Hodrick Prescott Filter Moving Average

Meta Trader 4 - Indicators Hodrick Prescott aanwyser - aanwyser vir Meta Trader 4 Die Hodrick Prescott Filter (HPF) is 'n instrument wat gebruik word om skommelinge van statiese ekonomiese reeks en vir detrending verwyder. In dinamiese reeks soos FOREX aanhalings sal dit voortdurend verander. Die aangehegte aanwyser is iets soos 'n bewegende gemiddelde ekwivalent dat die HPF waarde vir 'n gegewe bar toon sodat dit gewoond te verf. Sommige van die kenmerke is: Dit wys mark neiging gebaseer op kies tendens sterkte Dit kan vertoon (of nie) HPF Dit toon tot 2 bands gesentreer op MA of op HPF MTF ondersteuning nobs: die aantal HPF bars lambda: die dambing faktor tydraamwerk : die toepassing tydraamwerk prys: die prys waarop HPF geëvalueer, dieselfde as IMA () vertraging: toon die MA deur die vertraging (of die bevordering as negatief) die HPF tendens: kies die tendens sterkte (hoeveel opeenvolgende HPF bars om te kyk) toekoms : toon HPF toekoms bars bands: as gt0 die aantal bars vir orkes berekening band: die afwyking vir orkes (iflt0) dan gesentreer op HPF type: die tipe orkes -1HPF 0applied prys 1mean 2extreme prys 3closest prys 4median 5typical 6weighted verf: indien dit waar is prosesse elke blok punte: indien dit waar erwe up / verslechtering neiging as punt op MA waarskuwings: in staat stel waarskuwing klank: die lêernaam van 'n WAV-lêer te gebruik vir klank Alers geskiedenis: die getal van die geskiedenis bars om te verwerk, 0all geskiedenis (neem tyd om laai die aanwyser) Meta Trader 4 - Indicators Hodrick-Prescott Channel - aanwyser vir Meta Trader 4 Kort beskrywing van die kanaal Hierdie kanaal is die vergrote weergawe van die kanaal vir MQL5 hersien vir MQL4. In die eerste plek is die gefilterde Close prys waardes bereken. Dan is dit gefiltreer met 'n groter tydperk. Die resultaat is twee skikkings: HP en HPSlow. Die volgende stap is die berekening van die standaard afwyking van die HP relatief tot die HPSlow en kanaal plot. Die aanwyser toon die waarde van die gemiddelde verspreiding en die verhouding van die breedte kanaal na die HPSlow waarde op die bar nul as 'n persentasie in die onderste regterkantste hoek van die grafiek. Dubbelklik op die teks etiket om dit te sleep na die lokasie. Dit kan verwyder word deur te druk op die DEL sleutel. Die teks weer verskyn wanneer jy tydsraamwerke. Hoe om korrek die waardes van hierdie kanaal Hierdie kanaal is gebaseer op die Hodrick-Prescott filter interpreteer, dit is een van die digitale filters sonder vertragings. Hierdie tipe filters kyk mooi in vergelyking met die bewegende gemiddelde, maar hulle is teruggeteken by elke nuwe bar. Waarom gebeur dit Trouens, dit is wiskundig onmoontlik om 'n eerlike filter implementeer sonder vertragings. Enige filter sal 'n vertraging gelyk aan of groter is as die aantal bars vir gemiddelde het. Dit kan maklik gesien word deur die verandering van die tydperk in die bewegende gemiddelde aanwyser. Hoe groter die tydperk, hoe beter is die glad nie, maar hoe groter is die vertraging. Daar is net een manier om die vertraging te verwyder. Die suiwer vorm van die algoritme is soos volg: dit nodig is om die insette bars weer filter van links na regs eerste, dan filter die gevolglike ry, hierdie keer van regs na links. Daarbenewens het die aanvanklike rigting nie saak nie, solank as wat die tweede filter word uitgevoer in die teenoorgestelde rigting. Trouens, die verskillende filters sonder vertragings bied verskillende grade van kompromie tussen die vertraging en die smoothing. Maar dit moet duidelik verstaan ​​word dat die volmaaktheid nie bereik kan word, want dit is nie moontlik om die toekoms te vertel. Hierdie filter moet