Ventajas Del Filtro En Movimiento

OANDA utiliza cookies para que nuestros sitios web sean fáciles de usar y personalizados para nuestros visitantes. Las cookies no se pueden utilizar para identificarlo personalmente. Al visitar nuestro sitio web, usted acepta el uso de cookies de OANDA8217 de acuerdo con nuestra Política de privacidad. Para bloquear, eliminar o administrar cookies, visite aboutcookies. org. Restringir las cookies evitará que se beneficie de algunas de las funcionalidades de nuestro sitio web. Descarga nuestra sesión Aplicaciones Móvil En Seleccionar cuenta: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. net/activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. net/activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 Width1 talla1 frameborder0 styledisplay: ninguno mcestyledisplay: Lección noneampgtamplt / iframeampgt 1: Medias Móviles Ventajas del uso de medias móviles Información general Los promedios móviles suavizan las fluctuaciones de la tasa de mercado que a menudo ocurren con cada período de reporte en una tabla de precios. Cuanto más frecuentes sean las actualizaciones de tarifas, es decir, cuanto más a menudo el gráfico de precios muestre una tasa actualizada, mayor será el potencial de ruido del mercado. Para los comerciantes que se ocupan en un mercado en rápido movimiento que se está extendiendo o whipsawing hacia arriba y hacia abajo, el potencial de señales falsas es una preocupación constante. Comparación de la media móvil de 20 períodos con las tasas de mercado en tiempo real Cuanto mayor es el grado de volatilidad de los precios, mayor es la probabilidad de que se genere una señal falsa. Una señal falsa ocurre cuando parece que la tendencia actual está a punto de revertirse, pero el siguiente período de reporte demuestra que lo que inicialmente parecía ser una inversión fue, de hecho, una fluctuación del mercado. Cómo el número de periodos de informe afecta a la media móvil El número de períodos de informe incluidos en el cálculo del promedio móvil afecta a la línea del promedio móvil como se muestra en un gráfico de precios. Cuanto menores sean los puntos de datos (es decir, períodos de informe) incluidos en el promedio, más cerca se mantendrá la media móvil en la tasa spot, reduciendo así su valor y ofreciendo un poco más de penetración en la tendencia general que la tabla de precios. Por otra parte, un promedio móvil que incluye demasiados puntos iguala hacia fuera las fluctuaciones del precio a tal grado que usted no puede detectar una tendencia discernible de la tarifa. Cualquiera de las dos situaciones puede dificultar el reconocimiento de puntos de inversión en tiempo suficiente para aprovechar una inversión de tendencia de tasas. Tabla de Precios de Candelabros que muestra tres líneas de medias móviles diferentes Período de Reporte - Referencia genérica utilizada para describir la frecuencia con la que se actualizan los datos de tipo de cambio. También se conoce como granularidad. Esto podría ir desde un mes, un día, una hora - incluso con tanta frecuencia como cada pocos segundos. La regla del pulgar es que cuanto más corto el tiempo que usted mantiene comercios abiertos, más con frecuencia usted debe recuperar datos del intercambio de la tarifa. 169 1996 - 2016 OANDA Corporation. Todos los derechos reservados. OANDA, fxTrade y OANDAs fx familia de marcas son propiedad de OANDA Corporation. Todas las demás marcas registradas que aparecen en este sitio web son propiedad de sus respectivos propietarios. La negociación con apalancamiento en contratos de divisas u otros productos fuera de bolsa en el margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos. Le aconsejamos que considere cuidadosamente si el comercio es apropiado para usted a la luz de sus circunstancias personales. Usted puede perder más de lo que invierte. La información en este sitio web es de carácter general. Le recomendamos que busque asesoramiento financiero independiente y le asegure que entiende completamente los riesgos involucrados antes de operar. 