一、 加权平均法
概念：加权平均法亦称全月一次加权平均法，是指以当月全部进货数量加上月初存货数量作为权数，去除当月全部进货成本加上月初存货成本，计算出存货的加权平均单位成本，以此为基础计算当月发出存货的成本和期末存货的成本的一种方法。
加权平均法计算公式：
存货的加权平均单位成本＝（月初结存货成本＋本月购入存货成本）/（月初结存存货数量＋本月购入存货数量）
月末库存存货成本=月
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2023-10-03 15:53:25
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发明线性加权移动平均线的算法，就是为了区分每一天的收盘价的重要性，也就是要给我们需要计算的每一天的收盘价加上一个权重，离我们越近的一天的收盘价权重越大，离我们越远的一天的收盘价权重越小。拿计算10天的移动平均线来做例子，我们找出需要计算的某一品种的全部收盘价格。将第1天的收盘价乘以1，将第2天的收盘价乘以2，将第3天的收盘价乘以3，依此类推，第10天的收盘价乘以10，然后将其相加，即((C1x1+
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2023-10-08 15:00:26
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举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average). 大体公式就是前一日的V值加上当日温度的0.1倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. 对于θ的理解,你可以将其认为该数值表示的是1/(1−β)天的平均值,例如如果这里取β是取0.9,那么这个V值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置β值是0.98那么我们就是在
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2024-01-15 08:39:11
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一、移动加权平均法： 移动加权平均法下库存商品的成本价格根据每次收入类单据自动加权平均；其计算方法是以各次收入数量和金额与各次收入前的数量和金额为基础，计算出移动加权平均单价。其计算公式如下： 移动加权平均单价＝ 本次收入前结存商品金额+本次收入商品金额本次收入前结存商品数量+本次收入商品数量 移动加权平均法计算出来的商品成本比较均衡和准确，但计算起来的工
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2024-01-08 18:59:53
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## 加权移动平均在Python中的应用
加权移动平均（Weighted Moving Average）是一种时间序列数据处理方法，通过赋予不同权重给历史数据，来计算平均值。在Python中，我们可以很方便地使用numpy库来实现加权移动平均。本文将介绍加权移动平均的概念，并通过代码示例演示如何在Python中实现。
### 什么是加权移动平均
加权移动平均是一种时间序列数据平滑技术，相比简
原创
2024-03-07 05:05:28
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# Python加权移动平均
移动平均是一种统计方法，用于在时间序列数据中平滑数据，并减少由于随机波动而引起的波动。加权移动平均是在计算移动平均时，对不同时间点的数据进行加权处理，以更好地反映数据的变化趋势。在Python中，我们可以使用numpy库来实现加权移动平均。
## 加权移动平均的计算公式
加权移动平均的计算公式如下：
加权移动平均 = （权重1 * 数据1 + 权重2 * 数据
原创
2024-05-25 06:31:48
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# 移动平均加权 Python实现
## 引言
移动平均加权是一种常用的统计方法，用于计算一系列数据点的平均值。在Python中，我们可以使用一些简单的代码来实现移动平均加权。本文将介绍移动平均加权的概念以及如何在Python中实现它。
## 移动平均加权的步骤
下面是实现移动平均加权的基本步骤。我们可以使用表格来展示这些步骤。
```mermaid
journey
title 移动
原创
2023-09-16 12:15:28
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random是用于生成随机数的，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1random.uniform(a,b) 用于
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2023-06-16 16:26:26
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多重线性回归模型(Mulitiple Linear Regression)是指包含一个因变量和多个自变量的回归模型，而多元线性回归(Multivariate Linear Regression)是指包含两个或两个以上因变量的回归模型。所以，多重线性回归模型为：Y=a+b1X1+b2X2+……+bnXn+ε式中，Y——因变量；Xn——第 n 个自变量；a——常数项，是回归直线在纵坐标轴上的截距；bn
