TRADERS´ES 10

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BÁSICOS
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10.2016
incluido en el cuadro de información
el código de programación en el len-
guaje “Easy Language“ para crear
un filtro Butterworth de tercer or-
den. El término “orden” se refiere a
las características de paso del filtro.
A mayor orden, mejor se filtran las
componentes del ruido.
Ejemplo
La Figura 2 nos muestra un ejemplo
en el que comparamos las curvas del
filtro Butterworth de segundo orden
(línea verde) y de tercer orden (línea
morada) con una EMA (línea roja)
sobre el par de divisas EUR/USD.
Todos los filtros tienen una longitud
de 20 barras. La Figura 2 muestra
claramente las propiedades descri-
tas: suavización más fuerte y mayor
retardo en base al uso de filtros de
orden superior. Si reducimos a la mitad el periodo del
filtro Butterworth de tercer orden, entonces la curva es
casi idéntica a la del filtro Butterworth de segundo orden.
Existe una característica adicional. El filtro Butterworth
tiene vibraciones (oscilaciones) significativamente más
pronunciadas que los filtros clásicos. Esto ya se nota en
el código del programa, ya que se utiliza la función tri-
gonométrica coseno. Lo cual se visualiza claramente en
el filtro Butterworth de segundo orden. Aquí se pueden
ver muy bien, y a simple vista, los puntos de inflexión cí-
clicos. Por lo tanto, los traders obtendrán más beneficios
con los filtros convencionales durante las fases de cam-
bio de tendencia. Lo cual hace que el filtro de Butterworth
sea adecuado no sólo como un indicador de seguimiento
de tendencia, sino también para determinar los puntos
de inflexión. Los cuales a su vez se pueden verificar fá-
cilmente mediante el cálculo de sus correspondientes
derivadas.
Conclusión
Cuando queremos suavizar los datos de una serie siem-
pre debemos buscar un equilibrio entre el grado de sua-
vizado que obtendremos y el retardo temporal que con-
lleva. Por lo tanto, aplicaremos un algoritmo de filtrado a
los datos financieros basado en la transmisión de datos
electrónicos y compararemos sus características con las
de las medias clásicas. A primera vista podría parecer
que los filtros “científicos” tienen un mayor grado de pre-
cisión en sus características. «
desde mediados del siglo pasado, diferentes fórmulas y
algoritmos. Si lo vemos ahora desde el punto de vista de
las señales financieras, necesitamos saber que la dura-
ción del periodo es recíproca al valor de la frecuencia.
Esto significa que las frecuencias bajas se corresponden
con longitudes de períodos largos y las altas frecuencias
se corresponden con longitudes de periodos cortos. El
ejemplo del filtro de Butterworth muestra las principa-
les diferencias con respecto a los filtros convencionales
(simples y exponenciales DG). Con este propósito hemos
La figura muestra las curvas de los filtros Butterworth de segundo (línea verde) y de tercer orden (línea
morada) así como una EMA (línea roja). Todos los indicadores tienen una longitud 20 barras. En los filtros
de orden superior se muestran claramente las características descritas: suavización más fuerte y mayor
retardo. Además, en el filtro de Butterworth las vibraciones son más pronunciadas que en los filtros con-
vencionales.
Fuente:
B2) Filtro de orden superior utilizando el ejemplo del par EUR/USD
Inputs: Order(3), CutOff(20), MyPrice(C);
Vars: Alpha(0), Bravo(0), Charly(0), Butterworth_3(0);
Alpha = ExpValue(-3.14/Cutoff);
Bravo = 2*Alpha*Cosine(1.732*3.14/Cutoff);
Charly = ExpValue(-2*3.14/Cutoff);
Butterworth_3 = (Bravo+Charly) * Butterworth_3[1] -
(Charly+Bravo*Charly)*Butterworth_3[2] +
Charly*Charly*Butterworth_3[3] +
((1-Bravo+Charly)*(1-Charly)/8)*(MyPrice + 3*MyPrice[1] +
3*MyPrice[2]+ MyPrice[3]);
Plot1(Butterworth_3, „Butterworth3“);
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Código EasyLanguage para el filtro de tercer orden Butterworth