gebruik word om die onmiddellike (op die vlak van 'n paar nuwe bars) bepaal rigting van die prys beweging. As die een sowel as kanaal en die standaardafwyking kanaal is verbonde aan die grafiek, sal dit duidelik dat hul voorskrifte is naby aan mekaar naby die eerste (regterkantste) bars wees. Maar as die standaardafwyking kanaal is gestip deur drie reguit lyne, hierdie kanaal toon die rigting van die prys in die geskiedenis met 'n sekere mate van akkuraatheid. Verder het die dieper die geskiedenis, hoe laer die vlak van akkuraatheid. Gedurende die aanpassing van die aanwyser op die MQL4 ek spesifiek die kode wat die sterte van die kanaal trek bygevoeg. Doen dit in die 1 tydperk, wag vir 'n halfuur sonder om die tydperk, en jy sal die kanaal swaaiende stert sien. Die stert verdwyn wanneer jy tydsraamwerke. Dit word aanbeveel om die aanwyser vir scalping gebruik, dit is nie geskik vir die langtermyn strategieë of vir die vervanging van die eerlike bewegende gemiddelde. Aanwyser insette parameters: HP Fast tydperk het die HP filter tydperk HP Slow Tydperk die HPSlow filter tydperk FONTCOLOR font colorparing Prys-tot-verdienste-verhoudings: Die SP 500 Stuur P / E en die Kaapse Brendan Costello is 'n bydraende skrywer. Die prys van 'n voorraad en sy verdienste per aandeel toelaat dat beleggers om die groeipotensiaal van individuele maatskappye te evalueer. Hierdie twee stukkies inligting gekombineer kan word om verhoudings wat die relatiewe waardasie van maatskappye op te spoor met verloop van tyd te produseer. Een gewilde metrieke is die prys-tot-verdienste-verhouding (p / v verhouding). Wanneer 'n P / V-verhouding is hoog, is dit dikwels 'n teken dat óf pryse of verdienste sal verander om die verhouding terug na sy gemiddelde bring. Sommige mense gebruik die verhouding om te sien of 'n voorraad oorwaardeer, as hulle dink die prys is te hoog word deur die verdienste. Ons kyk na 'n paar variasies van die P / V-verhouding en vergelyk die soorte inligting elke bied. Die P / V-verhouding is bereken word deur die huidige aandeelprys van 'n maatskappy deur 'n mate van sy verdienste. Die verhouding kan bereken word op twee maniere: vorentoe of sleep. Die sleep P / V-verhouding gebruik 'n companyrsquos historiese verdienste data, terwyl die verwagte p / V-verhouding gebruik van 'n raming van toekomstige verdienste. (Spesifiek, die verwagte PV gebruik analystsrsquo konsensus verdienste voorspel vir die volgende 12 maande.) Sedert die verwagte p / V-verhouding gebruik projeksies van toekomstige verdienste, dit het die voordeel van kyk na verwagte verdienste, eerder as die huidige verdienste, wat 'n hoë mag wees of verneder ter wille van eenmalige faktore wat donrsquot die vooruitsigte van die firma te weerspieël. Aan die ander kant, kan 'n companyrsquos vorentoe P / E kunsmatig afgeblaas deur 'n rooskleurige verdienste skatting, veral in 'n bloeitydperk. Daarbenewens verdienste is wisselvallig in die kort termyn, en winsmarges is geneig om terug te keer na 'n lang termyn gemiddelde oor 'n besigheid cyclemdashfurther vertroebel die nut van die verwagte p / E. Tog, is die verwagte p / E dikwels gebruik om die waardasie van 'n maatskappy met betrekking tot hoeveel hulle eintlik verwag om te verdien analiseer. Een variant van die verwagte p / V-verhouding is die SampP vorentoe P / V-verhouding, wat bereken is met die prys en verdienste van die 500 aandele wat die SampP 500 indeks bestaan, wat ons toelaat om die waardasie van 'n groot monster van maatskappye oor te spoor tyd. Die gemiddelde SampP 500 P / E vorentoe verhouding vir die tydperk 1990 tot Julie 2015 is 16,5. Die verwagte p / E dramaties gestyg in die laat 1990's, in retrospek dalk sein die einde van