칼만 필터 인디케이터는 노이즈를 효과적으로 부드럽게 하여 주요 트렌드를 추출하는 데 도움을 줍니다.
칼만 필터는 재귀 필터의 일종입니다. 현재의 작동 주기에서 시스템 상태를 평가하기 위해서는 이전 작동 주기에서의 상태 평가와 오류 평가가 필요하며, 현재 주기에서 측정이 이루어져야 합니다. 이러한 특성 덕분에 칼만 필터는 현재 작동 주기에서 측정 및 평가의 이력을 알 필요가 있는 패킷 필터와 차별화됩니다.
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이 인디케이터는 세 가지 입력 매개변수를 가지고 있습니다:
- K - 칼만 계수;
- Sharpness - 오류 최소화를 위한 계수;
- 적용 가격 - 계산에 사용되는 가격.
계산식:
Kalman[i] = Error + Velocity[i]
여기서:
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)
