Mover Média Fundo

Oi, este será um artigo muito simples, mas você vai achar muito útil. Trata-se de Extração de Fundo de um Vídeo. Suponha que você tenha um vídeo de filmagem de tráfego, pode ser uma coisa assim. Tráfego na Índia. E você é convidado a encontrar um fundo aproximado. Ou qualquer coisa assim. A extração de fundo vem importante no rastreamento de objetos. Se você já possui uma imagem do fundo nu, então é simples. Mas, em muitos casos, você não terá essa imagem e, então, você terá que criar uma. É aí que o Running Average é útil. (Eu pensei sobre isso quando um cara fez uma pergunta no SOF. Link) A função que usamos aqui para encontrar Running Average é cv2.accumulateWeighted (). Por exemplo, se estamos assistindo um vídeo, continuamos alimentando cada quadro para esta função, e a função continua encontrando as médias de todos os quadros alimentados a ele de acordo com a relação abaixo: src não é senão a nossa imagem de origem. Pode ser em escala de cinza ou imagem colorida e ponto flutuante de 8 bits ou 32 bits. Dst é a imagem de saída ou acumulador com os mesmos canais que a da imagem de origem, e é um ponto flutuante de 32 bits ou 64 bits. Além disso, devemos declarar primeiro um valor que será tomado como valor inicial. Alfa é o peso da imagem de entrada. De acordo com o Docs, o alfa regula a velocidade de atualização (o quão rápido o acumulador 8220forgets8221 sobre imagens anteriores). Em palavras simples, se o alfa é um valor maior, a imagem média tenta pegar mudanças muito rápidas e curtas nos dados. Se for menor valor, a média fica lenta e não considera mudanças rápidas nas imagens de entrada. Vou explicar um pouco com a ajuda de imagens no final do artigo. No código acima, estabeleci duas médias, uma com maior valor alfa e outra com menor valor alfa para que você possa entender o efeito de alfa. No início, ambos estão configurados para o quadro inicial da captura. E em loop eles são atualizados. Você pode ver alguns resultados no link SOF que eu já forneci. (Eu forneço esses resultados aqui, você pode verificar o código e o valor alfa lá): usei minha webcam e economize o quadro original e a média de execução em um determinado instante. Este é um quadro de um vídeo de tráfego típico feito por uma câmera estacionária. Como você pode ver, um carro está indo na estrada, e a pessoa está tentando atravessar a estrada em um determinado instante de tempo. Mas veja a média de corrida naquele momento. Não há pessoa e carro nesta imagem (Na verdade, está lá, tenha uma aparência próxima, então você vai ver, e a pessoa é mais clara do que o carro, já que o carro está se movendo muito rápido e em toda a imagem, não tem muito Efeito em média, mas a pessoa está lá por um longo tempo, já que ele é lento e se move através da estrada.) Agora, precisamos ver o efeito do alfa sobre essas imagens. As médias móveis adaptativas conduzem a melhores resultados As médias móveis são favoritas Ferramenta de comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, esse indicador leva a inúmeras negociações de whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Os analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, analisamos esses esforços e descobrimos que sua busca levou a ferramentas comerciais úteis. (Para a leitura de fundo em médias móveis simples, verifique as Médias móveis simples, faça com que Tendências se destaquem.) Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens das médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição da Análise Técnica de Tendências de estoque. Quando eles disseram e voltou em 1941 que fizemos com prazer a descoberta (embora muitos outros tivessem feito isso antes) que ao calcular a média dos dados para um determinado número de dias, alguém poderia derivar uma espécie de linha de tendências automatizada que definitivamente interpretaria as mudanças de A moda parecia muito boa pra ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que superam as vantagens, Edwards e Magee rapidamente abandonaram seu sonho de negociar a partir de um bangalô na praia. Mas, 60 anos depois, eles escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que ofereça sem esforço a riqueza dos mercados. Médias móveis simples Para calcular uma média móvel simples. Adicione os preços para o período de tempo desejado e divida pelo número de períodos selecionados. Encontrar uma média móvel de cinco dias exigiria somar os cinco preços de fechamento mais recentes e dividir por cinco. Se o fechamento mais recente estiver acima da média móvel, o estoque seria considerado como uma tendência de alta. As taxas de queda são definidas por preços abaixo da média móvel. (Para mais, consulte o nosso tutorial de Moedas em Movimento.) Esta propriedade que define a tendência torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Na sua aplicação mais simples, os comerciantes compram quando os preços se movem acima da média móvel e vendem quando os preços cruzam abaixo dessa linha. Uma abordagem como esta é garantida para colocar o comerciante no lado direito de cada comércio significativo. Infelizmente, ao suavizar os dados, as médias móveis ficarão atrasadas da ação do mercado e o comerciante quase sempre devolverá uma grande parte de seus lucros mesmo nos maiores negócios vencedores. Médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média móvel e passaram anos tentando reduzir os problemas associados a esse atraso. