Hodrick-Prescott滤波器在宏观经济学中有着广泛的应用，特别是在实际商业周期理论中，它用于将时间序列的周期性成分与原始数据分离。值得注意的是，它具有零滞后特性。不过，这种零滞后滤波器有一个共同的缺点——最近的数值会被重新计算。
我曾尝试将这个滤波器用于不同的目的，比如价格通道，以及作为趋势变化的指示器等。然而，我发现与EMA、LWMA或AMA相比，它并没有显著的优势。
此外，我还发现通过这个滤波器平滑后的价格值接近主成分分析（PCA）的主成分。这表明Hodrick-Prescott滤波器和PCA之间可能存在某种数学关系。虽然我个人并不常用这个滤波器，但我觉得它可能会在某些应用场景中发挥作用。如果您有更好的应用建议，欢迎分享！
