# EMA（指数移动平均）在 PyTorch 中的实现
## 引言
EMA（Exponential Moving Average）是一种在时间序列分析和信号处理等领域广泛使用的平滑技术。与简单移动平均（SMA）相比，EMA 更加重视近期的数据，而淡化旧的数据。这种特性使得 EMA 在捕捉趋势变化时具有更高的反应速度。在机器学习特别是深度学习的训练过程中，EMA 也被用来平滑模型参数，以提高最终
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[
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2023-06-23 07:34:51
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EMA的定义在深度学习中，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
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2022-06-27 17:05:54
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最近从经典技术指标开始学习量化策略，有些在talib中有打包好的函数，但我还是希望自己在编的过程中学习策略的思想、进一步改进基础策略。今天学习了移动平滑异同平均线(Moving Average Convergence Divergence，简称MACD指标)策略。MACD是查拉尔·阿佩尔(Geral Appel)于1979年提出的，由一快及一慢指数移动平均（EMA）(可以参考指数平滑均线文档)之间
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2023-10-23 12:58:32
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【炼丹技巧】 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。 今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted
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2021-07-09 14:36:32
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目录什么是移动平均线了解移动均线两种移动均线计算公式 什么是移动平均线在统计中，移动平均值是一种计算，用于通过创建整个数据集的不同子集的一系列平均值来分析数据点。在金融中，移动平均线（MA）是技术分析中常用的股票指标。计算股票移动平均线的原因是通过创建不断更新的平均价格来帮助平滑价格数据。通过计算移动平均数，可以减轻指定时间范围内随机短期波动对股票价格的影响。 指数移动平均线（EMA）是加权平均
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2024-03-24 12:08:36
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移动平滑异同平均线(Moving Average Convergence Divergence，简称MACD指标)策略。MACD是查拉尔·阿佩尔(Geral Appel)于1979年提出的，由一快及一慢指数移动平均（EMA）之间的差计算出来。“快”指短时期的EMA，而“慢”则指长时期的EMA，最常用的是12及26日EMA。 MACD指标是运用快速（短期）和慢速（长期）移动平均线及其聚合与分离的征
什么是EMA? 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。 滑动平均可以看作是变量的过去一段时间取值的均值 ...
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2021-10-22 14:43:00
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前言 在深度学习中，经常会使用EMA(exponential moving average)方法对模型的参数做平滑或者平均，以求提高测试指标，增加模型鲁棒性。 参考 1. 【优化技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现； 2. 理解滑动平均(exponential moving ave
原创
2022-07-11 18:38:53
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指数移动平均EMA介绍示例代码补充：torch.lerp 介绍指数移动平均（Exponential Moving Average，简称 EMA）是一种常用的平滑方法，通常用于时间序列数据的平滑处理。EMA 可以减小噪声的影响，使得数据更加平滑，并且能够自适应地调整权重，更好地反映时间序列的趋势。EMA 的计算公式如下：其中， 表示时间 的观测值， 表示时间 的指数移动平均值， 是平均因子，通
滑动平均模型的相关知识：滑动平均模型一、移动平均法相关知识移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型法（Moving average，MA）什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平
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2024-05-13 11:06:07
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本文主要借鉴参考以下文章，感谢原作者们！指数滑动平均(ExponentialMovingAverage)EMATensorflow中ExponentialMovingAverage的原理及用法TensorFlow基础学习——TensorFlow里“滑动平均模型”中“影子变量”的理解Tensorflow入门——影子变量（shadow_variable）如何影响训练过程根据以上文章，整理学习笔记如下，
import tushare as tsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport talibdf=ts.get_k_data('600600')#简单移动平均def SMA(ps,k): ewma=pd.Series(0.0,index=ps.index)# ewma[p
原创
2023-01-16 07:32:14
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指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗、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。简介：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
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2023-12-28 22:30:27
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指数滑动平均（Exponential Moving Average）指数滑动平均也叫权重移动平均（Weigh
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2022-12-04 07:56:05
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股票序列分析趋势追踪 根据股票之前的价格走向趋势，去预示之后的价格走向趋势TA-Lib技术指标库 MACDATR指标RSI指标TA-Lib技术指标库MACD指数平滑异同移动平均线用于研判股票价格变化的强度，方向，能量，以及趋势周期，以便把握股票买进和卖出的时机算法：1、计算移动平均值（EMA）
12日EMA的算式为
EMA（12）=前一日EMA（12）×11/13+今日收盘价×2/13
26日EM
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2024-05-09 21:57:30
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1 基本公式EMA（Exponential Moving Average）是常用的技术指标之一，也称为指数平滑（Exponential Smoothing），计算公式为$$S(n) = ux(n)+(1-u)S(n-1)$$其中$S(n)$表示$x(n)$在时刻$n$的EMA值，而$x(n)$使用如下的信号模型$$x(n) = a(n)+e(n)$$其中$a(n)$和$e(n)$分别表
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2023-11-17 11:41:39
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指数加权移动平均指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average)，他是一种常用的序列处理方式。在\(t\)时刻，移动平均值公式是 \[v_t = \beta v_{t-1} + (1 - \beta) \theta_t \] 其中\(v_t\)是\(t\)时刻的指数加权移动平均值，\(\theta_t\)是\(t\)时刻的真实值，\(\beta\)是
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2018-10-24 17:09:00
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平时跑模型只知道直接上Adam Optimizer，但具体原理却不甚理解，于是把吴恩达老师的深度学习课翻出来看，记录一下关于动量优化算法的基础-EMA相关内容。指数加权平均的概念平时我们计算平均值，就是简单地将所有数据加起来之后与数据总数求商。对于一部分数据来说，这样的平均值以及可以反应数据的趋势，例如某单位的平均年龄，身高等。 但是对于某些数据来说，就不能简单取这样的平均值来观察数据特征了，吴恩
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2023-10-01 10:35:08
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