Indicadores: Nonlinear Kalman filter

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Nonlinear Kalman filter:

Es uno de los filtros no lineales de Kalman siendo uno de los indicadores creado por John Ehlers.


Autor: Mladen Rakic

 

Mejor descrito por el propio Ehlers:

John Ehlers:

  • Tomar la EMA del precio (mejor, un filtro de 3 polos).
  • Tomar la diferencia (delta) entre el Precio y su EMA.
  • Tome un EMA de delta (o un filtro de 3 polos):
    • El suavizado ayudará a reducir los whipsaws.
    • En el mejor de los casos, el suavizado no introduce ningún retraso importante en el modo de tendencia, ya que la delta está sin tendencia.
  • Añada la delta suavizada a la EMA para obtener una curva de retardo cero.
  • Añada 2*(delta suavizada) a la EMA para obtener una línea de predicción más suave.

Si Ehlers toma EMA, delta de EMA y suavizado de EMA, ¿dónde encaja Kalman?

 
cemal:

Mejor descrito por el propio Ehlers:

Si Ehlers toma EMA, delta de EMA y suavizado de EMA, ¿dónde encaja Kalman?

:)

Francamente, mi opinión personal es que eso es lo que Ehlers hace todo el tiempo. Pero como es muy conocido en el AT, lo he dejado tal cual (incluido el nombre)

 
Interesante por qué se llama filtro de Kalman, se parece a uno de los filtros de paso bajo Ehlers, filtro de Kalman se ve completamente diferente. Kalman necesita 2 fases de predicción y actualización, y aquí es sólo suavizado de ema e introduciendo más lag sobre lag con enorme sobreimpulso. Cuando los precios bajan este filtro sube y viceversa :) https://puu.sh/zBI7f/436ae34c1e.png
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