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Kalman Filter (Smoothed)

The Kalman Filter is a recursive statistical algorithm that smooths noisy price data while adapting dynamically to new information. Unlike simple moving averages or EMAs, it minimizes lag by balancing measurement noise (R) and process noise (Q), giving traders a clean, adaptive estimate of true price action.
🔹 Core Features
Real-time recursive estimation
Adjustable noise parameters (R = sensitivity to price, Q = smoothness vs. responsiveness)
Reduces market noise without heavy lag
Overlay on chart for direct comparison with raw price
🔹 Trading Applications
Smoother trend visualization compared to traditional MAs
Spotting true direction during volatile/sideways markets
Filtering out market “whipsaws” for cleaner signals
Building blocks for advanced quant/trading models
⚠️ Note: The Kalman Filter is a state-space model; it doesn’t predict future price, but smooths past and present data into a more reliable signal.
🔹 Core Features
Real-time recursive estimation
Adjustable noise parameters (R = sensitivity to price, Q = smoothness vs. responsiveness)
Reduces market noise without heavy lag
Overlay on chart for direct comparison with raw price
🔹 Trading Applications
Smoother trend visualization compared to traditional MAs
Spotting true direction during volatile/sideways markets
Filtering out market “whipsaws” for cleaner signals
Building blocks for advanced quant/trading models
⚠️ Note: The Kalman Filter is a state-space model; it doesn’t predict future price, but smooths past and present data into a more reliable signal.
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Nello spirito di TradingView, l'autore di questo script lo ha reso open source, in modo che i trader possano esaminarne e verificarne la funzionalità . Complimenti all'autore! Sebbene sia possibile utilizzarlo gratuitamente, ricordiamo che la ripubblicazione del codice è soggetta al nostro Regolamento.
Declinazione di responsabilitĂ
Le informazioni e le pubblicazioni non sono intese come, e non costituiscono, consulenza o raccomandazioni finanziarie, di investimento, di trading o di altro tipo fornite o approvate da TradingView. Per ulteriori informazioni, consultare i Termini di utilizzo.
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