Moving Average System In Matlab

Talvez você também possa compartilhar a expressão usada para calcular a curva BER teórica. Houve muitos casos em que a curva derivada da expressão teórica para a probabilidade de erro de símbolo foi comparada com a curva simulada para a probabilidade de erro de bit (e vice-versa) resultante Com muita confusão e mágoa. Erros na computação SNR, ou traduzindo um SNR dado para amplitudes de sinal, também são comuns. Ndash Dilip Sarwate 19 de janeiro 12 às 22:18 A explicação simples é que há um erro na sua simulação. Um que funciona no MATLAB: Observe que a expressão teórica para a taxa de erro de bits para a modulação BPSKQPSK é: tendo em mente que Eb é a energia por bit de informação. A distinção um tanto sutil entre Eb e Es, a energia por símbolo. É algo que muitas vezes atrai pessoas novas para o assunto. Esta diferença também explica por que QPSK e BPSK têm a mesma taxa de erro de bits quando expressa como uma função de fração, você não obtém qualquer benefício de desempenho de erro de bit ao mudar para o QPSK, embora você possa alcançar uma taxa de bits determinada com largura de banda menos ocupada. Respondeu 20 de janeiro 12 às 15:15 Como observei no meu comentário sobre a questão principal, outra fonte de confusão é que a taxa de erro de símbolo é Ps 2Qleft (sqrt right) - leftQleft (sqrt right) right2, pois o símbolo está incorreto se no Pelo menos um bit é desmodulado de forma incorreta, os erros de bits em ramos em fase e em quadratura são independentes, e P (Acup B) P (A) P (B) - P (Acap B) P (A) P (B) - P (A) P (B) 2p-p2 para eventos independentes de probabilidade p ndash Dilip Sarwate 20 de janeiro 12 às 17:53 Posso fazer uma pergunta Como você calcula a energia por bit Quero dizer, na realidade, não é igual a 1. Então, você pode explicar na realidade como eu caculo a energia por bit. Muito obrigado ndash Khanh Nguyen 25 de setembro 13 em 11: 45Kaufman Estratégia de negociação de mudança adaptativa (Configuração 038 Filtro) I. Estratégia de negociação Desenvolvedor: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Média de 8211 KAMA). Fonte: Kaufman, P. J. (1995). Comércio mais inteligente. Melhorando o desempenho na mudança de mercados. Nova York: McGraw-Hill, Inc. Conceito: estratégia de negociação baseada em um filtro de ruído adaptativo. Objetivo de pesquisa: verificação de desempenho da configuração e do filtro. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Configuração de Comércio: Negociações Longas: A Média de Mudança Adaptativa (AMA) aparece. Negócios curtos: a média móvel adaptativa diminui. Nota: A linha de tendência AMA parece parar quando os mercados não têm direção. Quando a tendência dos mercados, a linha de tendência da AMA alcança. Entrada comercial: Long Trades: uma compra no fechamento é colocada após uma configuração de alta. Operações curtas: uma venda no fechamento é colocada após uma configuração de baixa. Trade Exit: Tabela 1. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro grandes setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 32 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB. II. Teste de sensibilidade Todas as tabelas 3-D são seguidas de gráficos de contorno bidimensionais para fator de lucro, Razão de Sharpe, Índice de desempenho de úlcera, CAGR, Drawdown máximo, Negociações lucrativas percentuais e Média. Win Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve. Variáveis ​​testadas: ERLength amp FilterIndex (Definições: Tabela 1): Figura 1 Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1 Comitê amp Slippage: 0). AMA (ERLength) é a média móvel adaptativa durante um período de ERLength. ERLength é um período de retorno da Razão de Eficiência (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), onde 8220abs8221 é o valor absoluto. Directioni Closei Closei ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), onde 82208221 é a soma em um período de ERLength, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength é um período da média em movimento rápido. SlowMALength é um período da média lenta. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), onde ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1). Índice: i ERLength 2, 100, Passo 2 FastMALength 2 SlowMALength 30 Long Trades: Se AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2, então o MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average aparece com um pivô no MinAMA). Operações curtas: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2, em seguida, MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average desativa-se com um pivô no MaxAMA). Índice: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), onde StdDev é o desvio padrão da série ao longo de N períodos. N 20 (valor padrão). Índice: i FilterIndex 0.0, 1.0, Passo 0.02 N 20 Long Trades: Uma compra no fechamento é colocada quando AMAi gt AMAi 1 amp (AMAi MinAMA) gt Filteri. Negociações curtas: uma venda no fechamento é colocada quando AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Índice: i Stop Loss Sair: ATR (ATRLength) é o alcance real médio durante um período de comprimento ATRL. ATRStop é um múltiplo de ATR (ATRLength). Long Trades: uma parada de venda é colocada no Entry ATR (ATRLength) ATRStop. Operações curtas: uma parada de compra é colocada no ATR ATR (ATRLength) ATRStop. ATRLength 20 ATRStop 6 ERLength 2, 100, Step 2 FilterIndex 0.0, 1.0, Passo 0.02