die aandelemark oplewing. Figuur 1. SampP 500: P / E, verwagte p / E, en gemiddeldes Notes: Schaduw bars dui resessies. Laaste opmerking: 2015/07/06. Bron: Bloomberg LP. Die verwagte p / E moet nie gesien word as 'n onfeilbare aanduiding van waar pryse sal beweeg. Sedert 2006 het die SampP vorentoe P / V-verhouding is oor die algemeen laer as die 15-jaar gemiddelde en heelwat laer as die hoogtepunte gesien in die 1990's gebly. In die besonder, het die verhouding nie wesenlik verhoog voor die 2007-2008 finansiële krisis en het 'n sterk sein nie voorsien voordat die daaropvolgende beermark. Meer onlangs het die verhouding gegroei teen 'n aansienlik stadiger tempo as die SampP 500 voorraad indeks, miskien daarop dui dat aandeelpryse is geregverdig deur hoër verwagte verdienste. Om reg te stel vir 'n paar van die probleme met die gebruik van die verwagte p / V-verhouding, Yale ekonoom Robert Shiller het 'n nuwe maatstaf: die siklies aangepaste prys-tot-verdienste-verhouding (KAAP). Hierdie verhouding verdeel die SampP 500 indeks deur sleep 10-jaar gemiddelde verdienste. Omdat hierdie metode gebruik historiese data, dit elimineer enige skatting vooroordeel, en die 10-jarige horison glad uit korttermyn-wisselvalligheid en variasie oor die sakesiklus. Tog het die 10-jarige drumpel is arbitrêre en kan overcompensatemdashmeaning dit is minder sensitief vir variasies in verdienste wat plaasvind binne 'n tydperk van 10 jaar. Ons sien gedefinieer pieke in die Kaap in die laat 1920's, voor die Groot Depressie, en in die laat 1990's voor die gekraak van die dot-com borrel. Korreksies plaasgevind onmiddellik na beide van hierdie pieke en weer tydens die Groot Resessie. Die gemiddelde waarde van die Kaap oor die tydperk is 16,62. Een standaardafwyking op en af ​​aangedui op die grafiek hieronder, wat 67 persent van die waardes van die KAAP vang. Ons sien dat in die mees onlangse post-resessie datapunte, die Kaap is klim bo die een-standaard-afwyking bar, en maatskappye is besig om relatief hoër gewaardeer. Figuur 2. Ontbinding van KAAP Laaste opmerking: Junie 2015 Bron: Shiller, ldquoIrrational Exuberance. rdquo Ons kan die KAAP ontbind in sy twee samestellende dele: markpryse totaal maatskappy en totaal verdienste. Let daarop dat die totale komponente om hul werklike waardes aangepas deur verdiskontering vir inflasie. Histories, sien ons dat verdienste en pryse het grootliks saam, wat beteken dat nie een maat buite verhouding is wat die Kaap. Begin in die laat 1990's, maar ons sien dat die pryse aansienlik vinniger as inkomste het gegroei. Figuur 3. siklies aangepaste P / E Laaste opmerking: Junie 2015 Bron: Shiller, ldquoIrrational Exuberance. rdquo As die KAAP beweeg te ver bo die tendens, dit vonke uit vrees dat 'n ongeluk of beermark is komende. Om die CAPErsquos posisie analiseer, al is, jy moet 'n tendens te definieer. Die eenvoudigste definisie is die langtermyn-gemiddelde, wat ons wys op die ontbinding grafiek. Nog 'n moontlike tendens is een wat beweeg. Om 'n bewegende tendens analiseer, gebruik ons ​​'n Hodrick-Prescott (HP) filter, wat 'n gladde tendens wat wissel met verloop van tyd bied. Die onderstaande grafiek toon die oorspronklike KAAP data met die HP-gefilterde data wat bo-oor dit. In vergelyking met die oorspronklike reeks, die stryk data is baie strenger rondom die gemiddelde waarde. In die besonder, die pieke van die laat 1920's en laat 1990's, maar nog steeds teenwoordig is, is aansienlik verminder in grootte, as gevolg van hul korte duur. Hoewel onlangse KAAP vlakke lyk hoog in vergelyking met die langtermyn gemiddelde vlak, in vergelyking met die HP tendens hulle donrsquot kyk besonder hoog. Met inagneming van die huidige waarde van die