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最新推荐文章于 2024-03-08 00:39:42 发布
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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。

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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EMA(指数移动平均)及其深度学习应用
Dteam_f的博客
07-02 2万+
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 ...
【深度学习】关于EMA：指数移动平均
aixiaomi123的博客
03-27 3170
指数移动平均(exponential moving average)，也叫做权重移动平均(weighted moving average)，可以用来估计变量的局部均值，使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关。它的意义在于利用滑动平均的参数来提高模型在测试数据上的健壮性。
指数移动平均（EMA）
AI学长
03-08 4101
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。
数学---之EMA （指数移动平均值）
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06-24 2万+
EMA （指数移动平均值） 编辑 讨论 EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。也叫EXPMA指标，它也是一种趋向类指标，指数移动平均值是以指数式递减加权的移动平均。 理解了MA、EMA的含义后，就可以理解其用途了，简单的说，当要比较数值与均价的关系时，用MA就可以了，而要比较均价的趋势快慢时，用EMA更稳定；有时，在均价值不重要时，也用EMA来平滑...
macd 指标之思考
hjjdebug的专栏
03-19 3278
1. macd 的概念 macd 是移动平均线发散汇集指标,英文名称moving average convergence divergence indicator 2. macd 公式计算方法 通达信指标公式： DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG); DEA:EMA(DIF,MID); MACD:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK; 典型值 (sh...
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”。
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 9798
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
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指标之王macd的计算公式和使用方法
u014496893的博客
02-03 1万+
股票MACD指标算法公式 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）如何能够深刻理解操作策略运用的道理？我到现在还没有发现一个对MACD指标公式及其分解说得完全正确的资料，没办法，只好自己研究，最后我得到了正确可以验证的算法，现在公布在这里，以供参考。具体的计算公式和规则可以参考：https://stockapi.com.cn
EMA - 指数移动平均
余璜的技术博客
06-12 7372
EMA 基本概念见 Wikipedia，本文不赘述。基本公式 S[0] = Y[0] S[i] = Y[i] * alpha + S[i-1] * (1 - alpha) 其中 alpha 为平滑因子，数值越小曲线越平滑 要点 初始值 S1 会引入误差，为了消除误差有几种常见策略： 取前 N 个值的均值作为 S1 迭代的前 N 次使用动态平滑因子 alpha，从 1 逐渐变为
股票MACD指标算法公式
lyglostangel的专栏
04-21 2746
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
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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,'...
MACD算法
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07-07 9134
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，人云亦
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03-09
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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