算法原理 EMA(Exponential Moving Average),即指数移动平均线。其数学基础是基于统计学中加权平均数概念,通过计算前一段时间(5天、15天、30天等)的价格的加权平均值,将这些加权平均值连成一条平滑的曲线,用来反映历史波动情况并辅助预测未来发展趋势。但不同于简单移动平均线(SMA),实时价格在EMA在计算中占有更大的
指数移动平均线算法原理主要是基于加权平均原理，通过赋予近期价格更高的权重来形成一条平滑曲线，以快速反映价格波动和趋势预测。其应用实战则主要体现在交易决策中，用于捕捉趋势转折、分析股价与EMA线位置、确定支撑和阻力位等。算法原理： 加权平均：EMA算法通过赋予近期价格数据更高的权重，使得近期的价格...
指数移动平均线(EMA)算法基于加权平均原理，通过赋予近期价格更高的权重，形成一条平滑曲线，以快速反映价格波动和趋势预测。相比SMA，EMA对新数据更敏感，周期短则反应迅速，周期长则稳健。计算方法包括初始值的设定、平滑系数的确定，以及通过当前价格和上一周期EMA值更新。在交易决策中，EMA能捕捉趋势转折...
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 average); 3.demo; 4. 移动平均算法公式; 完
成本分布原理: 投资者一般对股票平均成本感兴趣,移动平均MA、指数平滑移动平均EMA等算法都是计算股票平均成本的算法,但是这些算法没有考虑到成交量对平均成本的影响,例如,假设最近一段时间某股票在10-20元间波动,其平均价MA为15元,但观察其成交量发现在20元附近成交量巨大,而在10元附近成交量稀少,我们认为其平均成...
因为重挫一次，要很长时间才能复原，既费时又费力，更易搞坏心态。