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En un mundo perfecto, los diseñadores de filtros sólo tendrían que ocuparse de la información codificada en el dominio del tiempo o en el dominio de la frecuencia, pero nunca una mezcla de los dos en la misma señal. Desafortunadamente, hay algunas aplicaciones donde ambos dominios son simultáneamente importantes. Por ejemplo, las señales de televisión caen en esta categoría desagradable. La información de vídeo se codifica en el dominio de tiempo, es decir, la forma de la forma de onda corresponde a los patrones de brillo en la imagen. Sin embargo, durante la transmisión, la señal de vídeo se trata según su composición de frecuencia, tal como su anchura de banda total, cómo se añaden las ondas portadoras para el sonido y el color del amplificador, restauración de amplificación de eliminación del componente de CC, etc. Se entiende mejor en el dominio de la frecuencia, incluso si la información de las señales está codificada en el dominio del tiempo. Por ejemplo, el monitor de temperatura en un experimento científico podría estar contaminado con 60 hercios de las líneas eléctricas, 30 kHz de una fuente de alimentación de conmutación, o 1320 kHz de una emisora ​​local de radio AM. Los familiares del filtro de media móvil tienen un mejor rendimiento en el dominio de la frecuencia, y pueden ser útiles en estas aplicaciones de dominio mixto. Los filtros de media móvil de paso múltiple implican pasar la señal de entrada a través de un filtro de media móvil dos o más veces. La figura 15-3a muestra el núcleo del filtro resultante de una, dos y cuatro pasadas. Dos pasadas son equivalentes a usar un núcleo de filtro triangular (un núcleo de filtro rectangular convolucionado con sí mismo). Después de cuatro o más pases, el kernel de filtro equivalente parece un Gaussiano (recuerde el Teorema del Límite Central). Como se muestra en (b), múltiples pasadas producen una respuesta de paso en forma de s, en comparación con la línea recta de la única pasada. Las respuestas de frecuencia en (c) y (d) están dadas por la Ec. 15-2 multiplicado por sí mismo para cada pase. Es decir, cada vez que la convolución del dominio da como resultado una multiplicación de los espectros de frecuencia. La figura 15-4 muestra la respuesta en frecuencia de otros dos familiares del filtro de media móvil. Cuando un Gaussiano puro es usado como un núcleo de filtro, la respuesta de frecuencia es también Gaussiana, como se discutió en el Capítulo 11. El Gaussiano es importante porque es la respuesta de impulso de muchos sistemas naturales y artificiales. Por ejemplo, un breve impulso de luz que entra en una línea de transmisión de fibra óptica larga saldrá como un pulso gaussiano, debido a las diferentes trayectorias tomadas por los fotones dentro de la fibra. El kernel de filtro gaussiano también se utiliza ampliamente en el procesamiento de imágenes porque tiene propiedades únicas que permiten convoluciones bidimensionales rápidas (véase el Capítulo 24). La segunda respuesta de frecuencia en la Fig. 15-4 corresponde a usar una ventana de Blackman como un núcleo de filtro. (El término ventana no tiene significado aquí es simplemente parte del nombre aceptado de esta curva). La forma exacta de la ventana de Blackman se da en el Capítulo 16 (Ec. 16-2, Fig. 16-2) sin embargo, se parece mucho a un Gaussiano. ¿Cómo son estos parientes del filtro de media móvil mejor que el filtro de media móvil en sí Tres maneras: En primer lugar, y lo más importante, estos filtros tienen mejor atenuación de banda de detención que el filtro de media móvil. En segundo lugar, los granos de filtro se estrechan hasta una amplitud más pequeña cerca de los extremos. Recuerde que cada punto en la señal de salida es una suma ponderada de un grupo de muestras de la entrada. Si el núcleo del filtro se estrecha, las muestras en la señal de entrada que están más