Gleitender Mittelwert Und Standardabweichung

Verschieben von durchschnittlichen Umschlägen Verschieben von durchschnittlichen Umschlägen bestehen aus einem gleitenden Durchschnitt plus und minus einer bestimmten benutzerdefinierten prozentualen Abweichung. Moving Average Envelopes behaupten, ein Indikator für überkaufte oder überverkaufte Bedingungen zu sein. Visuelle Darstellungen der Preisentwicklung und ein Indikator für Preisausbrüche. Die Eingaben des Indikators "Gleitende durchschnittliche Umschläge" werden nachstehend angezeigt: Gleitender Durchschnitt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt der Höhen und Tiefen. (In der Regel 20-Periode, sondern variiert auch unter technischen Analysten, könnte eine Person nur die schließen, wenn die Berechnung der gleitenden Durchschnitt, anstatt zwei) Upper Band. Der gleitende Durchschnitt der Höhen plus eine benutzerdefinierte prozentuale Erhöhung (normalerweise zwischen 1 Ampere 10). Unteres Band. Der gleitende Mittelwert der Tiefen abzüglich eines benutzerdefinierten Prozentsatzes (wiederum üblicherweise zwischen 1 Ampere 10). Ein Diagramm der Nasdaq 100 ETF (QQQQ) zeigt einen 20-tägigen gleitenden Durchschnitt mit einem 1 und 2 Prozent-Bändern: Interpretieren der Moving Average Umschläge In der Tabelle oben der QQQQs, ist der Preis nicht trends. Während der nicht-trending Phasen von Märkten, könnte man argumentieren, dass Moving Average Umschläge würde große überkauft und überverkauft Indikatoren. Mit dem Konzept des Bereichs Handel, könnte ein Händler kaufen, wenn der Aktienkurs die untere Hülle eindringt und schließt zurück in den Umschlag. Ebenso könnte ein Händler verkaufen, wenn der Aktienkurs die obere Hülle durchdringt und schließt dann wieder in den Umschlag. Preis Breakout Indikator Wenn die Aktienkurse durchgeführt werden, ruhen und konsolidieren, brechen sie, in eine Richtung oder die andere. Daher: Ein Händler könnte sehen, Preise brechen oberhalb der oberen Umschlag als potenzielle Kauf Gelegenheit. Und wenn die Preise unter dem unteren Umschlag brechen, könnte ein Händler sehen, dass als Verkaufschance. Eine Abbildung eines aufwärts gerichteten Preisausbruches ist oben auf dem Diagramm der QQQQs gezeigt. Auf der rechten Seite gaben sich die QQQQs über dem 2 Preisband. Preis Trend Indikator Ein neuer Trend im Preis ist in der Regel durch einen Preisausbruch wie oben skizziert mit einem anhaltenden Preis schließen oberhalb der oberen Bande, für einen Aufwärtstrend Trend angezeigt. Ein anhaltender Preisabschluss unterhalb des unteren Bandes könnte auf einen neuen Abwärtstrend hindeuten. In der Tabelle der QQQQs, nach der Preisunterbrechung, schloss der Schlusskurs weiter über dem oberen Band zu schließen, ist dies ein gutes Beispiel dafür, wie eine Preisentwicklung beginnt. Bald danach wird der Preis zurück in die Moving Average Umschläge fallen, aber die Moving Average Umschläge werden in eine positive Richtung - Positionierung der jüngsten Trend als up. Andere ähnliche Indikatoren wie Bollinger Bands (siehe: Bollinger Bands) und Keltner Channels (siehe Keltner Channels), die sich an die Volatilität anpassen, sollten ebenfalls untersucht werden. Die oben stehenden Informationen dienen lediglich Informationszwecken und dienen nur zu Informationszwecken und stellen weder eine Handelsberatung noch eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Aktien-, Options-, Zukunfts-, Rohstoff - oder Devisenprodukten dar. