O Kalman Filter é um indicador que pode ser uma mão na roda para quem busca suavizar ruídos e identificar a tendência principal nos gráficos.
Este filtro é um exemplo de filtros recursivos. Para avaliar o estado do sistema no momento atual, são necessárias duas coisas: uma avaliação do estado anterior e a medição atual. Essa característica o diferencia de filtros de pacotes que exigem um histórico de medições.
O indicador conta com três parâmetros de entrada:
- K - fator de Kalman;
- Sharpness - fator para calcular a minimização do erro;
- Preço aplicado - preço utilizado nos cálculos.
Cálculos:
Kalman[i] = Error + Velocity[i]
sendo que:
Error = Kalman[i-1] + Distance * ShK Velocity[i] = Velocity[i-1] + Distance * K / 100 Distance = Price[i] - Kalman[i-1] ShK = sqrt(Sharpness * K / 100)
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