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2023-08-22 21:35:08
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文章目录概念公式理解引入吴恩达视频课的例子滑动平均为什么在测试过程中被使用代码实现 概念滑动平均(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。加权移动平均法，是对观察值分别给予不同的权数，按不同权数求得移动平均值，并
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2024-02-15 14:30:13
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# 移动平均和加权移动平均法在 Python 中的应用
在数据分析领域，移动平均（Moving Average）和加权移动平均（Weighted Moving Average）是一种常用的时间序列平滑方法。这些技术被广泛应用于经济学、金融市场、气象学等领域，主要用于去除数据的随机波动，从而更好地揭示趋势。
## 一、什么是移动平均和加权移动平均？
### 1. 移动平均
移动平均是一种计算
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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# 在Python中实现移动加权平均法
在数据分析与处理的过程中，移动加权平均法（Moving Weighted Average，MWA）是一种常用的时间序列数据平滑技术。它是在数据集中给予最近的数据更高的权重，从而在预测未来趋势时更能体现现状。本文将手把手教你如何在Python中实现移动加权平均法，适合初学者理解和使用。
## 流程概述
在开始之前，我们先看一下实现移动加权平均法的总体流程
# 如何实现加权平均移动法（WMA）Python
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现加权平均移动法（WMA），并解释每一步需要做什么以及所需的代码。
## 流程概览
以下是实现加权平均移动法的流程概览，我们将通过表格展示每个步骤：
```mermaid
gantt
title 加权平均移动法Python实现流程
section 实现步骤
准备数
原创
2024-06-12 05:46:38
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移动平均线(MA,Moving average）是以道·琼斯的”平均成本概念”为理论基础，采用统计学中”移动平均”的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道氏理论的形象化表述。移动平均线的计算方法就是求连续若干天的收盘价的算术平均。天数就是MA的参数。在技术分析领域中，移动平均线是必不可少的指标工具。移动平均线利用统
# 实现加权移动平均 Python 代码
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何在 Python 中实现加权移动平均算法。作为一名经验丰富的开发者，我将以简洁明了的方式逐步教会你如何完成这项任务。在整个过程中，我会给出详细的代码示例和注释，帮助你更好地理解和掌握这一算法。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 输入数据
输入数据 --
原创
2024-03-25 06:09:52
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加权平均比如计算4次考试的平均成绩，需要给各次考试的重要性加上权值eg
原创
2023-07-11 00:14:48
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# Python 指数加权移动平均（EWMA）深度解析
在数据分析中，经常需要处理时间序列数据，而指数加权移动平均（EWMA, Exponentially Weighted Moving Average）是一种用于平滑时间序列并计算其趋势的方法。与普通的移动平均不同，EWMA赋予最近的数据更大权重，因此能够更敏感地反映数据的变化。
本文将介绍EWMA的原理、如何在Python中实现该算法，并附
线性和EWMA指数加权移动平均模型模型应用场景： 对历史测量值赋权重，对现在t时刻的数值做估计。1 移动平均移动平均是是技术分析其中一种分析时间序列数据的工具移动平均可抚平短期波动，将长线趋势或周期显现出来。数学上，移动平均可视为一种卷积。(1)简单移动平均简单移动平均（Simple moving average, SMA）是之前n个数值的未作加权算术平均。例如，收市价的10日简单移动平均指之前
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2023-11-21 10:30:38
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MA/SMA/DMA/EMA移动平均算法公式
1、简单移动平均MA
用法:
MA(X,N):X的N日简单移动平均
算法(X1+X2+X3+...+Xn)/N
2、移动平均SMA
用法:
SMA(X,N,M),求X的N日移动平均，M/N为给予观测值X的权重,N必须大于M。
算法: 若Y=SMA(X,N,M)
则 Y=[M*X+(N-M)*Y')]/N=M/N*X +(N-M) /
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2023-10-05 08:09:30
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