Moving Average Vs Kalman Filter

Die Äquivalenz gilt nur für bestimmte Modelle, z. B. Random Walk Lärm EWMA oder lokalen linearen Trend Holt-Winter EWMA. State Space-Modelle sind viel allgemeiner als benutzerdefinierte Smoothers. Auch Initialisierung hat fundierte theoretische Grundlagen. Wenn Sie an zufälligem Gehen Lärm bleiben möchten, und Sie sind nicht vertraut mit dem Kalman-Filter, dann könnten Sie besser dran mit EWMAs. Ndash Dr G Oct 5 11 at 8:01 Zum Anfang: Die Äquivalenz des Kalman-Filters mit EWMA ist nur für den Fall eines zufälligen Fußes plus Rauschen und es wird in dem Buch, Prognose Structural Time Series Model und Kalman Filter von Andrew Harvey abgedeckt . Die Äquivalenz von EWMA mit Kalman-Filter für Random Walk mit Rauschen wird auf Seite 175 des Textes behandelt. Dort erwähnt der Verfasser auch, dass die Äquivalenz der beiden erstmals im Jahre 1960 gezeigt wurde, und verweist darauf. Hier ist der Link für die Seite des Textes: books. googlebooksidKc6tnRHBwLcCamppgPA175amplpgPA175ampdqewmaandkalmanforrandomwalkwithnoiseampsourceblampotsI3VOQsYZOCampsigRdUCwgFE1s7zrPFylF3e3HxIUNYamphlenampsaXampved0ahUKEwiK5t2J84HMAhWINSYKHcmyAXkQ6AEINDADvonepageampqewma20and20kalman20for20random20walk20with20noiseampffalse Hier Referenz, die eine ALETERNATIVE zum Kalman umfasst und erweiterten Kalman-Filter - es lieferte Ergebnisse, die die Kalman-Filter entsprechen, aber die Ergebnisse werden erzielt, viel schneller ist es doppelt Exponential Glättung: Eine Alternative zu Kalman Filter-Based Predictive Tracking. Im Abstract der Arbeit (siehe unten) die Autoren. Empirische Ergebnisse, die die Gültigkeit unserer Behauptungen unterstützen, dass diese Prädiktoren schneller, einfacher zu implementieren sind und gleichwertig mit den Kalman - und erweiterten Kalman-Filterprädiktoren arbeiten. Dies ist ihre Zusammenfassung Wir präsentieren neue Algorithmen für die prädiktive Nachverfolgung der Benutzerposition und Orientierung auf der Grundlage der doppelten exponentiellen Glättung. Diese Algorithmen, verglichen mit Kalman und erweiterten Kalman-Filter-basierten Prädiktoren mit abgeleiteten freien Messmodellen, laufen etwa 135-mal schneller mit äquivalenten Vorhersage-Performance und einfachere Implementierungen. Dieses Papier beschreibt diese Algorithmen im Detail zusammen mit dem Kalman und erweiterte Kalman Filter Prädiktoren getestet gegen. Darüber hinaus beschreiben wir die Details eines Prädiktor-Experiments und präsentieren empirische Ergebnisse, die die Gültigkeit unserer Behauptungen unterstützen, dass diese Prädiktoren schneller, einfacher zu implementieren sind und gleichwertig mit den Kalman - und erweiterten Kalman-Filterprädiktoren arbeiten. Ich glaube, dies wirklich beantwortet die Frage, warum die Kalman-Filter und MA geben ähnliche Ergebnisse, aber es ist tangential verwandt. Könnten Sie eine volle Ehrfurcht für das Papier Sie zitieren, anstatt einen bloßen Hyperlink hinzufügen Dies würde zukunftssicher Ihre Antwort, falls der externe Link ändert. Ndash Silverfish Es wurde nicht angenommen. Wie die Einleitung sagt, sollte es eine Alternative zu Kalaman sein, aber viel schneller. Wenn es oder eine andere Methode war quotexactlyquot das gleiche wie Kalman, basierend auf dem Thema des Artikels, hätte der Autor es erwähnt. Also wird die Frage