作者：
约翰·F·艾勒斯在其著作《股票与期货的控制论分析》中首次提出了这一研究（2004年 ISBN: 0-471-46307-8）
双极超级平滑指标是基于艾勒斯的书籍，由Witold Wozniak（www.mqlsoft.com）编写。
该指标的额外研究和代码由Julien Loutre（zenhop）提供。
双极超级平滑指标是评估趋势的一种绝佳方式，且是常规移动平均线的良好替代品。但它在寻找主要周期的转折点时效果有限。
因此，我将超级平滑指标转换为了一个平滑振荡器。
这个振荡器能够准确找到大多数周期的转折点，同时附加的平滑处理减少了残余噪声。
为了去除振荡器的残余噪声，我使用了艾勒斯的瞬时趋势线滤波器，因为这个滤波器在保持额外滞后极低的同时，展现出了极好的噪声减少能力。
由于所有的数学公式都已被修改为基于开盘价，因此这个指标不会出现回撤。
滞后：
请注意，原始的双极超级平滑指标会根据其截止周期产生小的滞后。由于本页面的版本已修改为基于开盘价（以避免回撤），因此增加了一条滞后。
最后，瞬时趋势线滤波器也会增加一些滞后，但应该不会超过2条。
因此，您不应使用该指标来捕捉周期少于10条的信号。
如果您想在H1捕捉5条周期，例如，可以在M1或M5时间框架上使用该指标，且使用较大的截止周期。小时间框架上的额外数据使得您可以交易短周期。
在下面的截图中，您可以看到振荡器如何找到大多数周期的转折点。
EURUSD M30，CutOff=48（24小时，日周期），alpha=0.07
Ehlers的CyberCycle可以帮助您评估信号质量。
Ehlers的CG同样可以帮助您评估信号质量（周期=24，目标周期的一半）
推荐：
- 该指标的准确性相当高，但并不是万无一失。请使用其他指标（最好是DSP指标）确认信号。
- Ehlers的CyberCycle是筛选信号的很好的指标，两个指标使用相同的alpha值。
- Ehlers的CG（重心）同样是筛选信号的优秀指标，CG的周期 = 振荡器的CutOff/2。
- 使用自适应指标（如自适应CyberCycle或自适应CG）进行信号筛选似乎是个不错的主意，但自适应指标与该指标可能不同步，可能会增加信号中的噪声。
- 该指标最适合检测30条或更长周期的信号，检测短周期的准确性会下降。