RS分析（Relative Strength Analysis）是一种技术分析方法，用于判断一个证券相对于市场表现的强弱程度。通过比较证券的价格表现和市场指数的价格表现，RS可以帮助投资者找到相对强势或相对弱势的证券，从而制定更有效的交易策略。
而Hurst指数则是一种用于衡量时间序列数据自相关性和长期记忆性的指标，通常用于分析金融数据和股票价格走势。Hurst指数的计算方法比较复杂，但在Pyt
原创
2024-02-25 06:54:47
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机器学习是计算密集型的，因为算法不是确定性的，因此必须随着时间的推移不断调整。然而，技术指标要快得多，因为方程式没有改变。因此，这提高了他们用于实时交易的能力。什么是 RSI？要创建使用 RSI 的程序，我们必须首先了解 RSI 指标。RSI 是相对强弱指数的缩写。它是一个动量指标，使用价格变化的幅度来评估证券是否超买或超卖。如果 RS一世 值超过70，证券被认为是超买，如果值低于30，则被认为是
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2023-08-22 16:18:39
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# 如何实现hurst指数算法 python
## 1. 算法流程
首先，让我们来了解一下实现“hurst指数算法 python”的整个流程。我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 计算累积值 |
| 3 | 计算平均值 |
| 4 |
原创
2024-05-10 03:59:55
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简单指数平滑适用于可用相加模型描述，并且处于恒定水平和没有季节变动的时间序列地短期预测。简单指数平滑法提供了一种方法估计当前时间点上的水平。为了更加准确的估计当前时间的水平，我们使用alpha参数来控制平滑，alpha的取值在0-1之间。当alpha越接近0，临近预测的观测值在预测中的权重就越小。我们采用伦敦1813年到1912年全部的每年每英尺降雨量来做分析对象，首先读入相关数据和绘制出序列图：
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2023-10-03 12:11:34
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标，这一指标最初由英国水利学家Harol.
原创
2021-06-29 11:12:22
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Abstract：本文主要以实践的角度介绍指数平滑算法，包括：1）使用 ExponentialSmoothing 框架调用指数平滑算法；2）文末附有“使用python实现指数平滑算法（不确定写得对不对，T_T）”。此外，指数平滑算法的理论知识以参考链接的方式进行整理。Referencehttps://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.
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2024-06-18 22:06:42
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注：参考司守奎老师的数学建模与算法书籍。在数学建模问题中，有很多类问题具有“季节性特点”。类似于不同蔬菜在一年四季中的价格变化、季节性服装在一年四季的价格变化等……对于季节性时间序列的预测，可以采用“季节系数法”来预测时间序列的变化趋势。在时间序列问题中，季节并不单纯代表一年四季，一些既有季度性、周期性的时间序列也可以用季节系数法来进行预测，例如月份。其步骤如下：收集m年中n个季度的时间序列样本数
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2023-09-25 09:03:42
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1、什么是指数平滑法 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度
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2023-11-17 19:57:48
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移动平均：最简单的平滑时间序列的方法是实现一个无权重的移动平均，常用窗口函数，平滑统计量 St 就是 k 个观察值的均值，St = 1/k * sum(x(t - n)) = S(t - 1) + (xt - x(t - 1)) / k , 0 =< n <= k - 1;当 k 较小时预测的数据平滑效果不明显，而且突出反映了数据最近的变化；当 k 较大时，有较好的平滑效果，但预测的数
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2023-11-29 19:24:40
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# 指数平滑法实现指南
指数平滑法是一种常见的时间序列预测方法，适用于平滑数据并预测未来的值。这篇文章将引导你使用Java实现指数平滑法。我们将通过步骤表格和代码示例来帮助你理解整个过程。
## 实现流程
下面是实现指数平滑法的基本流程：
| 步骤 | 内容 |
|------|----------------
原创
2024-09-15 03:43:04
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1. 指数平滑的定义及应用场景 指数平滑由布朗提出、他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给过去的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。根据平滑次数不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等
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2023-10-16 22:40:13
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指数平滑法是从移动平均法发展而来的，是一种改良的加权平均法，在不舍弃历史数据的前提下，对离预测期较近的历史数据给予较大的权数，权数由近到远按指数规律递减。 指数平滑法根据本期的实际值和预测值，并借助于平滑系数α进行加权平均计算，预测下一期的值。它是对时间序列数据给予加权平滑，从而获得其变化规律与趋势。
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2019-01-18 02:57:00
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# 平滑指数
def calc_next_s(alpha, x):
s = [0 for i in range(len(x))]
s[0] = np.sum(x[0:3]) / float(3)
for i in range(1, len(s)):
s[i] = alpha*x[i] + (1-alpha)*s[i-1]
return s
# 预
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2023-06-26 13:44:24
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#指数平滑公式
def exponential_smoothing(alpha,s):
s2=np.zeros(s.shape) #s.shape定义返回数组的形状 输入参数：类似数组(比如列表，元组等)或是数组
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2023-09-20 16:03:32
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写在前面当前对于高温热浪事件指标的定义缺乏统一标准，不同学者有不同的算法。Russo（2015）提出了一种每日热浪幅度指数（HWMId，the heat wave magnitude index daily）计算方法，适合对全球的热浪强度进行计算和对比分析。该方法也被wiki百科对热浪指数的介绍中采用（wiki）。 该方法作者提供了相关的R语言包和函数，本文对此进行原理和代码的介绍。 放上wiki
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2023-09-12 11:16:47
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天梯—计算指数（C语言）真的没骗你，这道才是简单题 —— 对任意给定的不超过 10 的正整数 n，要求你输出 2n。不难吧？输入格式：输入在一行中给出一个不超过 10 的正整数 n。输出格式：在一行中按照格式 2^n = 计算结果 输出 2^n 的值。输入样例：5输出样例：2^5 = 32上代码！！！#include<stdio.h>#include<math.h>
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2022-10-20 10:09:10
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# 指数平滑法预测模型入门
指数平滑法是一种简单而有效的时间序列数据预测技术，它基于历史数据的加权平均来生成未来值的预测。相较于其他复杂的预测方法，指数平滑法具有实现简单、计算量小等优点，因此在实际应用中被广泛使用。
## 指数平滑法的基本原理
指数平滑法的核心思想是为历史数据中的每个值分配一个指数衰减的权重。最新的数据点获取最高的权重，而较早的数据点权重逐渐减少。这个权重通常用一个平滑常数
目录1 指数平滑2 一次指数平滑预测（又叫简单指数平滑，simple exponential smoothing， SES）2.1 定义2.2 例题3 二次指数平滑法（Holt’s linear trend method）3.1 定义3.2 例题4 三次指数平滑预测（Holt-Winters’ seasonal method）4.1 定义4.2 例题5 加权系数a的选择6 Ho
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2023-09-20 13:42:33
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简单移动平均法简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下： Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n加权移动平均法加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以不同的权重。其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。 加权移动平均法的计算公
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2023-12-15 13:14:51
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目录1. 基础知识2. 简单滑动平均（rolling mean）3. 指数平均(EXPMA)3.1 一阶指数平滑 3.2 二次指数平滑 3.3 三次指数平滑预测 4. 二次指数平滑法实例分析 指数平滑法，用于中短期经济发展趋势预测。全期平均法：简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均
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2023-07-19 11:17:40
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