Exponential Moving Average EMA 指数平均数指标

最新推荐文章于 2025-07-01 16:13:18 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-01 16:13:18 发布 · 654 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#EMA # #指数平均数指标 #指数平均数指标

本文介绍了一种计算EMA(指数平均数)的技术方法，并通过具体的Python代码实现来展示如何为给定的数据序列计算N期的EMA。此外，还提供了一个实际的例子，即使用该方法对某期货合约的历史收盘价进行EMA计算并可视化。 
def EMA(df_close, N):
    # df_close放数据一列，N是N期指数平均
    weight = []
    for i in range(N):
        weight_i = 2 / (N + 1) * (N - i) / N
        weight.append(weight_i)
        print(weight_i)
    weight_array = np.array(weight)

    ema_n = np.empty_like(df_close)
    ema_n[:, ] = np.nan
    for j in range(N - 1, len(df_close)):
        # from 3 to 100 these for
        df_close_i = df_close.loc[j - N + 1:j, ]
        ema_n[j] = sum(df_close_i * weight_array)
        print(j)
    return ema_n

 EMA 指数平均数指标

def EMA(df_close, N)

df_close: 价格序号从0开始一列(n*1)

N:N期指数平均(int)

以下是我随便扔进去的一个期货的close价格的图片，橙色是移动平均的，蓝色是真实值，数据描述：

history(symbol='SHFE.RB', frequency='600s', start_time='2014-01-01', end_time='2015-01-03', fields='', df = True)

YOLOv5的Tricks | 【Trick7】指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）
Clichong
06-08 3707
如有错误，恳请指出。这篇博客主要用于整理网上对EMA（指数移动平均）的介绍，在yolov5代码中也使用了这个技巧，现对其进行归纳。相信大家对算术平均：x^=1n(x1+x2+…+xn)\hat{x}=\frac{1}{n}(x_1+x_2+…+x_n)x^=n1​(x1​+x2​+…+xn​)，加权平均：x^=1n(x1f1+x2f2+…+xkfk)\hat{x}=\frac{1}{n}(x_1f_1+x_2f_2+…+x_kf_k)x^=n1​(x1​f1​+x2​f2​+…+xk​fk​)，其中(f1+
YOLOv5系列(三十三) 解读指数移动平均EMA(详尽)
专注于人工智能学习，总结
12-02 1820
在深度学习中，经常会使用EMA（Exponential Moving Average）指数移动平均方法对模型参数做平均，以提高测试指标并增加模型鲁棒性。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。
指数加权移动平均（Exponential Moving Average, EMA）介绍，使用EMA分析股票价格和交易时机
u013531166的博客
08-15 4938
指数加权移动平均（Exponential Moving Average, EMA）是一种用于平滑时间序列数据的技术，它通过对历史数据赋予不同的权重来实现平滑。与简单移动平均（SMA）不同，EMA对最近的数据赋予更大的权重，从而能够更敏感地反映数据的近期变化趋势。这使得EMA在金融市场分析、信号处理和其他时间序列预测领域得到了广泛应用指数加权移动平均（EMA）是一种强大的时间序列平滑工具，因其对最新数据的敏感性和有效平滑噪声的特性而在多个领域得到广泛应用。
什么是EMA（Exponential Moving Average）
最新发布
weixin_55029563的博客
07-01 747
这种“厚近薄远”的加权方式使EMA能够比简单地将所有数据同等看待的“简单移动平均”（Simple Moving Average, SMA）更快地响应最新的变化。你是更看重昨天的气温，还是更看重一个月前某一天的气温？显然是昨天的气温参考价值更大。EMA的计算是一个迭代或递推的过程。也就是说，计算今天的EMA需要用到昨天的EMA值。为了更好地理解EMA，我们先快速看一下它的“同胞兄弟”——简单移动平均（SMA）。计算一个加权平均值，权重随着数据点的“年龄”增长而呈指数级衰减。的计算与你选择的时间周期。
tensorflow 滑动平均模型 ExponentialMovingAverage
tz_zs的博客
07-21 8821
____tz_zs学习笔记 滑动平均模型对于采用GradientDescent或Momentum训练的神经网络的表现都有一定程度上的提升。 原理：在训练神经网络时，不断保持和更新每个参数的滑动平均值，在验证和测试时，参数的值使用其滑动平均值，能有效提高神经网络的准确率。 tf.train.ExponentialMovingAverage tensorflow官网地址：h
ExponentialMovingAverage
qq_27016651的博客
12-06 1014
   
