这是「EMA系列」文章之第二部分（Part 2），第一部分见
Desperate：「EMA系列之I」如何理解EMA指数移动平均值以及Python实现zhuanlan.zhihu.com
今天这篇文章在讨论两个EMA的进阶问题：如何确定EMA的warm-up时间？ 如何更加合理地设置EMA的初始值？让我们从一个简单的例子开始。假设我们将观察到一个时间序列，每个观察值都是从标准
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2024-08-02 15:06:40
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# EMA（指数移动平均）算法的Java实现
在财务和数据分析中，移动平均是一种常用的方法，用于平滑时间序列数据，帮助分析趋势。EMA（Exponential Moving Average，指数移动平均）相较于简单移动平均，更加重视最近的数据点，能够更快速地反应数据的变化。本文将介绍EMA的概念以及如何在Java中实现这一算法。
## 什么是EMA
EMA是通过对数据进行加权平均来计算的一种
原创
2024-10-19 06:47:51
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# Java实现EMA算法详解
## 一、流程图
```mermaid
gantt
title EMA算法实现流程
section 理论学习
学习EMA算法 :done, a1, 2022-10-10, 2d
理解EMA算法原理 :a1, 2022-10-12, 2d
section 代码实现
编写EMA算法代码 :2022-1
原创
2024-03-04 03:53:17
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注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1. 什么是EM算法？ 引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或者极大似然后验概率估计法。2. E
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2024-03-12 11:28:07
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实现指数移动平均（EMA）在金融数据分析中是一项非常常见且重要的计算。EMA 是一种加权平均，最近的数据点相对较旧的数据点具有更大的权重。这种方法在技术分析、价格趋势预测和其他统计分析中被广泛应用。接下来，我将描述关于如何使用 Python 实现 EMA 的过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等。
### 背景描述
在股票和其他金融市场的分析中，EMA 是一种重要的指标，它能够帮助
# Python实现EMA指标
## 简介
在金融领域，指数移动平均线（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的技术指标。它可以帮助我们分析价格的趋势，并作为买卖决策的依据。本文将介绍如何使用Python来实现EMA指标。
## EMA指标的计算公式
EMA指标的计算公式如下：
```
EMA(n) = α * Price + (1 - α) * E
原创
2023-11-23 12:21:28
374阅读
滑动平均模型可以使模型在测试数据上更健壮(robust)的方法------滑动平均模型。在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用滑动平均模型在很多应用中都可以在一定程度提高最终模型在测试数据上的表现。在tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率...
原创
2021-08-12 22:03:06
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EMA表示的是指数平滑移动平均，其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/
原创
2022-10-24 13:08:47
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一、RabbitMQ 简介——用Erlang实现的一个高并发高可靠AMQP消息队列服务器 AMQP，即 Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。AMQP 的主要特征是面向消息、队列和路由，可靠且安全。RabbitMQ 是
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2023-12-12 20:49:54
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EM算法作用EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。预备知识： 用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z连在一起称为完全数据，观测数据Y又称为不完全数据。给定观测数据Y，其概率分布是P(Y|θ)，其中θ是需要估计的模型参数，它相应的对数似然估计L(θ)=logP(Y|θ)。假设Y和Z的联合概率分布是P(Y,Z|θ),那么完全数据的对数似然
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2024-03-27 23:30:04
226阅读
在进行深度学习训练时，同一模型往往可以训练出不同的效果，这就是炼丹这件事的玄学所在。使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果，一些流行的开源代码中已经集成了不少trick，值得学习一番。本节介绍EMA这一方法。1.原理：EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average)。其公式非常简单，如下所示：\(\theta_{\text{EMA}, t+1} =
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2023-07-25 22:53:10
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对于AES算法，相信很多程序员小伙伴都听过、用过，其原理本文就不介绍了，而是讲讲在实际项目中的应用。前几天，项目需要跟乙方接口对接，乙方提供加密后的二维码信息串，而我这边负责对加密串进行解密。其中加解密算法用的就是AES 128位 无向量，加密模式为ECB，填充模式为PKCS7Padding，密钥长度32位。 开始的开始，是先参考网上提供的CBC\PKCS7Padding加
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2023-07-22 08:15:26
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# EMA算法及其在Java中的应用
## 1. 引言
在计算机科学领域，指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）是一种常见的时间序列分析方法，用于对数据序列进行平滑处理。EMA算法具有较好的响应速度和平滑效果，被广泛应用于金融、股票、网络传输等领域。
本文将介绍EMA算法的原理、应用场景以及在Java中的实现。我们将首先详细解释EMA算法背后的数学原理，
原创
2023-11-13 08:10:41
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EM算法EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。所以这一算法称为期望极大算法（expectation maximization），简称EM算法。概率模型有时既含有观测变量（observable variab
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2024-01-29 17:42:05
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# EM算法在Java中的应用
EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种常用的迭代优化算法，用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。它通过交替进行“期望”和“最大化”两个步骤来逐步优化参数。在本文中，我们将介绍EM算法的基本原理，并给出在Java中实现EM算法的示例代码。
## EM算法原理
EM算法主要用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题
原创
2024-06-25 03:24:25
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# EMA算法简介及代码示例
## 引言
在金融领域，EMA（Exponential Moving Average）算法是一种常用的技术指标，用于分析和预测股票价格等时间序列数据的走势。EMA算法通过对历史数据进行加权平均，更加注重近期的数据，可以有效地捕捉到市场的迅速变化，比起简单移动平均（SMA）更具有灵敏度。
本文将详细介绍EMA算法的原理、实现以及代码示例。我们将使用Java语言来实
原创
2023-09-16 16:07:57
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前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法–batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。Batchnorm主要解决的问题Batchnorm原理解读Batchnorm的优点Batchnorm的源码解读第一节：Batchnorm主要
作者：boboEM算法是机器学习十大算法之一， 在机器学习史上提出极早，影响范围极广。本文由浅入深，逐步推导EM算法，使读者更深刻的理解EM算法。本文从EM算法的基本概念说起，提出对于EM算法的一些基本认知问题，而后通过抛硬币实例让读者更好的理解EM算法和理解这个算法要去解决的实际问题，全文主要分为如下几个部分：初识EM算法从抛硬币说起 - 极大似然估计与隐变量似曾相识的模式 - K-Means推
# 实现通达信 ema 算法 Python
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现通达信 EMA（指数移动平均）算法。作为一名经验丰富的开发者，我将详细解释整个流程，并提供每一步所需的代码示例，并注释这些代码的作用。
### 步骤概览
为了让你更好地理解整个过程，我将使用表格展示实现通达信 EMA 算法的步骤。接下来，我们将逐步按照这些步骤进行实现。
| 步骤 | 描
原创
2024-04-20 06:23:40
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文章目录read_csv读取出错。因为多余异常列数据解决方法pd.to_datetime(df['time_key'])但time_key出现不能转换的序列解决方法pandas 提取时间序列年、月、日方法一:pandas.Series.dt.month() 方法提取月份方法二:strftime() 方法提取年、月、日方法三:pandas.DatetimeIndex.month提取月份pd.con
