Limite Médio Móvel

Média móvel - MA O que é uma média móvel - MA Um indicador amplamente utilizado na análise técnica que ajuda a suavizar a ação de preços, eliminando o ruído das flutuações de preços aleatórias. Uma média móvel (MA) é um indicador de tendência ou atraso porque se baseia em preços passados. As duas MAs básicas e comumente usadas são a média móvel simples (SMA), que é a média simples de uma segurança em um determinado número de períodos de tempo, e a média móvel exponencial (EMA), que dá maior peso aos preços mais recentes. As aplicações mais comuns de MAs são identificar a direção da tendência e determinar os níveis de suporte e resistência. Enquanto os MAs são úteis o suficiente por si só, eles também formam a base para outros indicadores, como a Divergência da Convergência da Média Mover (MACD). Carregando o jogador. BREAKING DOWN Média móvel - MA Como exemplo de SMA, considere uma garantia com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 semanas 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Um MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento dos primeiros 10 dias como primeiro ponto de dados. O próximo ponto de dados eliminaria o preço mais antigo, adicionaria o preço no dia 11 e levaria a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, as MAs desaceleram a ação de preço atual porque são baseadas em preços passados ​​quanto mais o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um atraso muito maior do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. O comprimento do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com rupturas acima e abaixo desta média móvel considerada como sinal comercial importante. Os MAs também oferecem sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias atravessam. Um MA ascendente indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um MA decrescente indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o momento ascendente é confirmado com um cruzamento de alta. O que ocorre quando um mes de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. O impulso descendente é confirmado com um cruzamento de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo se cruza abaixo de um MA mais longo prazo. Um Limite Automático Este plugin binariza imagens de 8 e 16 bits usando vários métodos de thresholding globais (histogramizados). A fase segmentada é sempre mostrada como branca (255). Para o limiar local, em vez de global, veja o plug-in Auto Local Threshold. ImageJ. Requer v1.42m ou mais recente. Copie o arquivo AutoThreshold. jar do mecourselandinigsoftwareautothreshold. jar na pasta ImageJPlugins e reinicie o ImageJ ou execute o comando Menus de atualização da Ajuda. Depois disso, um novo comando deve aparecer no Ajuste Automático da Imagem. Fiji. Este plugin faz parte da distribuição Fiji, não há necessidade de fazer o download. O método seleciona o algoritmo a ser aplicado (detalhado abaixo). As opções Ignorar preto e Ignorar branco definem as caixas de histograma de imagem para 0 e 255 níveis de habilidade para 0, respectivamente. Isso pode ser útil se a imagem digitalizada tiver pixels sub-expostos ou expostos. O objeto branco no fundo preto define para branco os pixels com valores acima do valor limite (caso contrário, ele define para branco os valores menores ou iguais ao limite). Set Threshold em vez de Threshold (imagens únicas) define o LUT limiar, sem alterar os dados de pixels. Isso funciona apenas para imagens individuais. Se você estiver processando uma pilha, duas opções adicionais estão disponíveis: a pilha pode ser usada para processar todas as fatias (o limiar de cada fatia será computado separadamente). Se esta opção for deixada desmarcada, somente a fatia atual será processada. O uso do histograma de pilha primeiro calcula o histograma da pilha inteira e, em seguida, calcula o limite com base nesse histograma e, finalmente, binariza todas as fatias com esse valor único. Selecionar esta opção também seleciona a opção Pilha acima automaticamente. 1. Este plugin é acessado através da entrada de menu Limite Automático da Imagem, no entanto, os métodos de limiar foram também parcialmente implementados no applet do Thresholder da ImageJs acessível através do Limite de Ajuste de Imagem. Entrada no menu. Enquanto o plug-in do Limite Automático pode usar ou ignorar os extremos do histograma da imagem (Ignorar preto, Ignorar branco), o applet não pode: o método padrão ignora os extremos do histograma, mas os outros métodos não. Isso significa que aplicar os dois comandos para a mesma imagem pode produzir resultados aparentemente diferentes. Em essência, o plugin Auto Threshold, com as configurações corretas, pode reproduzir os resultados do applet, mas não o caminho. 