ema

最新推荐文章于 2022-06-22 16:54:52 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/drbinzhao/article/details/53856260
本文通过求解一个关于指数移动平均(EMA)的方程来探讨EMA平滑算法的工作原理。通过对公式2/(ema1+1)*x+(ema1-1)/(ema1+1)*preEma1=2/(ema2+1)*x+(ema2-1)/(ema2+1)*preEma2的解析,展示了如何计算新的EMA值。这对于理解时间序列数据平滑处理非常重要。

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solve('2/(ema1+1)*x+(ema1-1)/(ema1+1)*preEma1=2/(ema2+1)*x+(ema2-1)/(ema2+1)*preEma2',x)

drbinzhao
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指数移动平均（EMA）
AI学长
03-08 3249
在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 实际上，EMA可以看作是Temporal Ensembling，在模型学习过程中融合更多的历史状态，从而达到更好的优化效果。 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。
EMA(指数移动平均)及其深度学习应用
Dteam_f的博客
07-02 1万+
在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以提高测试指标并增加模型鲁棒。 1.基于数学的介绍 公式例子 我们有关于“温度-天数”的数据 ：在第t天的温度。 ：第t天的移动平均数。 ：权重参数。 图中红线即是蓝色数据点的指数移动平均。 和 之间的关系 大概表示前天的平均数据。（以第天做参考） 如： 大概表示前10天的平均数据 红线 ...
通俗解释EMA
gaoxueyi551的专栏
06-22 1万+
EMA，全称是指数移动平均，是一种给予近期数据更高权重的平均方法，详细的介绍可以参考：深度学习： 指数加权平均。 深度学习中常见的Adam、RMSProp和Momentum等优化算法内部都使用了EMA，由于使用了EMA这些算法常被称为自适应优化算法，可以随着训练过程的推移，自适应的调整参数的优化方向和步长，可以参考：深度学习中的Momentum算法原理。 假设有一个模型参数 ，EMA在优化器层面是一种局部时间窗口的加权平均，它只能通过对过去一个小的时间窗口内的梯度做加权并更新模型参数 ，如下图
深入理解EMA和SMA
luhouxiang的专栏
10-07 9523
一直对EMA的理解都比较模糊，总是不能完全把握，因此，凡是牵涉到EMA的公式都搞不清其内在的数学模型是什么。刚好看到个文章，觉得写的很好。 参考内容：https://www.codeleading.com/article/9441142281/ EMA 公式：EMAtoday=α * Pricetoday + ( 1 - α ) * EMAyesterday; 其中，α为平滑指数，一般取作2/(N+1) 推导公式：EMA(X,N)=[2*X+(N-1)Y’]/(N+1) 下面是对于公式的拆解，分别解出当N=
【炼丹技巧】指数移动平均（EMA）
Drug discovery
12-25 1万+
在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以提高测试指标并增加模型鲁棒。 EMA的定义 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 ...
传感数据分析-EMA滤波
01-02
**传感数据分析 - EMA滤波** 在数据科学领域，滤波技术是处理传感器数据的关键步骤，尤其是当数据受到噪声干扰时。"EMA滤波"，全称为指数移动平均（Exponential Moving Average）滤波，是一种广泛应用的数据平滑...
通达信指标公式源码 EMA均线主图.doc
07-30
通达信指标公式源码 EMA均线主图解析 本资源提供了一份通达信指标公式源码，主要用于生成 EMA 均线主图，通过对 CLOSE 价的平滑处理，计算出多个周期的均线值，并根据这些值进行图表绘制和策略判断。 首先，源码中...
文华财经指标公式源码 文华ema指标公式源码.doc
08-11
1. EMA指标：文华ema指标公式源码中使用了EMA（Exponential Moving Average）指标，计算公式为`EMA(A7A,6)`，其中A7A是C-REF(C,1)的结果，即当前价格减去前一期的价格。 2. MACD指标：MACD（Moving Average ...
k线指标MA EMA BOLL MACD RSI JDK的算法（java）.zip
01-14
Java是一种高性能、跨平台的面向对象编程语言。它由Sun Microsystems（现在是Oracle Corporation）的James Gosling等人在1995年推出，被设计为一种简单、健壮、可移植、多线程、动态的语言。Java的主要特点和优势...
Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习
02-17
其中，添加EMA（Exponential Moving Average）注意力机制被认为是一种有效的改进策略，该策略不仅可以增强Vgg网络的特征表达能力，还能显著提高其跨空间学习的效率和准确性。 EMA注意力机制的引入基于一个观察：在...
EMA的计算原理和代码
07-23
EMA 是MA（平滑移动平均线）的另一种形式。全名“加权指数移动平均线”。
股票MACD指标算法公式
lyglostangel的专栏
04-21 2500
MACD指标是股票技术中最实用最重要的指标之一，其中涉及EMA、DIF、DEA、BAR几个指标。然而，对MACD指标的定义及分解算法，书上和网上的资料乱七八糟，有的说法互相矛盾，特别是对于指标的分解（即股价与指标值之间的关系），我查了很多资料，要么是有漏洞，要么是错的，而且有的错误的说法流毒甚广。 事实上，这些有错误的说法，只要拿实际案例检验一下，就知道是错误的了。可惜中国人做学问，不求甚解
模型参数的EMA
地推
10-17 407
PP-YOLO跟踪网络参数的指数移动平均，以保持模型权重的阴影预测时间。这已经被证明可以提高推理的准确性。
python-技术指标-ema算法
云金杞
05-22 1万+
def get_EMA(df,a): for i in range(len(df)): if i==0: df.ix[i,'ema']=df.ix[i,'close'] if i>0: df.ix[i,'ema']=(1-a)*df.ix[i-1,'ema']+a*df.ix[i,'...
指数平滑异同平均线(MACD)
小春的药匣子
09-07 3646
    指数平滑异同平均线(MACD)是在移动平均线的基础上发展而成的，它利用两条不同速度(一条变动速率较快的短期移动平均线，一条变动速度较慢的长期移动平均线)的指数平滑移动平均线来计算二者之间的差别状况(DIF)，作为研判行情的基础，然后再计算出DIF的9日平滑移动平均线，即MACD线。　　指数平滑异同平均线(MACD)就是运用快速与慢速移动平均线聚合与分离的趋势，来判买入与卖的时机和信号。　　
macd指标分析 交易代码 c++
liuyingjienho的专栏
07-10 5670
#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; const int N=1000000;//估计交易次数 //止盈止损 class Cut{ public: Cut(double win,double lose
EWMA 移动平均模型
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选好坑 挖好坑 才会结出好的果子
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Exponentially Weighted Moving Average(EWMA)指数加权移动平均是一种常用的序列数据处理方式，如下： 在时间 t, 根据实际的观测值（或量测值）我们可以求取 EWMA（t）如下： EWMA(t ) = λY(t)+ ( 1-λ) EWMA(t-1) for t = 1, 2, ..., n. * EWMA（t）：t时刻的估计值  * Y（t
MACD详细计算方法及例子
weixin_30785593的博客
10-24 3251
转：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5938eb510100fz89.html MACD对技术流投资者的重要性不言而喻。然而，很多资料对其详细算法都语焉不详。尤其是第一天和第二天的MACD的处理方式，很多说法有差别。今天查了查资料，终于搞清楚了其计算方法。用该方法计算理工检测，法因数控等股票MACD，和大智慧或者飞狐交易师上面显示的DIFF,DEA以及MACD完全吻...
指数滑动平均(EMA:exponential moving average)[转]
01-10 2679
摘自：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/9479958.html 参考：https://www.investopedia.com/terms/e/ema.asp https://www.investopedia.com/terms/s/sma.asp 1. 用滑动平均估计局部均值 　　滑动平均(exponential moving average)，或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average..
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In the context of programming, an exponential moving average (EMA) is a type of moving average that places greater weight on recent data points than older ones. This characteristic makes EMA more ...
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