指标: 非线性卡尔曼过滤器
这是 Ehlers 本人的最佳描述：
John Ehlers:
- 利用价格的 EMA（最好是 3 极过滤器）。
- 取价格与其 EMA 之间的差值（delta）。
- 取 delta 的 EMA（或 3 极滤波器）：
- 平滑将有助于减少啸叫。
- 理想情况下，平滑处理不会带来重大趋势模式滞后，因为 delta 已被去趋势。
- 将经过平滑处理的 delta 添加到 EMA 中，形成零滞后曲线。
- 在 EMA 上添加 2*（平滑化 delta），以获得更平滑的预测线。
如果 Ehlers 将 EMA、EMA 的 delta 和 EMA 平滑化，那么卡尔曼的作用在哪里？
cemal:
Ehlers 自己对此有最好的描述：
如果 Ehlers 使用 EMA、EMA 的 delta 和 EMA 平滑，卡尔曼在哪里？
:)
坦率地说，我个人认为 Ehlers 一直都是这么做的。但因为他在 TA 中很有名，所以我就保持原样（包括名字）。
非线性卡尔曼过滤器:
John Ehlers 的另一个创新作品 - 非线性卡尔曼过滤器(nonlinear Kalman filter).
作者： Mladen Rakic