2. A partir da versão 1.12, o plugin suporta um limite de imagens de 16 bits. Uma vez que o plug-in do Limite Automático processa o espaço completo em escala de cinza, pode ser lento ao lidar com imagens de 16 bits. Observe que o applet do ImageJ thresholder também processa imagens de 16 bits, mas, na realidade, ImageJ primeiro calcula um histograma com 256 caixas. Portanto, pode haver diferenças nos resultados obtidos em imagens de 16 bits ao usar o applet e os verdadeiros resultados de 16 bits obtidos com este plugin. Note-se que, para acelerar, o histograma está encadernado para incluir apenas o intervalo de compartimentos que contêm dados (e evitar o processamento de caixas de histograma vazias em ambos os extremos). 3. O resultado de imagens e pilhas de 16 bits (ao processar todas as fatias) é um recipiente de 8 bits que mostra o resultado em branco 255 para cumprir o conceito de imagem binária (isto é, 8 bits com 0 e 255 valores). No entanto, para pilhas em que apenas 1 fatia é limiar, o resultado ainda é um contêiner de 16 bits com a fase limite definida como branco 65535. Isto é para manter os dados intocados nas restantes fatias. A opção tentar tudo conserva o formato de 16 bits para ainda mostrar as imagens com métodos que podem não conseguir obter um limite. As imagens e pilhas que são impossíveis de limiar permanecem inalteradas. 4. A mesma imagem em 8 e 16 bits (sem escala) retorna o mesmo valor de limiar, no entanto, o método Lis retornaria valores diferentes quando os dados da imagem foram deslocados (por exemplo, ao adicionar um valor fixo a todos os pixels). A implementação atual evita esse problema dependente do offset. 5. A mesma imagem escalada por um valor fixo (por exemplo, ao multiplicar todos os pixels por um valor fixo) retorna um resultado de limiar semelhante (dentro de 2 níveis de escala de escala da imagem original não escalada) para todos os métodos, exceto Huang, Li e Triângulo devido ao caminho Esses algoritmos funcionam. Qual método segmenta seus dados melhor Um pode tentar responder a esta pergunta usando a opção de experimentar tudo. Isso produz uma montagem com resultados de todos os métodos, permitindo explorar como os diferentes algoritmos funcionam em uma determinada imagem ou pilha. Ao usar pilhas, em alguns casos, pode não ser uma boa idéia segmentar cada fatia individualmente em vez de um único limite para todas as fatias (experimente o mri-stack. tif das imagens de amostra para entender melhor esta questão). Experimente todos os métodos. Ao processar pilhas com muitas fatias, as montagens podem se tornar muito grandes (16 vezes o tamanho original da pilha) e um corre o risco de ficar sem RAM. Uma janela pop-up aparecerá (quando as pilhas tiverem mais de 25 fatias) para confirmar se o procedimento deve exibir os resultados de montaged. Selecione Não para calcular os valores de limiar e exibi-los na janela de registro. Este é o método original de limiar automático disponível no ImageJ, que é uma variação do algoritmo IsoData (descrito abaixo). A opção Padrão deve retornar os mesmos valores que o Ajuste de Imagem Limiar Automático, ao selecionar Ignorar preto e Ignorar branco. Para indicar a segmentação da fase desejada, use a opção Objetos brancos no fundo preto. O método IsoData também é conhecido como intermediários iterativos. Implementos Huangs fuzzy thresholding método. Isso usa a função de entropia de Shannons (pode-se usar a função de entropia Yagers). Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 1 e 2. Intermodes Isso assume um histograma bimodal. O histograma é suavizado iterativamente usando uma média de corrida de tamanho 3, até que existam apenas dois máximos locais: j e k. O limite t é então calculado como (jk) 2. As imagens com histogramas com picos extremamente desiguais ou amplas e no vale não são adequadas para esse método. Método do código MATLAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e seu código MATLAB original. Procedimento iterativo com base no algoritmo isodata de: O procedimento divide a imagem em objeto e fundo, tomando um limiar inicial, então as médias dos pixels em ou abaixo do limite e pixels acima são calculadas. As médias desses dois valores são computadas, o limite é incrementado e o processo é repetido até o limite ser maior que a média composta. Ou seja, existem várias implementações deste método. Veja o código-fonte para outros comentários. Implementos Lis Minimum Cross Entropy método de thresholding baseado na versão iterativa (2ª referência abaixo) do algoritmo. Li, CH amp Lee, CK (1993), Minimum Cross Entropy Thresholding, Pattern Recognition 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), um algoritmo iterativo para limiar mínimo de entropia cruzada, cartas de reconhecimento de padrões 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Pesquisa sobre Técnicas de Limite de Imagem e Avaliação de Desempenho Quantitativo, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165. Ltciteseer. ist. psu. edusezgin04survey. html gt Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 3 e 4. MaxEntropy Implements Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy) método de limiar: Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Um Novo Método para o Limite de Imagem de Nível de Grey Usando a Entropia do Histograma, Modelos Gráficos e Processamento de Imagem 29 (3). 273-285 Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 5 e 6. Usa a média dos níveis de cinza como o limiar. É usado por alguns outros métodos como um primeiro limite de suposição. Glasbey, CA (1993), Uma análise de algoritmos de thresholding baseados em histograma, CVGIP: Modelos Gráficos e Processamento de Imagem 55. 532-537 MinError (I) Uma implementação iterativa do limiar mínimo de erros do Kittler e Illingworths. Esta implementação parece convergir com mais frequência do que o original. No entanto, às vezes o algoritmo não converge para uma solução. Nesse caso, um aviso é reportado à janela de log e o resultado é padrão para a estimativa inicial do limite que é calculado usando o método Mean. As opções Ignorar preto ou Ignorar branco podem ajudar a evitar esse problema. Kittler, J amp Illingworth, J (1986), limiar de erro mínimo, reconhecimento de padrões 19. 41-47 Ported de Antti Niemists Código MATLAB. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. Da mesma forma que o método Intermodes, isso assume um histograma bimodal. O histograma é suavizado iterativamente usando uma média de execução do tamanho 3, até que existam apenas dois máximos locais. O limiar t é tal que yt1 gt yt lt yt1. As imagens com histogramas com picos extremamente desiguais ou amplas e no vale não são adequadas para esse método. Com o código MATTAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. O método Tsais tenta preservar os momentos da imagem original no resultado limite. Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 7 e 8. Algoritmo de agrupamento de limiar de Otsus procura o limiar que minimiza a variância intra-classe, definida como uma soma ponderada de variâncias das duas classes. Por parte do código C de Jordan Bevik. Percentile Assume que a fração de pixels de primeiro plano é 0,5. Com o código MATTAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. RenyiEntropy Semelhante ao método MaxEntropy, mas usando a entropia Renyis. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), um novo método para o limiar de imagem de nível de cinza usando a entropia do histograma, modelos gráficos e processamento de imagem 29 (3). 273-285 Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 9 e 10. Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 11 e 12. Esta é uma implementação do método Triangle: Modificado a partir de Johannes Schindelins plugin TriangleAlgorithm. O algoritmo Triângulo, um método geométrico, não pode dizer se os dados estão distorcidos de um lado a outro, mas assume um pico máximo (modo) perto de uma extremidade do histograma e busca para a outra extremidade. Isso causa um problema na ausência de informações sobre o tipo de imagem a ser processada ou quando o máximo não está próximo de um dos extremos do histograma (resultando em duas possíveis regiões de limiar entre o máximo e os extremos). Aqui, o algoritmo foi ampliado para encontrar em qual lado do pico máximo os dados são os mais distantes e busca o limite dentro desse maior alcance. Implementa o método de limiar Yens de: Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 13 e 14.