alejadas reciben menos peso que las cercanas. En tercer lugar, las respuestas de paso son curvas suaves, en lugar de la línea recta brusca de la media móvil. Estos últimos dos son generalmente de beneficio limitado, aunque usted puede ser que encuentre aplicaciones donde son ventajas genuinas. El filtro de media móvil y sus familiares son todos aproximadamente iguales en la reducción del ruido aleatorio mientras que mantiene una respuesta aguda del paso. La ambigüedad radica en cómo se mide el tiempo de subida de la respuesta escalonada. Si el tiempo de subida se mide de 0 a 100 del paso, el filtro de media móvil es lo mejor que puede hacer, como se mostró anteriormente. En comparación, medir el tiempo de subida de 10 a 90 hace que la ventana de Blackman sea mejor que el filtro de media móvil. El punto es, esto es sólo disputas teóricas considerar estos filtros iguales en este parámetro. La mayor diferencia en estos filtros es la velocidad de ejecución. Utilizando un algoritmo recursivo (descrito a continuación), el filtro de media móvil funcionará como un rayo en su computadora. De hecho, es el filtro digital más rápido disponible. Múltiples pases del promedio móvil serán correspondientemente más lentos, pero aún así muy rápidos. En comparación, los filtros Gaussiano y Blackman son extremadamente lentos, porque deben usar convolución. Piense un factor de diez veces el número de puntos en el núcleo del filtro (basado en la multiplicación es aproximadamente 10 veces más lento que la adición). Por ejemplo, supongamos que un Gaussiano de 100 puntos sea 1000 veces más lento que un promedio móvil usando la recursión. Fundamentos del filtro FIR 1.1 ¿Qué son filtros quotFIR? Los filtros FIR son uno de los dos tipos primarios de filtros digitales utilizados en las aplicaciones DSP (Digital Signal Processing) Siendo el otro tipo IIR. 1.2 ¿Qué significa quotFIR significa quotFIR significa quotFinite Impulse Response? Si se introduce un impulso, es decir, una muestra única de 1 quot seguido de muchas muestras de quot0quot, los ceros saldrán después de que la muestra quot1quot haya hecho su camino a través de la línea de retardo del filtro. 1.3 ¿Por qué la respuesta de impulso es quotfinita? En el caso común, la respuesta de impulso es finita porque no hay retroalimentación en la FIR. La falta de retroalimentación garantiza que la respuesta al impulso será finita. Por lo tanto, el término respuesta de impulso quotfinito es casi sinónimo de "retroalimentación". Sin embargo, si se emplea retroalimentación pero la respuesta de impulso es finita, el filtro sigue siendo un FIR. Un ejemplo es el filtro de media móvil, en el que la N-ésima muestra anterior es sustraída (retroalimentada) cada vez que entra una nueva muestra. Este filtro tiene una respuesta de impulso finito aunque utiliza retroalimentación: después de N muestras de un impulso, la salida Siempre será cero. 1.4 Cómo se pronuncia quotFIRquot Algunas personas dicen que las letras F-I-R otras personas se pronuncian como si fuera un tipo de árbol. Nosotros preferimos el árbol. (La diferencia es si hablas de un filtro F-I-R o de un filtro FIR). 1.5 ¿Cuál es la alternativa a los filtros FIR? Los filtros DSP también pueden ser QuotResponse de Impulso Inferior (IIR). (Vea las preguntas frecuentes de dspGurus IIR.) Los filtros IIR utilizan retroalimentación, por lo que al introducir un impulso la salida teóricamente suena indefinidamente. 