Kaap van 'n historiese perspektief, sou ons verwag dat 'n markregstelling om dit nader aan die gemiddelde bring. Dit is egter net 'n bietjie bo die HP filter bewegende gemiddelde waarde, en dit val binne die standaardafwyking bands van die HP filter. Figuur 4. Kaap met Hodrick-Prescott Filter Laaste opmerking: Junie 2015 Bron: Shiller, het ldquoIrrational Exuberance. rdquo Die P / V-verhouding nuttig bewys in die verlede vir die opsporing van wanneer die aandelemarkte is oorwaardeer en op pad na 'n regstelling. Maar sedert die vroeë 2000's die ekonomie dalk struktureel verander byvoorbeeld, kan die tipe werk wat beskikbaar is of die nywerhede wat ry groei nou anders as in die verlede wees. Hierdie faktore kan in ag geneem word by die beoordeling van wat is ldquonormalrdquo of ldquoovervaluedrdquo in todayrsquos markte. 'N bewegende gemiddelde voorstelling van die P / V-verhouding, soos die Kaap met die HP filter, stel ons in staat om 'n beter analiseer of die P / V-verhouding is werklik bo sy tendens. Nuus Manufacturing of Kwalifikasie Intensiewe arbeidsmarkte: Waar kom die kinders van Nie-kollege gegradueerdes verdien meer Grade Hierdie analise gebruik die Nasionale Longitudinale Opnames van Jeug om die verhouding tussen die industriële samestelling en die opvoedkundige bereiking van kinders wie se ouers het net 'n hoërskool te ondersoek onderwys of minder. Die resultate dui daarop dat die opvoedkundige bereiking van hierdie jeugdiges is gekorreleer met die streke industriële mengsel, maar op 'n manier wat 'n bietjie vreemd mag lyk. Lees meer grawe in die afwaartse neiging in verbruikers inflasieverwagtinge Sedert die middel-2014, het die langtermyn inflasie verwagtinge van verbruikers is dalende. Ons ontleed Universiteit van Michigan Opnames van verbruikers micro en vind dat 'n afname in onsekerheid oor toekomstige inflasie is 'n beskeie deel van die storie oor hierdie periodbut dit die hele storie verteenwoordig by die oorweging van die veranderinge in die verwagtinge sedert 2012. Lees meer Tendense in Uitgawes deur die Amerikaanse kolleges en universiteite, 1987-2013 Hierdie Ekonomiese Kommentaar studies tendense in besteding deur die Amerikaanse kolleges en universiteite in breë kategorieë uitgawes tussen 1987 en 2013. Lees meer Upcoming Events Sien alle 12.01.16 die Federale Reserwebank van Cleveland en die Kantoor van Finansiële Navorsing nooi die voorlegging van navorsing en beleid georiënteerd vraestelle vir die finansiële stabiliteit Konferensie 2016 gehou sal word 01-02 Desember, 2016, in Washington DC. An oordeel kundige vir die keuse van nodig. In die algemeen, die einde is aan nul, hoe nader is gefiltreer tendens om die oorspronklike reeks. Net so, as benaderings oneindigheid, die gefilterde tendens word 'n reguit lyn. As lambda is nul of negatief, NxHP terugkeer waarde indien lambda is ontbreek, en frekwensie waarde gegee word lambda stel om: 1600 (kwartaallikse data), 6.25 (jaarlikse data) of 129600 (maandelikse data). In die geval dat lambda en data frekwensie ontbreek, lambda ise stel om 'n verstek waarde van 1600. moet die insette data voor HP filter behoorlik seisoenale aangepaste wees. HP Ontleding is suiwer historiese en statiese (geslote domein). Die filter veroorsaak misleidend voorspellings wanneer dinamiese gebruik sedert die algoritme veranderinge (tydens iterasie vir minimalisering) die afgelope staat (in teenstelling met 'n bewegende gemiddelde) van die tydreeks te pas vir die huidige stand, ongeag die grootte van lambda gebruik. In vergelyking met ander tegnieke, soos die produksie funksie benadering of die Kalman filter, die HP filter vorm 'n vinnige en maklik om te gebruik alternatief. Lêers Voorbeelde Verwysings Hodrick, R. Prescott, E. (1997): Naoorlogse VS Sakesiklusse: 'n empiriese ondersoek, Journal of geld, krediet en Banking, 29 (1), pp 1-16.. Beveridge, S. Nelson, CR (1981):. 