beantwortet. Ndash jimmeh Die Äquivalenz des Kalman-Filters auf zufällige Wanderung mit EWMA ist in dem Buch Vorhersage Structural Time Series Model und Kalman Filter von Andrew Harvey abgedeckt. Die Äquivalenz von EWMA mit Kalman-Filter für zufällige Wanderungen wird auf Seite 175 des Textes behandelt. Dort erwähnt er, dass es zuerst im Jahre 1960 gezeigt wurde und gibt den Hinweis. Ndash jimmeh ist offline Benutzerbild von kalman Registriert seit: May 2008 Status: Member Profil Beiträge der letzten Zeit anzeigen: Alle Beiträge dieses Benutzers finden Diese Nachricht in einer Antwort zitieren Denken Sie nur an es als eine andere Art von exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die Einstellungen sind einfach. Für AppliedPrice verwenden Sie die folgenden: 0 - Open Preis 1 - Low Price 2 - High Price 3 - Close Price Ich habe keine anderen Arten von Preisen hinzugefügt, und aufgrund der Natur des Filters werde ich nicht mehr hinzufügen in beiden. Ich möchte erwähnen, dass die Zeit ein wenig anders ist, als Sie es in MAs gewöhnt sind. Es ist immer noch technisch das gleiche wie die Periode in einem EMA, aber aufgrund der Natur der Kalman-Filter, die die Periode hat nicht die gleiche Wirkung wie bei anderen beweglichen Durchschnitten. Sie können mit ihm spielen, aber ein persönlicher Vorschlag ist, den Zeitraum auf 20.50.100 oder höher zu halten. Der Kalman ist für einige generische Einstellungen jetzt eingerichtet, aber wenn jemand den Ehrgeiz hat, mit den Matrizen, die es für Berechnungen verwendet verwirren, lassen Sie mich wissen, und ich werde den Code schießen Sie Ihren Weg. Da, wie Sie feststellen, die normale Kalman cant wirklich effektiv eine langfristige Tendenzindikator wie ein 200 SMA ist, können Sie die mehrfache Zeitrahmenversion benutzen, um das Kalman auf längeren Zeitrahmen laufen zu lassen und dieses als quottrend indicator. quot persönlich zu verwenden Ich bevorzuge dies, da es weniger Verzögerung schafft und simuliert das Mitschneiden bei längeren Diagramm, um sicherzustellen, Signale Matchquot Theorie. Eine Idee ist, eine Daily oder H4 Kalman auf einer 15 oder 30 min Diagramm, und verwenden Sie es, um die langfristige Trend für diesen Tag spielen. Ich habe gerade beendet Debugging der Indikator heute, und obwohl sehr nützlich, ist diese Version des Indikators nicht wirklich mein Fokus jetzt. Ich arbeite an Optimierung es für meine spezifischen Bedürfnisse, die einige schwere mathematische Arbeit beinhaltet, aber diese Version ist Setup, um ein quotmiddle manquot in der Glätte vs Reaktionszeit Kampf, dass MAs immer Erfahrung sein. Darüber hinaus habe ich gerade diese heute habe ich nicht über eine Strategie, die derzeit angewendet wird, und ich habe nicht einen goldenen Weg zum Reichtum nur mit einem glatten Filter. Verwenden Sie den Filter, wie Sie möchten, vielleicht, wenn Sie Spielzeug herum mit ihm und kreativ es nur seinen Weg in Ihre nächste Trading-Strategie zu finden. Verschiedene Kalman-Perioden - Blue: 500 Kalman - Lichtblau: 200 Kalman - Grün: 100 Kalman - Red: 50 Kalman - Orange: 20 Kalman i295.photobucketalbumsm. Manperiods. gif Kissn den ganzen Weg nach oben Mitglieder müssen mindestens 0 Gutscheine in diesem Thread posten. 0 Trader die sich gerade ansehen Forex Factoryreg ist ein eingetragenes Warenzeichen.