Gleitende Durchschnittliche Leiterlogik

Gleitende Mittelwerte - Einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte - Einfache und exponentielle Einführung Die gleitenden Mittelwerte glatt machen die Preisdaten zu einem Trendfolger. Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, wenn neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzögerung, indem mehr Gewicht auf die jüngsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jüngsten Preises hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist für eine 10-tägige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jüngsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Eine 20-Periode EMA wendet eine 9,52 wiegt auf den jüngsten Preis (2 (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung für den längeren Zeitraum. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA zuweisen möchten, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel für einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und ein 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfügbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die Normalformel. Da ein EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird sein wahrer Wert erst nach 20 oder späteren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen zurück, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je länger der gleitende Durchschnitt ist, desto stärker ist die Verzögerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Kursbewegung für einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tägigen SMA-Schleifen höher. Selbst mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-tägige SMA den Kurs und kehrte nicht zurück. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzögerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzögerungen und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und den jüngsten Preisveränderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solches können einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspräferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grün. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Rückgang in der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende März. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Mittelwerts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlängern könnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen seiner Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt für den mittelfristigen Trend ziemlich populär. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitenden Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich populär, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese nachlaufenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (im schlimmsten Fall). MMM setzte unten in März 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate höher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-tägige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine bärische Überkreuzung tritt ein, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelübergänge erzeugen relativ späte Signale. Schließlich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je länger die gleitenden Durchschnittsperioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Mittelwerte durchläuft. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tägigen EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hätte dazu geführt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zurück oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste bärige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche führte. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA über die 50-Tage ein paar Tage später zurückging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorrückte über 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfällig für whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Händler könnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA über die 50-Tage-EMA zu bewegen, um einen bestimmten Betrag vor handeln. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Frequenzweichen über einen Zeitraum von 12 Jahren. Die ersten drei führten zu Peitschen oder schlechten Trades. Eine anhaltende Tendenz begann mit dem vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte groß, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise über dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bäres Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover können kombiniert werden, um innerhalb der größeren Trend Handel. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde den Handel im Einklang mit dem größeren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich würde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze würden ignoriert, weil der größere Trend ist. Ein bearish Kreuz würde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend. Ein Cross-Back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich über und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) angezeigt, um Preiskreuze über oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bändern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der populärste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstützung oder Widerstand, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Support zur Verfügung gestellt, mehrmals während des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem längeren gleitenden Durchschnitten. Märkte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfällig für Überschreitungen sind. Statt genauer Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstützungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewährleisten, dass ein Händler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und kaufen Sie am unteren Rand mit gleitenden Durchschnitten. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Tools. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswählen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für die Open, H für High, L für Low und C für Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukünftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können dem Preisplot überlagert werden, indem einfach eine weitere Überlagerungslinie zur Werkbank hinzugefügt wird. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewählt haben, öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um verschiedene gleitende Durchschnittssituationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich über dem 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bäriges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmärkte John MurphyLadder Logic 401: Datenerfassung und - analyse mit freundlicher Genehmigung von pumpingstationone. org Der heutige Post ist als Antwort auf eine Anfrage von Quy Phan, die ich vor ein paar Wochen traf, während ich für das Automatisierungstraining in San Diego unterrichtete. Er hat einige Probleme mit einigen vorhandenen Geräten in Bezug auf Lärm auf seinen analogen Wandlern hat er ziemlich viel seine Optionen bis hin zu Abschirmung und physikalischen Filtern erschöpft, und da ich tat Training auf SPS-Programmierung er fragte nach Optionen in Software. Ich sagte ihm, wenn er die Frage auf meinem Blog, I8217d würde die Frage hier. Ich beschloss, es als zwei Beiträge, diese auf Signalanalyse und die nächste bei der Filterung in Software. Bevor es möglich ist, die Filterung zu adressieren, ist es zweckmäßig, etwas über das Signal selbst zu wissen. Wenn Sie ein Oszilloskop haben, wäre das ideal, da Sie ein tolles Bild der Signalpegel bekommen können, aber die SPS kann auch Daten erfassen und analysieren. Leider können die Methoden je nach Plattform viel variieren. Ich werde versuchen, zu diskutieren, diese in einer generischen Art und Weise, aber die Programmierung Bilder kommen aus meiner AB ControlLogix-Software. Erstens, die Erfassung der Signalpegel: Diese nehmen ein signiertes Integer-Signal von einer analogen Karte, unbekannte Auflösung. Nicht signierte analoge Signalwerte, die über eine nicht spezifizierte Zeit gesammelt werden. Dies zeigt eine zufällige Abtastung von Werten, die von einer typischen analogen Karte gesammelt wurden. Da AD-Wandler die Werte sehr schnell ändern, kann es schwierig sein, die Spikes zu sehen, die im Signal auftreten können. Schließen von Analogwerten, die mit einer höheren Rate gesammelt werden Wenn Werte mit einer höheren Rate abgetastet werden können, als es ein typisches PID-Regelschema erfordern könnte, könnte es einige Daten wie diese zeigen. Die Spikes in diesen Bildern veranschaulichen, was Sie tun können, wenn Sie einige einfache Begrenzung der Werte auf der Grundlage der Mittelung zu tun. Nächste Woche8217 Post wird in mehr aufwendige Methoden der Glättung des Signals gehen. Ein Punkt I8217d möchte hier betonen: Jede Modifikation der gesammelten Daten erfordert eine Verzögerung des Signals. Schließlich braucht es Zeit, die Signale zu verarbeiten und zu verbessern. Aber mehr auf die nächste Woche, das ist mehr auf der Datenerfassung Seite. Dies ist ein Verfahren zur Erzeugung von Abtastimpulsen, die auf so ziemlich