'N nuwe benadering tot Ontbinding van ekonomiese tydreekse in permanente en verbygaande komponente met besondere aandag aan Meting van die sakesiklus, Journal of Monetêre Ekonomie, No. 7, pp 151-174 Hamilton , J. D. Tydreeksanalise. Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6 Tsay, Ruey S. Ontleding van finansiële tydreekse John Wiley amp kinders gehad. (2005), ISBN 0-471-690740 Verwante LinksWhy wat jy moet gebruik nooit Hodrick-Prescott Filter Een baie gemeenskaplike taak in finansies en ekonomie is om die onderliggende tendens van 'n tydreeks te bereken. Dit is 'n bekende probleem in kommunikasiestelsels, en dit is tot stand gebring deur die ontwerp van 'n laaglaatfilter. 'n filter wat 'n hoë-frekwensie komponente van 'n inset elimineer. Vir 'n harde-tot-verstaan ​​redes, sommige ekonome gebruik die Hodrick-Prescott Filter (die HP Filter) as 'n laaglaatfilter. Ongelukkig, die HP Filter skend verskeie beginsels van filter ontwerp, en genereer misleidend uitset. As gevolg hiervan, moet dit nooit gebruik word. Alhoewel hierdie onderwerp klink redelik tegniese probleme kan maklik grafies geïllustreer. Selfs as jy nie belangstel in jouself filter reeks, moet hierdie probleme in gedagte gehou word wanneer jy kyk na ekonome navorsing as dit gebaseer is op die gebruik van hierdie filter. Die gevolgtrekkings kan gebaseer wees op defekte wat deur die filter tegniek. Agtergrond Die implementering van die HP Filter is baie kompleks, en ek dink dat hierdie kompleksiteit gee die tegniek 'n aura van sofistikasie. Aangesien jy nooit die filter moet gebruik, is daar geen rede om te kyk na die wiskunde daaragter. Maar as jy wil, die HP filter word in hierdie R taal dokumentasie (die mFilter pakket, gebruik ek hierdie pakket om die resultate hierin te genereer). bo die grafiek toon 'n tipiese gebruik van die HP Filter - gebruik dit om tendens (werklike) BBP te bereken. Die boonste paneel toon die oorspronklike reeks en die filter uitset, wat verwys na die tendens in die ekonomie literatuur. Die tendens is 'n mooi gladde lyn wat deur die BBP-reeks pas. (Let asseblief daarop dat ek die gebruik van hierdie as 'n voorbeeld dat 'n eenvoudige intuïsie vir die probleme met die HP filter bied. As ek onder let, hoewel die HP filter histories gebruik is vir hierdie doel, die meeste ernstige pogings om potensiële BBP te bereken nou gebruik verskillende tegnieke.) (op 'n tegniese noot, ek bereken die reeks soos volg. Ek het eers omskep BBP deur die neem van die logaritme van die waarde daarvan. Dit vat bestendige eksponensiële groei tot 'n reguit lyn. Ek bereken dan die tendens van die log BBP, óf gebruik van die HP filter of 'n alternatiewe tegniek. Ten slotte, ek die tendens vir die BBP te bereken deur die eksponensiële van daardie tendens reeks. Al my berekeninge gebruik die smoothing parameter waarde van 1600, wat dieselfde waarde wat almal gebruik vir kwartaallikse data . Hoekom 1600, en nie 100 Daar is 'n lang verduideliking (wat mag of nie mag nie oortuigend wees) Professor Karl Whelan het die kursus sluit 'n opsomming verklaring UPDATE:. Let asseblief daarop dat die oorspronklike verklaring van die 1600 parameter keuse was sarkasties en heeltemal onregverdig . Klaarblyklik het ek in 'n meer vrygewige bui vandag, en die teks opgedateer. Ek wil graag die opmerkings elsurexiste bedank vir die verskaffing van die verwysing en klop my vingers oor my opmerking. Die onderste paneel toon die afwyking van die BBP van die tendens bereken deur die HP filter. Dit word as 'n persentasie van die