自适应滤波器
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自适应滤波器是一组 Pro 指标，用于区分趋势、周期、动量和噪声。当传统移动平均或振荡器显得太慢或太杂乱时，可以从这里开始。
在哪里找到
打开仪表盘 → 图表 → 指标 → 自适应滤波器。已知工具名称时直接搜索；需要比较时查看分组中的本地化短说明。
选择工具
| 问题 | 从这里开始 |
|---|---|
| 减少短期噪声后的基础趋势是什么？ | Super Smoother、Decycler、Laguerre Filter |
| 选定周期区间内发生了什么？ | Roofing Filter、Bandpass Filter |
| 标的更像趋势还是周期状态？ | Correlation Trend、Cycle/Trend State |
| 降噪后动量是否转向？ | Laguerre RSI、Hann RSI、Hann Stochastic、Noise-Eliminated Trend |
| 当前哪个周期长度最突出？ | Cycle Spectrum |
| 哪些周期长度正在随时间增强或减弱？ | 周期频谱热图 |
| 选定节奏延伸数根K线会是什么样？ | Voss Predictive Filter、Fourier Wave |
实用流程
- 添加 Super Smoother 或 Decycler，建立较干净的趋势视图。
- 先用 Cycle/Trend State 判断状态；方向性状态偏重趋势工具，重复状态偏重周期工具。
- 用 Cycle Spectrum 找到突出周期，再在周期频谱热图中检查它是否稳定、增强或减弱。
- 只添加一个动量工具做时机参考，删除重复表达相同信息的滤波器。
解读结果
- 较短设置反应更快、变化更多；较长设置更稳定，但转向可能更晚。
- 热图需要足够历史才能稳定。长周期很淡或缺失时，加载更多历史或缩小周期范围。
- 在周期频谱热图中观察主周期线及附近亮带；持续的脊线比单个亮点更有参考价值。
- Voss Predictive Filter 或 Fourier Wave 的前向段是情景，会随新K线更新，应与最新已完成数据核对。
- 已完成K线的历史输出不会事后重写，但当前形成中的K线在收盘前仍会变化。
⚠️
自适应滤波器让趋势与周期结构更易查看，但不能预测新闻、跳空或下一根K线方向。
套餐权限
包括周期频谱热图在内的全部自适应滤波器指标都需要 Pro。