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Handel ist von Natur aus riskant. OnlineTradingConcepts haftet nicht für besondere oder Folgeschäden, die aus der Nutzung oder Nichtnutzung, den auf dieser Website bereitgestellten Materialien und Informationen entstehen. Vollständiger Disclaimer. Die Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden für digitale Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 2: Statistik, Wahrscheinlichkeit und Rauschen Mittelwert und Standardabweichung Der Mittelwert, angegeben durch mu (ein Kleinbuchstabe griech. Mu), ist der Statistiker Jargon für den Mittelwert eines Signals. Es wird genau so gefunden, wie Sie es erwarten: fügen Sie alle Proben zusammen, und teilen Sie durch N. Es sieht so aus in mathematischer Form: In Worten, Summe der Werte in das Signal, x i. Indem man den Index i von 0 bis N-1 läßt. Dann beenden Sie die Berechnung, indem Sie die Summe durch N dividieren. Dies ist identisch mit der Gleichung: mu (x 0 x 1 x 2 x N-1) N. Wenn Sie mit Sigma nicht vertraut sind, um Summierung anzuzeigen, studieren Sie diese Gleichungen sorgfältig und vergleichen Sie sie mit dem Computerprogramm in Tabelle 2-1. Summationen dieser Art sind in DSP reichlich vorhanden, und Sie müssen diese Notation vollständig verstehen. In der Elektronik wird der Mittelwert üblicherweise als Gleichstrom (Gleichstrom) bezeichnet. Ebenso bezieht sich Wechselstrom (Wechselstrom) darauf, wie das Signal um den Mittelwert schwankt. Wenn das Signal eine einfache sich wiederholende Wellenform ist, wie beispielsweise ein Sinus oder eine Rechteckwelle, können seine Auslenkungen durch seine Spitze-Spitze-Amplitude beschrieben werden. Unglücklicherweise zeigen die meisten erfassten Signale keinen wohldefinierten Peak-to-Peak-Wert, sondern haben eine zufällige Natur, wie die Signale in Fig. 2-1. Eine allgemeinere Methode muss in diesen Fällen verwendet werden, genannt Standardabweichung, gekennzeichnet durch Sigma (ein untergeordnetes griechisches Sigma). Als Ausgangspunkt beschreibt der Ausdruck x i - mu, wie weit die i-te Abtastung von dem Mittel abweicht (unterscheidet). Die mittlere Abweichung eines Signals wird gefunden, indem die Abweichungen aller Einzelproben summiert und dann durch die Anzahl der Abtastwerte N dividiert wird. Beachten Sie, dass wir den Absolutwert jeder Abweichung vor der Summierung nehmen, ansonsten würden die positiven und negativen Begriffe durchschnittlich sein Auf Null. Die mittlere Abweichung liefert eine einzige Zahl, die die typische Distanz repräsentiert, die die Proben vom Mittelwert sind. Während bequem und direkt, wird die durchschnittliche Abweichung fast nie in der Statistik verwendet. Dies liegt daran, es passt nicht gut mit der Physik, wie Signale funktionieren. In den meisten Fällen ist der wichtige Parameter nicht die Abweichung vom Mittelwert, sondern die Leistung, die durch die Abweichung vom Mittelwert dargestellt wird. Wenn z. B. zufällige Rauschsignale in einer elektronischen Schaltung kombinieren, ist das resultierende Rauschen gleich der kombinierten Leistung der einzelnen Signale, nicht deren kombinierter Amplitude. Die Standardabweichung ist der durchschnittlichen Abweichung ähnlich, außer daß die Mittelung statt der Amplitude mit der Leistung erfolgt. Dies wird durch Quadrieren jeder der Abweichungen vor der Einnahme des Mittelwerts erreicht (erinnern Sie sich, Leistungsstütze Spannung 2). Um zu beenden, wird die Quadratwurzel genommen, um die Anfangsquadrierung zu kompensieren. In Gleichung wird die Standardabweichung berechnet: In der alternativen Schreibweise: sigma sqrt ((x 0 - mu) 2 (x 1 - mu) 2 (x N-1 - mu) 2 (N-1)). Beachten Sie, dass der Mittelwert durch Division durch N - 1 anstelle von N durchgeführt wird. Dies ist ein subtiles Merkmal der Gleichung, auf die im nächsten Abschnitt eingegangen wird. Der Begriff, Sigma 2. tritt häufig in der Statistik auf und erhält die Namensvarianz. Die Standardabweichung ist ein Maß dafür, wie weit das Signal vom Mittelwert abweicht. Die Varianz stellt die Kraft dieser Fluktuation dar. Ein anderer Begriff, den Sie kennen sollten, ist der rms - (root-mean-square) - Wert, der häufig in der Elektronik verwendet wird. Definitionsgemäß misst die Standardabweichung nur den AC-Anteil eines Signals, während der rms-Wert sowohl die AC - als auch die DC-Komponente misst. Wenn ein Signal keine Gleichstromkomponente hat, ist sein Effektivwert identisch mit seiner Standardabweichung. Abbildung 2-2 zeigt die Beziehung