AFIRMA (Autoregressive Finite Impulse Response MA) basierend auf dem Digitalfilter zeigt die Preisbewegung genau an, allerdings mit einer zeitlichen Verzögerung.
Der gleitende Durchschnitt basierend auf der glatten Funktionsanpassung (ein Polynom oder sin / cos wie bei der Fourier-Transformation) weist keine Verzögerung auf, zeigt jedoch häufig die Preisbewegung nicht so gut.
Der vorgeschlagene gleitende Durchschnitt glättet die Preisbewegung mithilfe des Digitalfilters für alle Kerzenhalter mit Ausnahme der neuesten, deren Anzahl der Filterzeitverzögerung entspricht. Diese Kerzenhalter werden durch kubische Spline-Anpassung unter Verwendung der Methode der kleinsten Quadrate geglättet. Die Bedingung des kombinierten gleitenden Durchschnitts und seiner Kontinuität der ersten Ableitung wird auf zwei sich kreuzende gleitende Durchschnittswerte festgelegt. Als Ergebnis haben wir den glatten gleitenden Durchschnitt, der die Preise ohne Zeitverzögerung genau nachverfolgt.
Eingabeparameter:
Perioden – Setzt die Übertragungsbreite des Niederfrequenzfilters auf 1 / (2 * Perioden);
Taps – Anzahl der Verzögerungseinheiten im Filter (muss eine ungerade Zahl sein), d. H. Der Filter muss Taps-Preise haben, um den neuen geglätteten МА-Wert zu bilden;
Fenster – Wählt die Filterannäherung folgendermaßen aus:
Fenster = 1 – rechteckiges Fenster;
Fenster = 2 – Hanning;
Fenster = 3 – Hamming;
Fenster = 4 – Blackman;
Fenster = 5 – Blackman-Harris.
Der erste Teil von MA, der mit dem Digitalfilter erstellt wurde, wird durch die blau-violette Kurve angezeigt. Der zweite Teil von MA, der durch kubische Spline-Anpassung erstellt wurde, wird durch die rote Kurve angezeigt.
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Basierend auf diesen Informationen können Händler weitere Preisbewegungen annehmen und ihre Strategie entsprechend anpassen.
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