1.6 ¿Cómo comparan los filtros FIR con los filtros IIR Cada uno tiene sus ventajas y desventajas. En general, sin embargo, las ventajas de los filtros FIR superan las desventajas, por lo que se utilizan mucho más que IIRs. 1.6.1 ¿Cuáles son las ventajas de los filtros FIR (en comparación con los filtros IIR) En comparación con los filtros IIR, los filtros FIR ofrecen las siguientes ventajas: Pueden diseñarse fácilmente para ser fase quotlinear (y normalmente son). En pocas palabras, los filtros de fase lineal demoran la señal de entrada pero no alteran su fase. Son fáciles de implementar. En la mayoría de los microprocesadores DSP, el cálculo FIR puede realizarse mediante un bucle de una sola instrucción. Son adecuados para aplicaciones de múltiples velocidades. Por multi-tasa, queremos decir quotdecimationquot (reducir la tasa de muestreo), quotinterpolationquot (aumentar la tasa de muestreo), o ambos. Ya sea diezmando o interpolando, el uso de filtros FIR permite que algunos de los cálculos sean omitidos, proporcionando así una importante eficiencia computacional. Por el contrario, si se utilizan filtros IIR, cada salida se debe calcular individualmente, incluso si se descarta la salida (por lo que la retroalimentación se incorporará al filtro). Tienen propiedades numéricas deseables. En la práctica, todos los filtros DSP deben ser implementados usando aritmética de precisión finita, es decir, un número limitado de bits. El uso de la aritmética de precisión finita en los filtros IIR puede causar problemas significativos debido al uso de retroalimentación, pero los filtros FIR sin retroalimentación generalmente se pueden implementar usando menos bits y el diseñador tiene menos problemas prácticos que resolver relacionados con la aritmética no ideal. Pueden implementarse utilizando aritmética fraccional. A diferencia de los filtros IIR, siempre es posible implementar un filtro FIR usando coeficientes con magnitud inferior a 1,0. (La ganancia general del filtro FIR puede ajustarse en su salida, si se desea). Esta es una consideración importante al usar DSP de punto fijo, ya que hace la implementación mucho más simple. 1.6.2 ¿Cuáles son los inconvenientes de los filtros FIR (comparados con los filtros IIR) En comparación con los filtros IIR, los filtros FIR a veces tienen la desventaja de que requieren más memoria y / o cálculo para obtener una característica de respuesta de filtro dada. Además, ciertas respuestas no son prácticas para implementar con filtros FIR. 1.7 ¿Qué términos se usan para describir los filtros FIR? Respuesta de Impulso - La respuesta de respuesta de un filtro FIR es en realidad sólo el conjunto de coeficientes FIR. (Si se pone un quotimplusequot en un filtro FIR que consta de una quot1quot muestra seguida de muchas quot0quot muestras, la salida del filtro será el conjunto de coeficientes, ya que la muestra 1 pasa de cada coeficiente a su vez para formar la salida). Tap - Una FIR quottapquot es simplemente un par de coeficientes / delay. El número de taps FIR (a menudo designado como quotNquot) es una indicación de 1) la cantidad de memoria requerida para implementar el filtro, 2) el número de cálculos requeridos, y 3) la cantidad de quotfilteringquot el filtro puede hacer en efecto, Multiplicar-Acumular (MAC) - En un contexto de FIR, una quotMACquot es la operación de multiplicar un coeficiente por la correspondiente muestra de datos retardada y acumular el resultado. Las FIRs usualmente requieren un MAC por toque. La mayoría de los microprocesadores DSP implementan la operación MAC en un solo ciclo de instrucción. Banda de transición - La banda de frecuencias entre los bordes de banda de paso y de banda de parada. Cuanto más estrecha es la banda de transición, más taps son necesarios para implementar el filtro. (Una banda de transición quotsmallquot da como resultado un filtro quotsharpquot.) Línea de retardo - Conjunto de elementos de memoria que implementan los elementos de retardo de quotZ-1quot del cálculo FIR. Buffer circular - un buffer especial que es quotcircular porque incrementar en el extremo hace que se envuelva alrededor del principio, o porque decrementar desde el principio hace que se envuelva hasta el final. Los microprocesadores DSP proporcionan frecuentemente amortiguadores circulares para implementar el quotmotimaje de las muestras a través de la línea de retardo FIR sin tener que mover literalmente los datos en la memoria. Cuando se agrega una nueva muestra al búfer, reemplaza automáticamente a la más antigua.