jeder beliebigen SPS-Plattform, einem frei laufenden Timer, funktionieren. Ein Problem dabei ist, dass es nicht besonders präzise sein wird, da es innerhalb des Scans arbeitet. Wenn es notwendig ist, die Genauigkeit zu verbessern, kann eine zyklische Routine oder ein Interrupt verwendet werden. Dies ist ein Verfahren zum Erfassen von zehn Werten in einem Array. Es verwendet eine FIFO-Anweisung, die in den meisten Ihrer teureren Prozessoren, einschließlich Allen-Bradley und Siemens zur Verfügung steht. Wenn Sie mehr Werte erfassen möchten, einfach erhöhen Sie die Größe Ihres Arrays, ist dies eine praktische Anweisung, da es alles auf einmal. Hier ist eine andere Methode, wenn Sie don8217t oder don8217t wollen eine FIFO-Anweisung verwenden. Sie haben noch Array und Datei Bewegung Fähigkeiten haben. Der erste Befehl bewegt 9 Elemente, wobei Raum für den aktuellen Signalwert, der in das erste, jüngste Element kopiert werden soll, bleibt. Leider für Quy, seine PLC-Plattform doesn8217t haben entweder Arrays oder Datei-Manipulation Fähigkeiten, so würde er es tun müssen, die harte Art und Weise. (Sein Prozessor ist ein Automation Direct DL250-1) 82308230. und so weiter, bis zu Dies dauert etwa 20 Anweisungen für die Bewegung von 10 Werten mit der Automation Direct-Software. Die MOV-Befehle müssten jeweils durch eine LD Vxxx und eine OUT Vxxx ersetzt werden, wobei die V8217s Ihre gewünschten Datenpositionen Sensorwert und Speicherort sind. Dies sind 16-Bit-Akkumulatoren. Mehr schlechte Nachrichten: Automation Direct8217s Timer verwenden eine 100ms Zeitbasis, so dass Sie Aren8217t gehen zu können, die Konvertierungsrate Ihrer analogen Karten von viel, wenn überhaupt zu übertreffen. Die Analogkarten sind wohl auch nur 12 Bit Auflösung, wenn das so auch nicht viel Präzision wird. Hier ist eine Anweisung, die alle Elemente in einem Array mittelt. Auch dies ist bei höherwertigen SPS verfügbar. Und das Ende der Sprosse: Dies ist die Methode, die Sie verwenden müssen, wenn Sie Arrays oder eine durchschnittliche Anweisung haben. Summiere alle Werte und dividiere durch die Anzahl der Werte. Nimmt 21 Anweisungen für 10 Werte auf der AD-Plattform. Sie können einen laufenden Durchschnitt Ihrer Werte auf diese Weise für zwei oder drei Werte auf einmal zu halten. Dies könnte wiederum in ein anderes Array für eine laufende Aufzeichnung von Mittelwerten für die Glättung zurückgelesen werden. Dieser Strompfad berechnet die Rate der Änderung oder Delta zwischen aufeinanderfolgenden Captures. Es funktioniert auf jeder Plattform zum Glück. Wieder könnte dies in ein Array zur Analyse zurückgelesen werden. Es ist nützlich, die Richtung der Änderung sowie ihre Amplitude zu bestimmen. Für die Filterung können Sie sie verwenden, um 8220spike8221 Werte zu erfassen. Bei der Analyse von Signalen kann es sinnvoll sein, Signale so schnell oder häufig wie möglich zu erfassen, im Gegensatz zu Steuerung und Filterung. Das Limit wird sein, wie oft Ihre Karte tatsächlich einen neuen Wert in ihr Register einträgt. Durch das Erfassen von vielen Werten in einem Array können Sie die Aktualisierungsrate Ihrer Analogkarte oder des A-D-Wandlers bestimmen. Wenn Sie durchschnittlich 5 identische Werte in einer Reihe bei einer Erfassungsrate von 5ms haben, aktualisiert Ihre Karte alle 25ms. Je schneller Sie Signale erfassen, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie eine 8220spike8221 oder einen Toleranzwert erfassen. Mein nächstes Thema, Ladder Logic 402, wird auf, was mit diesen Werten zu tun, nachdem sie zusammen mit einigen guten Filterung Beispiele analysiert werden. Wie ich schon erwähnt habe, schreibe ich noch ein Buch, dieses auf SPS-Programmierung. Diese Themen zusammen mit einigen der anderen in meiner Ladder Logic Reihe von Beiträgen wird dort sein. Ich experimentiere mit der Verwendung dieser Art der Darstellung von Logikbildern, anstatt Adressen und Register oder spezifische Anweisungen zu verwenden, ich versuche, Material in einer nicht-markenspezifischen Weise zu präsentieren. Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie irgendwelche Vorschläge für die layout. Ladder Logic 402: Datenmanipulation und Filterung In den letzten Wochen8217 post. Ich diskutierte das Erfassen von Daten mit einer SPS, um Werte von einer analogen Karte zu erfassen. Ich zeigte einige ziemlich einfache Methoden der Erfassung von Daten mit FIFO-Methoden, Mittelung Datenwerte und wie einige der Leiter-Logik könnte auf verschiedenen PLC-Plattformen durchgeführt werden. Dieser Beitrag diskutiert einige der Methoden der Filterung von Daten und Möglichkeiten zur Simulation eines Filters mit Microsoft Excel, bevor Sie sogar Code in der SPS. Zuerst habe ich einige Online-Suche, um zu sehen, welche Art von Filter-Algorithmen Menschen bereits auf einer SPS. Ich fand eine Vielzahl der Pfosten auf verschiedenen Foren einschließlich plcs. net, plchowto und Steuerung. Es gab auch Antworten und Empfehlungen für Linked In Foren, und sogar eine neue hier in den letzten Wochen kommentiert. Zuerst die Formeln: Ich habe die gleichen Variablennamen für alle Formeln verwendet, obwohl sie sich ausgiebig in den verschiedenen Posts. Hierbei verwende ich folgendes: N Neuer Wert berechnet und ersetzt den Eingangswert. Mit anderen Worten, der berechnete gefilterte Wert. L Der vorherige Eingangswert. F Der vorher berechnete gefilterte Wert. K Der manipulierte Faktor für alle Berechnungen (manchmal auch als Alpha bezeichnet). I Der aktuelle analoge Eingangswert. Mit einem laufenden Durchschnitt über x Anzahl der vorherigen Proben habe ich in diesem Beispiel 3 für x verwendet. Die Formel für einen Filter erster Ordnung ist Neuer gefilterter zuletzt gefilterter Faktor (Eingang 8211 zuletzt gefiltert). Dies entspricht NFk (i-F) gemäß den oben aufgeführten Variablen I. Die eigentliche Formel verwendet Alpha anstelle von k. Die Ergebnisse dieser Formel sind in der nachstehenden Formel 6 aufgelistet. Um ein Signal zu simulieren, habe ich einige analoge Werte in einer Spalte auf einer Excel-Tabelle aufgelistet. Diese Werte sind typisch für ein 13-Bit-signiertes Analogsignal von einer PLC-Karte, dass sie um einen Faktor von 8 inkrementieren oder dekrementieren. Dies würde bedeuten, dass bei einem 0-10V - oder 0-20mA-Signal mit einem Bereich von 0-32.767 4096 mögliche Werte für das Signal vorhanden wären. Die andere Hälfte des Bereichs, -32768 bis -1, ist vom Feldgerät nicht erhältlich. Die oben gezeigte erste Spalte sind die eingegebenen Eingabewerte. Der Wert von 20168 simuliert eine große Rauschspitze, die Sie filtern möchten, ähnlich wie die von Quy Phan in seiner Frage beschrieben. Die folgenden Spalten zeigen Ergebnisse nach der Verwendung der verschiedenen Filter-Formeln, die ich während meiner Suche gefunden habe. Der Grund der Input Spalte mit früheren Werten darin ist, so könnte ich einen laufenden Durchschnitt von bis zu fünf Werte in meinen Formeln verwenden. Formel 6 (die ich in der Regel verwenden) muss auch den vorherigen gefilterten Wert verwenden, so dass8217s, warum es einen zusätzlichen Wert in ihm auch hat. Dies ist ein Schlüssel mit den aufgeführten Variablen und den Formeln. Die k-Werte sind mit den Zellen verknüpft, die in der Tabelle verwendet werden, also kann ich sie nach Bedarf ändern. Diese sind die ersten drei formula8217s Resultate und diese sind die folgenden drei. Wie Sie sehen können, sieht Formel 1 tatsächlich aus, wie es das Signal schlechter macht. Dieses eine wurde auf plcs. net verzeichnet ich versuchte Durcheinander mit Klammern und dem k-Wert aber es didn8217t scheinen, zu helfen. In der Beschreibung der Schriftsteller sagte, dass k die Anzahl der Proben zu filtern, aber jede positive ganze Zahl war eine Katastrophe, so gab ich auf. Formel 2 und Formel 4 taten fast die gleichen Dinge in den Instruktionen Formel 2 war 8220k1.0, keine Filterung, k0, Output-freezes8221. Formel 48242s Anweisungen 8220k1.0, keine Filterung, 2,0, 4,0 und 8,0 geben zunehmende Mengen an Filterung mit mehr Dämpfung, aber mehr Verzögerung8221. Formel 3 ist ein gerade laufender Durchschnitt und scheint eigentlich ziemlich gut zu funktionieren. Ich habe die aktuelle und vorherige zwei Werte für einen Durchschnitt von drei, bei der Verwendung mehr gab es mehr Verzögerung. Formel 5 verwendet auch einen laufenden Durchschnitt. Ich verwendete drei Proben im Durchschnitt auch, aber ich glaube, dass die Absicht war, vier oder fünf zu verwenden. Als ich das tat, wurde die verzögerte Reaktion (Lag) schlimmer. Wie ich schon erwähnt habe, ist die formale Definition eines Filters erster Ordnung, was ich in der Vergangenheit verwendet habe. Dies wird durch die Formel 6 dargestellt. Manchmal ist dies als ein erster Ableitungsfilter bekannt, wenn die Punkte gleich der Position sind, dies würde ein Geschwindigkeits-basiertes Filter darstellen. Ein Filter zweiter Ordnung würde dann AccelDecel darstellen, und ein Filter dritter Ordnung würde 8220jerk8221 repräsentieren. Die Filter funktionieren aus dem Delta zwischen den aktuellen und vorherigen Werten. Ich don8217t wissen viel über die Prozesssteuerung, so I8217m nicht sicher, wie die zweite