大家好，今天我们来聊聊一个非常实用的指标——卡尔曼滤波器（Kalman Filter）。它可以帮助我们有效地平滑市场噪音，从中提取出主要趋势，进而优化我们的交易决策。
卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，能够根据当前的市场状态和之前的评估来进行状态更新。这与需要历史数据的包过滤器不同，卡尔曼滤波器通过当前的测量来进行实时的状态评估。
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这个指标有三个输入参数：
- K - 卡尔曼因子;
- Sharpness - 用于计算误差最小化的因子;
- Applied price - 用于计算的价格。
计算公式如下：
Kalman[i] = Error + Velocity[i]
其中：
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)