指数滑动平均(Exponential Moving Average)
热门推荐
August-us的博客
03-01 3万+
指数移动平均Exponential Moving Average
Double Exponential Moving Average (DEMA) - MetaTrader 5脚本.zip
09-12
Double Exponential Moving Average（DEMA）是一种技术分析工具，尤其在金融市场中被广泛使用，用于追踪资产价格的趋势和波动。DEMA比标准的简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）更灵敏，因为它能更快地...
什么是Exponential moving average
07-08
指数移动平均（Exponential Moving Average）是一种时间序列数据处理方法，用于计算一组数据的平均值，其中较新的数据点被赋予更大的权重，而较旧的数据点则被赋予较小的权重。 指数移动平均的计算公式如下： EMA...
EMA指数滑动平均（Exponential Moving Average）
得克特
03-08 1万+
指数滑动平均（Exponential Moving Average） 指数滑动平均也叫权重移动平均（Weighted Moving Average）,是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设有nnn个权重数据：[θ1,θ2,⋯ ,θn][\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_n][θ1​,θ2​,⋯,θn​]，EMA的计算公式： vt=βvt−1+(1−β)θt(1) v_t=\beta v_{t-1}+(1-\beta)\theta_t\tag{1} vt​=βvt−1​+(
指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）
qq_43538018的博客
01-03 3251
指数移动平均（EMA）是一种加权平均方法，用于计算一组时间序列数据的平滑平均值。它在计算平均值时，对近期数据赋予更高的权重，而对较早的数据赋予较低的权重。相对于简单平均值，EMA 更敏感于最新的数据变化。
滑动平均模型：使用ExponentialMovingAverage
u010757019的博客
12-02 460
参考自：TensorFlow 实战Google深度学习框架  import tensorflow as tf #定义一个变量用于计算滑动平均，这个变量的初始值为0。 v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) #此变量模拟神经网络中的迭代的轮数，可以用于动态控制衰减率 step = tf.Variable(0, trainable=False) #定义了一个...
【机器学习】指数移动平均（EMA，Exponential Moving Average）
fzy2003的博客
09-13 1729
指数移动平均（EMA）是一种加权平均技术，常用于平滑数据序列，特别是在深度学习中跟踪模型参数的平滑版本。EMA通过赋予最近更新较大的权重，历史更新权重逐渐减小，使得它能快速响应新变化，保留平滑效果。相比于简单移动平均（SMA），EMA更加重视最新数据。例如，训练模型时，EMA能生成一个比最新模型参数更稳定的版本，提升泛化能力，抑制过拟合和训练过程中的波动，从而改善模型性能。
关于深度学习模型训练过程中的Exponential Moving Average（EMA，指数移动平均）
sun1221__的博客
06-16 1349
在采用 SGD 或者其他的一些优化算法 (Adam, Momentum) 训练神经网络时，通常会使用EMA的方法。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。（在SGD优化算法中，也会通过使用动量或者改变学习率的方式加快收敛速度）。公式：（其中，avg_model_param是影子权重，model_param是模型权重，decay是衰减率。，也叫做权重移动平均(weighted moving average)，可以用来估计。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。
神经网络中的Exponential Moving Average——指数滑动平均
S20144144的博客
10-18 1462
Exponential Moving Average——指数滑动平均 找到一篇讲解神经网络中滑动平均的很好的文章，全程截图如下：
神经网络优化：指数衰减计算平均值(滑动平均)
Rookiekk
10-11 9012
Polyak平均会平均优化算法在参数空间访问中的几个点。如果t次迭代梯度下降访问了点,那么Polyak平均算法的输出是。 当应用Polyak平均于非凸问题时，通常会使用指数衰减计算平均值：                                       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(ex...
理解滑动平均(exponential moving average)
upwind_fly的博客
07-10 1万+
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)，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。 　　变量vv在tt时刻记为vtvt，θtθt为变量vv在tt时刻的取值，即在不使用滑动平均模型时vt=θtvt=θt，在使用滑动平均模型后，vtvt的更新公式如下： vt=β⋅vt−1+(1−β)⋅θt(1)(1...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值