Совершенствуем Exponential Moving Average (EMA). 2
В топике Совершенствуем Exponential Moving Average (EMA) мы показали использование линейной и нелинейной обратных связей в применении к ЕМА. Как правильно отметили в части комментариев, в случае линейной обратной связи ЕМА просто превращается в другую ЕМА с меньшим периодом, и толку от такой ЕМА немного. И тем не менее, даже в этом случае, обратная связь демонстрирует то, что и должна была демонстрировать — цель достигнута и ошибка слежения за ценой уменьшилась.
Нелинейная же связь даже в случае с ЕМА работает нормально, и по факту адаптивно в зависимости от ошибки меняет период сглаживания. При больших значениях ошибки период сглаживания уменьшается относительно заданного Тс, при малых ошибках период сглаживания практически равен предустановленному Тс.
В общем, нам надо решить вопрос только с линейной обратной связи, и выбрать для этого в качестве исходного индикатора что-то посложнее ЕМА. Скажем фильтр низких частот (ФНЧ) 2-го порядка. Выражение для него будет иметь вид.
Авто-репост. Читать в блоге >>>