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
转载
2023-10-01 10:35:08
203阅读
# 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
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
转载
2018-10-24 17:09:00
646阅读
2评论
指数加权平均举个例子,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. &nb
# BARRA 指数加权移动平均的探索
在如今金融市场中，数据分析和算法交易变得越来越重要。BARRA 指数加权移动平均（EWMA）就是一种常用的时间序列分析方法，它为我们提供了一种简单而有效的手段，来对金融数据进行平滑化、预测未来趋势以及风险管理。本文将带您深入探索BARRA 指数加权移动平均的基本概念、实现过程及其在Python中的应用。
## 什么是BARRA 指数加权移动平均？
BA
概述根据求平均的方式不同,可以有简单移动平均数（ Simple moving Average,SMA)、加权移动平均数( Weighted Moving Average,WMA）和指数移动平均数（Exponential Moving Average, EXPMA 或 EMA）。注意：此均线策略需掌握对应代码编写简单移动平均数(SMA)即简单求数学平均数，注意为了体现“移动”的概念，不同平均数的分子
1、概述 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，并以最后的移动平均值为基础，确定预测值的方法。采用加权移动平均法，是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响，它更能反映近期变化的趋势。 指数移动加权平均法，是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减，越靠近当前时刻的数值加权系数就越大。 指数移动加权平均较传统的平均法来说，一是不需要保存过去所有的数值；二是计算量
转载
2023-07-06 15:39:55
171阅读
# Python算指数加权移动平均（EWMA）
在金融领域，指数加权移动平均（Exponential Weighted Moving Average，简称EWMA）是一种常用的时间序列分析方法。它可以用于平滑数据并捕捉长期和短期趋势。本文将介绍EWMA的概念、原理和Python代码示例，并通过序列图和流程图来展示其运行过程。
## 什么是EWMA？
EWMA是对一系列数据进行加权平均的方法，
原创
2023-12-24 06:56:19
868阅读
在学习吴恩达的深度学习系列课程，优化算法部分，权重更新部分讲到指数加权平均，查找到下面博文。图，举例，也是吴恩达课程的总结，故此转载。 指数加权平均举个例子,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. Vt=βVt−1+(1−β)
转载
2024-03-14 19:51:31
102阅读
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
转载
2023-10-03 15:53:25
11阅读
# 指数加权平均（Exponential Moving Average）在 Python 中的实现
指数加权平均（Exponential Moving Average，简称 EMA）是一种广泛使用的时间序列分析方法，特别是在金融分析和机器学习中。它通过给最近的数据点更高的权重来计算平均值，适合用于捕捉数据的变化趋势。在本文中，我将教你如何用 Python 实现这一方法。
## 实现流程
以下
对指数加权的平均：
转载
2019-03-12 10:36:00
253阅读
2评论
公式： 公式意思就是前一日的V值乘β倍加上当日温度的(1-β)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. (一年中开头和结尾气温较低，中间气温较高，整体趋势是这样的，但是噪声很大。下图蓝点表示离散的每天温度) 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 ...
转载
2021-09-24 18:07:00
595阅读
2评论
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+
转载
2023-10-08 15:00:26
192阅读
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
转载
2024-01-15 08:39:11
73阅读
# Python实现指数加权平均
在现代数据分析和机器学习领域中，对数据进行平均处理是一项常见的操作。其中，指数加权平均是一种常用的加权平均方法，它赋予了最近观测到的数据更高的权重，从而更好地反映了数据的变化趋势。在本文中，我们将介绍指数加权平均的概念，并使用Python来实现它。
## 指数加权平均的概念
指数加权平均是一种动态加权平均方法，它对不同时刻的数据赋予不同的权重。在指数加权平均
原创
2024-03-27 03:14:25
143阅读
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
转载
2024-01-08 18:59:53
58阅读
## 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
150阅读
# 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
106阅读
# 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
160阅读