zwischen der Standardabweichung und dem Peak-to-Peak-Wert mehrerer gemeinsamer Wellenformen. Tabelle 2-1 listet eine Computerroutine zur Berechnung der Mittelwert - und Standardabweichung nach Gl. 2-1 und 2-2. Die Programme in diesem Buch sollen Algorithmen in der einfachsten Weise zu vermitteln, alle anderen Faktoren als sekundär behandelt werden. Gute Programmierungstechniken werden nicht beachtet, wenn sie die Programmlogik deutlicher macht. Zum Beispiel: eine vereinfachte Version von BASIC wird verwendet, Zeilennummern sind enthalten, die einzige zugeordnete Kontrollstruktur ist die FOR-NEXT-Schleife, es gibt keine IO-Anweisungen usw. Denken Sie an diese Programme als eine alternative Möglichkeit, die verwendeten Gleichungen zu verstehen DSP. Wenn Sie nicht verstehen können, vielleicht wird die andere helfen. In BASIC zeigt das Zeichen am Ende eines Variablennamens an, dass es eine Ganzzahl ist. Alle anderen Variablen sind Gleitkomma. Kapitel 4 behandelt diese Variablentypen im Detail. Diese Methode der Berechnung der Mittelwert und Standardabweichung ist für viele Anwendungen ausreichend, jedoch hat sie zwei Einschränkungen. Erstens, wenn der Mittelwert viel größer als die Standardabweichung ist, ist Gl. 2-2 beinhaltet die Subtraktion von zwei Zahlen, die sehr nahe am Wert sind. Dies kann zu einem übermäßigen Rundungsfehler in den Berechnungen führen, ein Thema, das in Kapitel 4 näher erläutert wird. Zweitens ist es häufig wünschenswert, die Mittelwert - und Standardabweichung neu zu berechnen, wenn neue Abtastungen erfasst und dem Signal hinzugefügt werden. Wir nennen diese Art der Berechnung: laufende Statistiken. Während die Methode der Gl. 2-1 und 2-2 kann für die Ausführung von Statistiken verwendet werden, es erfordert, dass alle Proben in jeder neuen Berechnung beteiligt sind. Dies ist eine sehr ineffiziente Nutzung von Rechenleistung und Speicher. Eine Lösung für diese Probleme kann durch Manipulieren von Gl. 2-1 und 2-2, um eine weitere Gleichung zur Berechnung der Standardabweichung bereitzustellen: Während des Durchlaufens des Signals wird eine laufende Tally von drei Parametern gehalten: (1) der Anzahl der bereits verarbeiteten Proben, (2) der Summe dieser Abtastwerte , Und (3) die Summe der Quadrate der Proben (das heißt, quadrieren Sie den Wert jeder Probe und addieren das Ergebnis zu dem akkumulierten Wert). Nachdem eine beliebige Anzahl von Proben verarbeitet worden ist, können Mittelwert und Standardabweichung effizient berechnet werden, indem nur der aktuelle Wert der drei Parameter verwendet wird. Tabelle 2-2 zeigt ein Programm, das die Mittelwerte und die Standardabweichung auf diese Weise meldet, wenn jede neue Stichprobe berücksichtigt wird. Dies ist die Methode in Hand Rechner verwendet, um die Statistiken einer Folge von Zahlen zu finden. Jedes Mal, wenn Sie eine Zahl eingeben und die Sigma-Taste (Summierung) drücken, werden die drei Parameter aktualisiert. Der Mittelwert und die Standardabweichung können dann jederzeit gefunden werden, ohne die gesamte Sequenz neu berechnen zu müssen. Bevor diese Diskussion über die Mittelwert - und Standardabweichung beendet wird, sind zwei weitere Begriffe zu nennen. In einigen Situationen beschreibt der Mittelwert, was gemessen wird, während die Standardabweichung Rauschen und andere Interferenz repräsentiert. In diesen Fällen ist die Standardabweichung an sich nicht wichtig, sondern nur im Vergleich zum Mittelwert. Dies ergibt den Begriff: Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), das gleich dem Mittelwert dividiert durch die Standardabweichung ist. Ein anderer Begriff wird auch verwendet, der Variationskoeffizient (CV). Dies ist definiert als die Standardabweichung dividiert durch den Mittelwert, multipliziert mit 100 Prozent. Zum Beispiel hat ein Signal (oder eine andere Gruppe von Messwerten) mit einem CV von 2 ein SNR von 50. Bessere Daten bedeuten einen höheren Wert für das SNR und einen niedrigeren Wert für den CV.