BBP. Interessant genoeg, dit blyk dat Amerikaanse reële BBP is 1 hierbo tendens, wat skrikwekkend wees as jy 'n band bul - en as die HP filter was betroubaar (Ek bespreek dit verder hier onder). Sedert die gefilterde reeks Ek bereken is baie naby aan mekaar in vlak terme, sal ek nou demonstreer filter uitsette deur die afwyking in die tendens dat hulle genereer. As 'n eenkant, baie mense gebruik 'n afwyking van die BBP van sommige tendens as 'n maatstaf van die uitset gaping. Ek wil daarop wys dat die twee begrippe moet geskei word, as wat ons nodig het om 'n sterk model aannames te maak om die oortuiging dat die uitset gaping naby BBP tendens moet regverdig. As 'n voorbeeld, die relatief lae groeikoers van die BBP sedert die einde van die finansiële krisis beteken dat groei tendens BBP laer, maar dit beteken nie noodwendig dat potensiële BBP-groei is laag. Hoekom Die HP Filter Sak vir real-time Gebruik Die belangrikste probleem met die HP filter kan gedemonstreer word deur hoe dit optree onder verskillende scenario's. In die boonste paneel van die grafiek hierbo, ek wys drie tydreekse van die groeikoers: historiese data (tot 2014q4, in swart), 'n scenario van 'n sterk groei (meer akkuraat, sterker groei - 'n 3 jaarlikse koers, in rooi), en 'n scenario van 'n ligte resessie (2 inkrimping oor 2/4, en dan terug te keer na 1.5 jaargrondslag groei, in blou). Die onderste paneel wys wat gebeur met die HP filter uitset, na gelang van die scenario. Die afwyking van tendens aan die einde van die datastel is hersien. As ons sterker groei, is die skatting van die reële BBP wat bo die tendens aan die einde van 2014 hersien weg, en dit blyk dat die ekonomie was net naby die tendens waarde. Aan die ander kant, indien die ekonomie val in 'n resessie, die ekonomie lyk soos dit was so ver bo die tendens soos dit was in 2007. Dit gebeur omdat die HP filter is nie-oorsaaklike, die waarde by 'n punt in die tyd hang af van toekomstige waardes van die tyd reeks. Ons kan 'n nie-kousale filter uitset bereken as ons toegang tot die reeks data oor die hele tyd, maar ons kan nie die uitset waardes in reële tyd te bereken. Om hierdie rede, nie ingenieurs nie kyk na nie-kousale filters, behalwe in die aanvanklike lesings van 'n kursus oor sisteemteorie. Die meeste statistiese agentskappe het gedink dit uit 'n geruime tyd gelede, en hulle nie meer gebruik maak van die HP filter vir dinge soos skatting van die tendens BBP. (Ek het nie regtig gekyk na die nuwe tegnieke wat gebruik word, wat gewissel is.) Die ekonome wat voortgaan om die HP filter gebruik blyk te teoretici wat nie te bekommerd oor ekonometrie sowel mark ekonome (en bloggers) wat ontledings saam te gooi nie redelik vinnig. Binne finansies, praktisyns wil dikwels reëlmatige reeks as insette tot die verhandeling reëls gebruik. Nie-oorsaaklikheid elimineer onmiddellik die HP filter van oorweging, as enige handel reël wat gebaseer is op toekomstige pryse sterk opbrengste in back testing moet genereer. Historiese analise 'n Mens kan dan argumenteer dat dit dalk die HP filter kan gebruik word vir historiese analise. Sedert die data wat ons is op soek na is vasgestel (behalwe weergawes), kan die nie-oorsaaklikheid nie 'n probleem wees. Die probleem met hierdie lyn van argument is dat die HP filter uitset is onbetroubaar naby die eindpunte van die datastel. Ongelukkig het ons nie wat naby middel weet. Die boonste paneel van die grafiek hierbo toon hoe die skatting van die afwyking van tendens is afhanklik van die monster wat jy kies. Die swart lyn toon die geskatte afwyking van tendens wanneer ons 'n datastel wat loop van 1990q1 om 2007q4 gebruik, en die rooi lyn gebruik die datastel wat eindig in 2014q4. Die eindpunt