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
一、设置 OpenCV您已经读了这本书,因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能,例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣,您将不会感到失望! OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库,可让您处理图像和视频以完成各种任务,从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。在本书中,您将学习利用 Pyth
在数据科学中,指数移动平均(EMA)作为一种常用的平滑技术,帮助分析师和交易者识别数据序列中的趋势。在这篇博文中,我将记录如何在Python中实现EMA计算过程,包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、处理常见错误以及部署方案。 ### 环境配置 在进行EMA计算之前,首先需要准备Python环境。在下面的思维导图中,展示了所需工具和库的组织结构。 ```mermaid mindmap
原创 5月前
32阅读
# Python计算EMA 在金融领域,指数移动平均(Exponential Moving Average,简称EMA)是一种常用的技术分析指标,用于平滑价格数据,以便更好地观察价格趋势。本文将介绍什么是EMA以及如何使用Python计算EMA。 ## 什么是EMA EMA是一种加权平均的计算方法,它给予较近期的价格更高的权重。与简单移动平均(Simple Moving Average,简称
原创 2023-08-22 08:10:10
644阅读
# Python中的EMA计算 ## 引言 在金融领域,指数移动平均(Exponential Moving Average,简称EMA)是一种常用的技术分析工具。EMA是一种加权平均值,它根据时间序列中的最新观测值和先前的EMA值来计算。相对于简单移动平均(Simple Moving Average,简称SMA),EMA对最新的观测值赋予了更大的权重,因此更加敏感。 在本文中,我们将介绍如何
原创 2023-12-09 14:13:58
501阅读
# Python计算EMA(指数移动平均)公式的科普 ## 什么是EMAEMA(指数移动平均)是用于分析时间序列数据的一种加权移动平均方法。与简单移动平均不同,EMA给予最近的数据更多的权重,因此能更快地反映价格或数值的变化。EMA广泛应用于股票市场和经济分析,能够帮助分析师和投资者识别趋势。 ## EMA的基本公式 EMA计算公式如下: \[ \text{EMA}_t = \al
原创 9月前
85阅读
  工欲善其事,必先利其器。Python作为高级语言,因为其简介、灵活已经被越来越多的程序员所青睐。在尝试了众多IDE之后,终于找到了自己的挚爱。废话少说,下面开始说一下如何在linux下安装配置Emacs。当然Emacs 还支持很多种程序语言,例如:Ruby / Ruby on RailsCSS / LESS / SASS / SCSSHAML / Markdown / Textile / ER
π是一个无数人追随的真正的神奇数字。我不是很清楚一个永远重复的无理数的迷人之处。在我看来,我乐于计算π,也就是计算π的值。因为π是一个无理数,它是无限的。这就意味着任何对π的计算都仅仅是个近似值。如果你计算100位,我可以计算101位并且更精确。迄今为止,有些人已经选拔出超级计算机来试图计算最精确的π。一些极值包括 计算π的5亿位。你甚至能从网上找到包含 π的一百亿位的文本文件(注意啦!下载这个文
# 用Python计算EMA(指数移动平均) 在金融时间序列分析中,移动平均常被用作平滑数据和识别趋势的有效工具。其中,EMA(Exponentially Weighted Moving Average)指数移动平均相比简单移动平均(SMA)更能反映最近数据的重要性,因此被广泛使用。本文将介绍如何用Python计算EMA,包括代码示例,并提供必要的图示来帮助理解。 ## 什么是EMA? EM
原创 2024-10-07 04:37:29
187阅读
概念介绍移动平均值(EMAEMA(12)=前一日EMA(12)×11/13+今日收盘价×2/13 EMA(26)=前一日EMA(26)×25/27+今日收盘价×2/27计算移动均值是一个不断累加并调整系数的过程。与传统均值的区别在于:移动均值参考到该股票自上市以来每一天的收盘价,并在每次累计上新的收盘价时,弱化之前收盘价的比重,以实现动态累计的效果。离差值(DIF)DIF=今日EMA(12)-
转载 2024-04-03 07:15:50
93阅读
Python 的金融分析中,常常会遇到不同的指数移动平均(EMA计算结果,这可能源于不同的计算方法、初值设定或数据处理方式。在这篇博文中,我们将详细记录如何解决“Python计算EMA不同”问题,并涵盖环境要求、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固及最佳实践等方面。 ## 环境预检 在开始之前,确保您的系统满足以下要求: | 系统要求 | 版本 |
原创 6月前
66阅读
开始学习期货的量化交易,从米筐API上拷贝的一个关于股指期货主力合约日级别MACD日回测的入门代码: 首先,先看一下关于MACD的介绍以及计算方式:MACD称为指数平滑移动平均线,是从双指数移动平均线发展而来,由快的指数移动平均线(EMA12)减去慢的指数移动平均线(EMA26)得到快线DIF,再用2×(快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA)得到MACD柱。 关于以上的几种指标: EM
转载 2024-04-12 05:29:53
125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} =
转载 2023-07-25 22:53:10
97阅读
# Python计算EMA的模块 在金融数据分析中,指数移动平均线(Exponential Moving Average,简称EMA)是一种常用的技术指标,用于平滑股价变动,帮助分析市场趋势。Python作为一种强大的编程语言,在金融数据分析领域也有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python计算EMA,并提供一个简单的代码示例。 ## 什么是EMAEMA是一种加权移动平均线,它更加重视
原创 2024-05-14 05:47:55
93阅读
# Python中的指数移动平均(EMA)计算 在金融分析中,指数移动平均(Exponential Moving Average,EMA)是一种广泛使用的技术指标,它能够帮助交易者平滑价格数据,识别趋势并降低噪声。与简单移动平均(SMA)不同,EMA赋予最近的数据更多的权重。这使得EMA能够更加敏感地反映最新的价格变化。 ## 1. EMA计算公式 EMA计算公式如下: \[ EMA_
原创 9月前
150阅读
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
此篇是作者(一个萌新)在学习Python3的一点回顾和总结(适合有java或c基础的读者观看) 条件控制if 语句 基本if True == 1: print("hehe")双向if True == 2: print("hehe") else: print("haha")多路if True == 2: print("hehe") elif False == -1: pr
文章目录一、EWMA(指数加权移动平均)是什么?二、详细的参数解释3、使用Python pandas库中的ewm()函数实现指数加权移动平均(EWMA)的示例代码总结 一、EWMA(指数加权移动平均)是什么?Python pandas库中的ewm()函数实现指数加权移动平均(EWMA)EWMA(指数加权移动平均)是一种常用的时间序列预测方法,适用于平稳或具有趋势的数据。在Python中,pand
作者:milter 关于EM算法做一下简单的介绍(百度百科提供):最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM),或Dempster-Laird-Rubin算法,是一类通过迭代进行极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)的优化算法,通常作为牛顿迭代法(Newton-R
# 教你实现Java EMA计算 ## 整体流程 首先,我们来看一下实现Java EMA计算的整体流程,我们可以用以下表格展示步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 初始化EMA计算参数 | | 2 | 计算EMA的初始值 | | 3 | 更新EMA值 | ## 代码实现 ### 步骤1:初始化EMA计算参数 在这一步中,我们需要定义EMA计算所需的参数
原创 2024-05-01 07:42:49
98阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5