Методы оптимизации скользящей средней - какие есть решения?

Подскажите есть ли какой то способ подстраивать скользящий среднею ( в моем случае SMA ) автоматически под пройденные точки, так что бы пройденное расстояние/пересечение с верху вниз было максимальным?
Наглядный пример для улучшения понимая.
(см картину во вложении)
На первом рисунке SMA рассчитана по 210 точкам на графике, она дает максимальное пересечение, но дает плохую дистанцию по оси X ( суммарный модуль дистанции пройденный SMA по оси X не является максимально возможным) SMA 3 проходит максимальную дистанцию по оси X но не дает максимальное пересечение с точками на графике, SMA 25 имеет идеальный баланс т.к. задает максимальное пересечение точек на графике, и максимально возможную пройденную дистанцию по оси X

Беда в том что коэффициенты скользящей средней подбираются руками, я бы хотел узнать как это можно рассчитать?

Миниатюры

 

0

Сообщение от FakNul я бы хотел узнать как это можно рассчитать?

Последовательно перебираешь возможные значения ширины окна - и считаешь характеристики ск.средней при каждой ширине окна. Программируется это быстро, считается тоже быстро.
Далее строишь график зависимости значений характеристики от ширины окна - и на этом графике находишь/выбираешь точку экстремума или точку выхода на асимптоту.

Сообщение от FakNul способ подстраивать скользящий среднею ( в моем случае SMA ) автоматически

Автоматически - нет. Ширину окна автоматически никак не поменять.
Если задача позволяет (ибо ХЗ что там у тебя за задача) - переходи к adaptive moving average (их куча вариантов). Хотя там тоже фиксируются и ширина окна, и регулирующие чувствительность параметры - но индикатор выходит нечувствительныс к малым колебаниям сигнала и чувствительным к сильным движениям сигнала. Т.е. индюк при сильных движениях по иксу - будет двигаться за сигналом, а при малых шумовых колебаниях сигнала - индюк меняться не будет (т.е. сигнал будет колебаться вокруг индюка или рядом с ним).
В общем, внутрь АМА встроен некоторый детектор "новизны" значений по сравнению с последними. Если качественно новых значений нет - индюк на сигнал не реагирует, а если в сигнале новизна - то идёт вслед за этой новизной. Т.е. задача автоподстройки заменена на задачу переключения между режимами движения и неподвижности.

0

Спасибо - ну то что можно эмпирическим путем подобрать коэффициент SMA - это и так понятно ( к слову у меня это так щас и работает )
Просто это трэндец как не эффективно, даже в плане вычислительных ресурсов.
Adaptive moving average - не знал что такие есть, щас почитаю, большое спасибо за ответ.

0

https://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
Simple moving average
Cumulative moving average
Weighted moving average
Exponential moving average

Еще можно брать данные не подряд а с шагом будет прореживание, применять туже формул с темже окном. Вообще выглядит как применение средней не для своей задачи. Тут скорей подходит аппроксимация кривой а не средняя.

Сообщение от FakNul так что бы пройденное расстояние/пересечение с верху вниз было максимальным?

Странное требование, тут можно модулировать кривую типа синусоидой…зачем это все вообще?

0