van die korter monster (einde 2007) toon die BBP naby tendens, wat is die inherente neiging van die HP filter. Dit is heeltemal anders as die prentjie wat gegee word deur die gebruik van die groter monster. Die onderste paneel toon die analise met behulp van 'n sinvolle filter - die gesentreerde bewegende gemiddelde (Ek gebruik 21 periodes, of 5 jaar en 1 kwartaal). Die gesentreerde bewegende gemiddelde is 'n bewegende gemiddelde waar die opbrengs is tyd verskuif deur 'n voorsprong van die helfte van die bewegende gemiddelde. In hierdie geval, die 21-tydperk bewegende gemiddelde is die gemiddeld van 'n punt in die tyd, plus die tyd punte wat binne 10 periodes aan weerskante. (Aangesien daar 10 periodes aan elke kant, plus die middel punt, daar is 21 punte word gemiddeld.) Soos die HP filter, die gesentreerde bewegende gemiddelde is nie-kousale. Die gesentreerde bewegende gemiddelde is nie gedefinieer oor die hele interval, soos ons verloor die eerste en laaste 10 punte in die datastel. Maar waar dit gedefinieer, dit is baie naby aan die HP filter waarde. As ek sou frase dit, die HP filter is amper so goed soos die gesentreerde bewegende gemiddelde. (Ek het geen moeite om die filter parameters aan te pas sodat die uitgange is nader aan mekaar gemaak.) Daarbenewens het die gesentreerde bewegende gemiddelde vertel ons waar om te gooi uit die data punte aan die einde van die data - daar is geen uitset gedefinieer vir waar die resultate sal sketchier wees. Die HP filter metode bied geen insig in waar ons nodig het om die onbetroubare eindpunt data af geweld. 'N kommunikasie of beheer stelsel ingenieur sou beswaar dat bewegende gemiddeldes (insluitend gesentreer bewegende gemiddeldes) oor die algemeen nie binne ingenieurswese gebruik word. Hulle het 'n paar ongelukkige tendense tot 'n hoë frekwensie geraas groot maak. Dit kan geïnterpreteer word as die basis-effek wat jy sien in die uitset. (A skok tref 'n bewegende gemiddelde sowel as dit gaan die gemiddelde, en wanneer dit druppels uit.) Tipies, lae orde oordragsfunksies gebruik die mees basiese van wat bekend staan ​​as die eksponensiële bewegende gemiddelde in die ekonomie. As ek 'n handel reël bou, sou ek hierdie filters in plaas van 'n bewegende gemiddelde gebruik, maar vir my doeleindes hier, ek gebruik die eenvoudigste om filter te verduidelik - die bewegende gemiddelde. My gevoel is dat byna al my teikengehoor met ondervinding in finansies of ekonomie weet wat 'n bewegende gemiddelde is die eksponensiële bewegende gemiddelde is ongelukkig eksotiese. (Vir elektriese ingenieurs, die situasie is omgekeer.) Sien my primer op aangepaste verwagtinge vir meer bespreking van die eksponensiële bewegende gemiddelde filter. Wat doen ons in reële tyd 'n gesentreerde bewegende gemiddelde is redelike oplossing vir historiese data-analise. Vir skattings van die huidige waardes, oplossings verskyn minder bevredigend. Die rede hiervoor is dat as ons onsself beperk tot oorsaaklike filters, ons het 'n onvermydelike vertraging gebou in ons filter uitgange. Die situasie vir die gesentreerde bewegende gemiddelde is die maklikste om te verduidelik. Sisteemteorie tekste gewoonlik begin met die nie-oorsaaklike gesentreer bewegende gemiddelde, want dit het die skoonste frekwensiedomein verteenwoordiging. Ons voeg dan 'n tydsverloop om dit te maak in 'n standaard bewegende gemiddelde, wat is oorsaaklik. Met ander woorde, 'n bewegende gemiddelde is die beste beskou as 'n gesentreerde bewegende gemiddelde plus 'n tydsverloop. Vir ander filters, die bewys van die rede waarom 'n rukkie neem ingevoer vereis dat die gebruik van frekwensiedomeinanalise. Daar is die ekwivalent van 'n bewaringsgebied wet wat verduidelik waarom