A equivalência é válida apenas para certos modelos, e. EWMA de andamento aleatório ou tendência linear local holt-winters EWMA. Os modelos de espaço do estado são muito mais gerais do que os softwares personalizados. Também a inicialização tem bases teóricas mais sólidas. Se você quiser ficar com o barulho de caminhada aleatório, e você não está familiarizado com o filtro de Kalman, então você pode estar melhor com EWMAs. Ndash Dr G 5 de outubro 11 às 8:01 Para começar: A equivalência do filtro de Kalman com EWMA é apenas para o caso de uma caminhada aleatória mais ruído e está coberto no livro, Previsão de modelo de série de tempo estrutural e filtro de Kalman por Andrew Harvey . A equivalência de EWMA com o filtro de Kalman para andar aleatório com ruído é abordada na página 175 do texto. Lá, o autor também menciona que a equivalência dos dois foi mostrada pela primeira vez em 1960 e dá referência a ele. Aqui está o link para a página do texto: books. google/booksidKc6tnRHBwLcCamppgPA175amplpgPA175ampdqewmaandkalmanforrandomwalkwithnoiseampsourceblampotsI3VOQsYZOCampsigRdUCwgFE1s7zrPFylF3e3HxIUNYamphlenampsaXampved0ahUKEwiK5t2J84HMAhWINSYKHcmyAXkQ6AEINDADvonepageampqewma20and20kalman20for20random20walk20with20noiseampffalse Agora aqui é referência que cobre uma ALETERNATIVE ao Kalman e filtros de Kalman estendido - que produziu resultados que correspondem ao filtro de Kalman, mas os resultados são obtidos muito mais rápido É Suavização exponencial dupla: uma alternativa ao rastreamento preditivo baseado no filtro de Kalman. Em Resumo do trabalho (veja abaixo), os autores afirmam. Resultados empíricos que sustentam a validade de nossas afirmações de que esses preditores são mais rápidos, mais fáceis de implementar e executam de forma equivalente ao Kalman e aos preditores de filtragem de Kalman estendidos. Este é o seu Resumo. Apresentamos novos algoritmos para o rastreamento preditivo da posição e orientação do usuário com base em suavização exponencial dupla. Esses algoritmos, quando comparados com Kalman e preditores de base de filtro Kalman estendidos com modelos de medição sem derivação, funcionam aproximadamente 135 vezes mais rápido com desempenho de previsão equivalente e implementações mais simples. Este artigo descreve esses algoritmos em detalhes, juntamente com o Kalman e os preditores de filtro de Kalman estendidos testados. Além disso, descrevemos os detalhes de um experimento preditor e apresentamos resultados empíricos que suportam a validade de nossas afirmações de que esses preditores são mais rápidos, mais fáceis de implementar e realizam equivalentemente os preditores de filtragem Kalman e Kalman. Respondeu 8 de abril às 2:06 I39m don39t acho que isso realmente responde a pergunta sobre por que o filtro de Kalman e MA dão resultados semelhantes, mas é tangencialmente relacionado. Você poderia adicionar uma reverência completa para o papel que você cita, em vez de um hiperlink nulo. Isso faria prova do futuro sua resposta no caso de o link externo mudar. Ndash Silverfish Apr 8 às 5:46 Não era suposto ser. Como a introdução diz, isso significou ser uma alternativa para Kalaman, mas muito mais rápido. Se ele ou outro método fosse citado exatamente como Kalman, com base no tópico do artigo, o autor teria mencionado isso. Então, a esse respeito, a questão é respondida. Ndash jimmeh 9 de abril às 12:15 A equivalência de filtro de Kalman para caminhada aleatória com EWMA é coberta no livro Forecast Structural Time Series Model e Kalman Filter by Andrew Harvey. A equivalência de EWMA com o filtro Kalman para caminhada aleatória é abordada na página 175 do texto. Lá, ele menciona que foi mostrado pela primeira vez em 1960 e fornece a referência. Ndash jimmeh 9 de abril às 12: 54Kalman Filter - New Moving Average Registrado em maio de 2008 Status: Membro 58 Posts Anexado é a versão cumprida tanto para o quadro de tempo múltiplo quanto para o quadro de tempo único Kalman Filter. Basta pensar nisso como um tipo diferente de média móvel exponencial. As configurações são diretas. Para AppliedPrice, use o seguinte: 0 - Open Price 1 - Low Price 2 - High Price 3 - Close Price Eu não tenho nenhum outro tipo de preço adicionado, e devido à natureza do filtro, não vou adicionar mais nenhum. Gostaria de mencionar que o período é um pouco diferente do que você está acostumado nas MAs. Ainda é tecnicamente o mesmo que o período em uma EMA, mas devido à natureza do filtro de Kalman, o período não tem o mesmo efeito que em outras médias móveis. Você pode brincar com isso, mas uma sugestão pessoal é manter o período em 20,50,100 ou superior. O Kalman está configurado para algumas configurações genéricas no momento, mas se alguém tiver a ambição de mexer com as matrizes que usa para os cálculos, avise-me e vou atirar o código no seu caminho. Uma vez que, como você vai notar, o Kalman normal realmente não pode realmente ser um indicador de tendência de longo prazo como 200 SMA, você pode usar a versão de quadros múltiplos para executar o Kalman em intervalos de tempo mais longos e usá-lo como um indicador quotstend. quot pessoalmente Eu prefiro isso, uma vez que cria menos lag e simula o quotlooking no gráfico mais longo para garantir que os sinais correspondam à teoria. Uma idéia é traçar um Diário ou H4 Kalman em um gráfico de 15 ou 30 min, e usá-lo para jogar fora a tendência de longo prazo para esse dia. Eu acabei de depurar o indicador hoje e, embora altamente útil, esta versão do indicador não é realmente o meu foco agora. Estou trabalhando na otimização para minhas necessidades específicas, o que envolve algum trabalho de matemática pesado, mas esta versão é configurada para ser uma manobra quotmiddle na batalha de tempo de suavidade versus tempo de resposta que as MAs sempre experimentam. Além disso, desde que acabei de concluir hoje, não tenho uma estratégia que esteja sendo aplicada atualmente, e não tenho uma estrada dourada para riquezas apenas usando um filtro mais suave. Use o filtro como quiser, talvez se você brincar com ele e se tornar criativo, talvez possa encontrar seu caminho na sua próxima estratégia de negociação. Períodos de Kalman diferentes - Blue: 500 Kalman - Azul claro: 200 Kalman - Green: 100 Kalman - Red: 50 Kalman - Orange: 20 Kalman i295.photobucket / albums / m. Manperiods. gif Kissn até o topo Os membros devem ter pelo menos 0 comprovantes para postar neste tópico. 0 comerciantes que visualizam agora Forex Factoryreg é uma marca registrada.
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