony i ma zerowe opóźnienie. Znajduje ono środek ciężkości (CG) wartości cen w filtrze FIR. CG automatycznie wygładza filtr FIR (podobny do prostej średniej ruchomej), a pozycja CG jest dokładnie w fazie z ruchem cen. Kod EasyLanguage jest dołączony. Korzystanie z transformacji Fishera Wiele systemów obrotu zostało zaprojektowanych przy założeniu, że rozkład prawdopodobieństwa cen ma rozkład średniej wartości normalnej lub rozkładu prawdopodobieństwa Gaussa. W rzeczywistości nic nie może być dalej od prawdy. W artykule opisano, w jaki sposób transformacja Fisher przekształca dane w prawie normalną dystrybucję prawdopodobieństwa. Biorąc pod uwagę, że dystrybucja prawdopodobieństwa jest normalna po zastosowaniu transformacji Fisher, dane są wykorzystywane do tworzenia punktów wejścia z precyzją chirurgiczną. Artykuł zawiera kod EasyLanguage. Odwrotna transformacja Fishera Odwrotna transformacja Fishera może być wykorzystana do generowania oscylatora, który szybko przełącza się między zbytiemiem a kupnem bez frajerów. Gaussian Filters Lag to upadek filtrów wygładzających. W tym artykule przedstawiono, jak można zmniejszyć opóźnienie i osiągnąć najwyższą płynność wyrównywania, zmniejszając opóźnienie składowych wysokiej częstotliwości w danych. Przedstawiono pełną tabelę współczynników filtru Gaussa. Polacy i Zera Opis filtrów cyfrowych pod kątem przekształceń Z. Omówiono rozgałęzienia filtrów wyższego rzędu. Podane są tabele współczynników dla filtrów 2 Pole i 2 Pole Butterworth.