jy 'n kompromis tussen filter hoë frekwensie sein komponente en die tyd vertraging in die uitset. Die bewys van hierdie kan gevind word in die meeste digitale seinverwerking handboeke. Een skynbare uitsondering wat baie bekend is in die ekonomie is die konsep van seisoenale aanpassing. Toe hulle seisoenaal data aan te pas, statistici hoop om te kanselleer uit seisoenale geraas met behulp van 'n model-gebaseerde benadering. Ongelukkig sal hierdie modelle slegs werk as die seisoenale patroon is stabiel, wat nie altyd die geval nie. Ten einde 'n vooroordeel te vermy, seisoenale aanpassing gedoen moet word in 'n nie-kousale mode. Seisoenale aanpassing is meer van 'n kuns as 'n wetenskap. 'N meer formele lys van defekte van die HP Filter Ek sal nou 'n meer formele kort kritiek van probleme met die HP filter. Nie-oorsaaklikheid. Soos hierbo bespreek. Onbekende bedrag ongeldig punte op punte van interval. Hierdie probleem is uiters krities dat ons nie weet waar die data is gemors. Bestryk intensiewe. Afval hulpbronne. Black box implementering. Dit is moeilik om te sien wat die eienskappe is van hierdie oplossing, in teenstelling met alternatiewe wat skoon frekwensiedomein voorstellings. Magic insette parameter. Dit is baie moeilik om te sien wat die parameter lambda verteenwoordig. (Ja, daar is 'n storie agter dit, maar dit is nog steeds nie baie nuttig wanneer dit vergelyk word om sinvol ontwerp digitale filters. Die verhaal berus op arbitrêr lang insette, dit is presies nie 'n kenmerk van RAL-wêreld ekonomiese reeks.) Daar is geen voordele van die HP filter oor 'n gesentreerde bewegende gemiddelde, en dit het die bogenoemde nadele. 'N Mens kan 'n meer algemene nie-kousale Eindige Impulse Response (FIR) filter gebruik om 'n gladder frekwensiedomein reaksie as die middelpunt bewegende gemiddelde te kry as jy wil, maar dit sou vereis kyk na 'n voorgraadse teks in digitale kommunikasie stelsel ten einde te verstaan ​​hoe om vorm die filter reaksie. Gesentreer versus gesentreer Die eerste spelling sou die Amerikaanse voorkeur wees, terwyl die tweede Engels. Ek volg Kanadese spelpatrone, wat ongereeld veer tussen Amerikaanse en Engelse gebruik, wat waarskynlik veroorsaak dat mense aan beide kante van die Atlantiese Oseaan om te glo dat ek nie kan spel. Soos vir sentrum, die gebruik in Kanada blyk te wees dryf na 'n siening dat sentrum verwys na 'n gebou, terwyl sentrum is die punt in die middel van iets. Daarom, kan jy dalk sien 'n sin soos Die winkelsentrum is in die middel van die kaart. Sedert gesentreer lyk te veel gestyg-rooi, Ill stok met gesentreer. (C) Brian Romanchuk 2015 Ek stem saam met 'n paar van jou punte, veral wat die manier waarop die filter is ontwerp byna waarborg dat waardes in die uithoeke, vir een of ander definisie van eindig, is onbetroubaar. Sommige van jou ander bekommernisse is verkeerd, al is. Kyk hier vir 'n afleiding van die magie nommer 1600. www. karlwhelan / MAMacro / part5.pdf Ek loer na die verwysing dit vereis sluk 'n quotit bewys kan word dat, quot n frasering wat ek waardeer minder as ek in 'n ouer vrek (quotShow mequot is my reaksie). Ek sal my frasering te pas in die artikel om effens minder sarkasties wees, en inkorporeer jou verwysing. In elk geval, sou ek nie kenmerkend van my oorspronklike teks as quotincorrect, quot eerder quotunfair. quot As die parameter is 800 en nie 1600, wat beteken dit werklik Wie weet. Maar as jy 'n sinvolle filter neem (soos 'n Butterworth filter, of iets soos 'n bewegende gemiddelde), jy weet presies wat die parameters verteenwoordig. As jy nie verstaan ​​nie presies wat jy doen, is dit baie maklik om iets dom doen. En ek het 'n baie dom aansoeke van die HP filter in die praktyk gesien.