und dritte Derivate können sich auf den Fluss oder Temperatur beziehen. Auf der letzten Woche8217 post, Karl Newman beschrieb einen einfachen gleitenden durchschnittlichen Filter mit einem Formelvorschlag. Ich wollte diese Post fertig, bevor wir nach Los Angeles in dieser Woche, so dass ich didn8217t bekommen eine Chance, es zu versuchen. Er sagt, dass es keine Datenspeicheranforderungen hat, aber natürlich, um neue zu berechnen oder alte Mittelwerte zu erhalten, müssen Sie vorherige gemittelte Werte beibehalten. Ich beabsichtige, es auf meiner Kalkulationstabelle auszuprobieren, aber hoffentlich wird Karl mir mitteilen, was er mit keiner Datenspeicherung gemeint hat. Der Hauptpunkt, den ich hoffe, mit diesem Pfosten zu erhalten ist, daß Sie Formeln sehr leicht in Excel simulieren können, können Sie die Sachen heraus überprüfen, bevor Sie es in die PLC wie veranschaulicht durch Formel 1 einsetzen. Das Setzen einer Formel in PLC-Form variiert a Los zwischen Plattformen. In der Leiterlogik kann ein Befehl 8220calculate8221 Typ Sie die Formel direkt eingeben, obwohl Sie möglicherweise noch FIFOs verwenden, wie beschrieben letzte Woche, vor allem bei der Mittelung. Structured Text ist auch eine gute Option, wenn Ihre Plattform hat es. Siemens STL (Statement List) macht es auch leichter. Wieder wird Quy Phan8217s Aufgabe ein bisschen härter sein und mehr Zeit mit seinem Automation Direct DL205 nehmen. Es gibt eine Menge von LOAD und OUT erforderlich, wenn Stapel-basierte Logik und Mathematik. Er muss auch eine geeignete Zeitkonstante für die Datenerfassung bestimmen. Ich möchte annehmen, was es braucht, um diese Formeln später in eine Leiter umzuwandeln. Da dies eine meiner ersten fortgeschrittenen Themen, die meisten von Ihnen mit Erfahrung bereits wissen, wie man das macht, aber für diejenigen, die nur lernen, es könnte eine nützliche Übung sein. Hallo von Sunny Los Angeles, 14. März 2016 Ich aktualisiere diesen Beitrag mit ein bisschen Leiter, wie ich letztes Wochenende erwähnt habe. Das verwendet Formel 6 aus dem Kalkulationsblatt. Ist unten die einfache Weise, wenn Ihre Software eine Anweisung hat, die Ihnen erlaubt, eine volle Formel einzugeben: Und hier ist die etwas schwierigere Weise, jede mathematische Anweisung sequentiell zu tun und Werte in 8220scratchpad8221 Zwischenwerten zu speichern. Immer noch nicht so schlecht8230 Dies ist wiederum als Reaktion auf Quy8217s ursprüngliches Problem der Filterung auf einem Automation Direct DL205. Ein paar Dinge, um diesen Code auf dieser Plattform hinzuzufügen. 1. Adressen sind keine Tags, sie sind 16-Bit-Oktalnummernregister wie V7020-V7027. Da die meisten Mathematik in meinem Filterbeispiel REAL - oder Floating-Point-Nummern verwendet, muss der Analogwert von Integer-Form in REAL konvertiert werden, wobei verschiedene Zwischenregister verwendet werden. REALs füllen natürlich zwei 16-Bit-Adressen, also seien Sie vorsichtig bei der Reservierung von Speicherplatz. 2. Mathe - und Verschiebefunktionen won8217t so aussehen, benötigen sie LOAD Double Vxxx und OUT Double VXXX Befehle. Anweisungen können nicht in Serie geschaltet werden, sondern müssen entweder parallel sein oder separate Sprossen verwenden. 3. Timer laufen auf einem 100ms Zeitbasis, so wird es schwierig sein, wiederholt und exakt Probe. Siehe letzte Woche8217s Post, warum dies ein Problem sein kann. Auch das Sammeln von Daten, die für Ihre Tabellenkalkulation zu analysieren sind, ist eine schwierigere Codierung. Idealerweise würden Sie bei 10-20ms zu analysieren Ihr Signal Probe, aber Filter mit einer langsameren Rate, sagen 100-200ms. Es ist lustig, habe ich diese auf einige Linked In Foren vor ein paar Tagen und haben einige interessante Antworten erhalten, wie 8220MS Excel ist nicht kompatibel mit Ladder Logic8221. Hmmm8230 nicht sicher, dass die Post korrekt gelesen wurde, ich denke, dass8217s, warum ich es in der 400-Serie. Das tut mir leid. Excel wird hier nur als Analyse-Tool verwendet. Obwohl nur für Spaß, schauen Sie sich diese Post von vor einigen Jahren, tatsächlich können Sie importieren Code in Excel In AB, XML-Dateien sind direkt importierbar und leicht von einer L5X-Datei auf Leiter konvertiert werden, während in Siemens kann es als STL importiert werden (Statement List) und in Leiter umgewandelt Ich wette, Sie können dies auf einigen anderen Plattformen zu tun. Ich habe auch einige mehr Vorschläge für Vorschläge zu probieren. Halten Sie sie kommen, wie ich schon erwähnte, ich arbeite an einem fortgeschrittenen SPS-Programmierung Buch und schätzen die Eingabe