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Esta abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação de preço do que uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) ((1-peso) EMAy) Onde: O peso é a constante de suavização selecionada pelo analista EMAy é a média móvel exponencial de ontem Um valor de ponderação comum é 0.181, o que Está perto de uma média móvel simples de 20 dias. Outra é 0,10, que é aproximadamente uma média móvel de 10 dias. Embora reduza o atraso, a média móvel exponencial não consegue resolver outro problema com as médias móveis, o que é que o uso deles para sinais comerciais levará a uma grande quantidade de negociações perdidas. Em Novos Conceitos em Sistemas de Negociação Técnica. Welles Wilder estima que os mercados apenas se movem um quarto do tempo. Até 75 da ação comercial se limitam a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda média em movimento serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas sugeriram variar o fator de ponderação do cálculo EMA. (Para mais, veja Como são as médias móveis usadas na negociação) Adaptando as médias móveis à ação do mercado Um método para abordar as desvantagens das médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel ficaria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores fossem executados. À medida que a tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da ação atual do mercado e, em teoria, permitiria ao comerciante manter a maioria dos ganhos captados durante a tendência. Na prática, o índice de volatilidade pode ser um indicador, como a largura de banda de Bollinger, que mede a distância entre as bem conhecidas Bandas de Bollinger. (Para mais informações sobre este indicador, consulte The Basics Of Bollinger Bands.) Perry Kaufman sugeriu a substituição da variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada na razão de eficiência (ER) em seu livro, New Trading Systems and Methods. Este indicador é projetado para medir a força de uma tendência, definida dentro de um intervalo de -1,0 a 1,0. É calculado com uma fórmula simples: ER (variação total do preço por período) (soma das variações absolutas de preços para cada barra) Considere uma ação que tenha um intervalo de cinco pontos por dia, e no final de cinco dias tenha ganho um total De 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (15 pontos de movimento ascendente dividido pela faixa total de 25 pontos). Se esse estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria de -0,67. (Para obter mais conselhos de negociação de Perry Kaufman, leia Perdendo para Ganhar, que descreve estratégias para lidar com perdas comerciais.) O princípio de uma eficiência de tendências é baseado em quanto movimento direcional (ou tendência) você obtém por unidade de movimento de preços ao longo de um Período de tempo definido. Um ER de 1,0 indica que o estoque está em uma tendência de alta perfeita -1,0 representa uma tendência de queda perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são alcançados. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes precisarão calcular o peso com o seguinte, bastante complexo, fórmula: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Onde: SCF é a constante exponencial para o mais rápido EMA permitido (geralmente 2) SCS é a constante exponencial para o EMA mais lento permitido (muitas vezes 30) ER é a relação de eficiência que foi observada acima. O valor para C é então usado na fórmula EMA em vez da variável de peso mais simples. Embora difícil de calcular à mão, a média móvel adaptativa é incluída como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. (Para obter mais informações sobre o EMA, leia Explorando a média móvel ponderada exponencialmente.) Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostradas na Figura 1. Figura 1: A AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação ajustada à distância vista no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é mais próxima da ação de preço. A média móvel simples é mostrada como a linha vermelha. As três médias móveis mostradas na figura são todas propensas a negociações de whipsaw em várias ocasiões. Esta desvantagem para as médias móveis foi até agora impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Encyclopedia of Technical Market Indicators. Ele concluiu, embora a média móvel adaptativa seja uma ideia mais interessante e interessante com um recurso intelectual considerável, nossos testes preliminares não conseguem mostrar qualquer vantagem prática real para este método de alisamento de tendências mais complexo. Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia. A AMA poderia ser combinada com outros indicadores para desenvolver um sistema comercial lucrativo. (Para mais informações sobre este tópico, leia Descobrindo Canais Keltner e O Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência autônomo para detectar as oportunidades comerciais mais lucrativas. Como um exemplo, as proporções acima de 0,30 indicam fortes tendências ascendentes e representam compras potenciais. Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, os estoques com a menor relação de eficiência podem ser vistos como oportunidades de fuga. Uma medida da rentabilidade operacional de uma empresa. É igual ao lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização. Uma rodada de financiamento onde os investidores adquirem ações de uma empresa com uma avaliação mais baixa do que a avaliação colocada sobre o. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro ingresso de capital de investimento é entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é.