指数移动平均(EMA,Exponential Moving Average)是一种加权移动平均算法。在深度学习中,是训练神经网络常用梯度更新策略(如Adam/FTRL)。 “指数”表示指数衰减,给予最近数据更高的权重(最近的值更加敏感),而历史数据权重则呈指数级递减,衰减系数为平滑系数(也称衰减系数)。 平滑系数是算法核心,决定了当前数据相对于历史...
C++程序化/量化学习视频教程系列 第034节:鼎元C++量化指标封装之“加权移动平均线(Weighted Moving Average,WMA)” 期货量化 66 0 第324节:经典策略范例"Swing350量化策略"程式码、进行展示效果及初步回测 期货量化 3739 1 C++程序化/量化学习视频教程系列 第037节:鼎元C++量化之cpp语言下close[1]类的写法【...
EMA(Exponential Moving Average),指数平均数指标。也叫EXPMA指标,它也是一种趋向类指标,指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。各数值的加权是随时间而 指数式递减,越近期的数据加权越重,但较旧的数据也给予 一定的加权。 指数平均数指标的原理 与MACD指标、DMA指标相比,EXPMA指标由于其计算 公式中着重考虑...
原来国外有个源码(TechnicalAnalysisEngine src 1.25)内部对EMA的计算是: var copyInputValues = input.ToList(); for (int i = period; i < copyInputValues.Count; i++) { var resultValue = (copyInputValues[i] - returnValues.Last()) * multiplier + returnValues.Last(); returnValues.Add(result...
什么是EMA（Exponential Moving Average）？EMA，即指数移动平均线，是一种基于指数平滑算法的移动平均线。它赋予最近的价格数据更高的权重，同时逐渐减少远期数据的权重，以此来强调近期价格变化趋势。EMA可以更快速地反应价格的动态变化，相较于传统的简单移动平均线（SMA），EMA在趋势追踪方面表现更为出色。
MA(Moving Average)和EMA(Exponential Moving Average)的主要区别在于计算方法和应用场景。以下是详细介绍: MA(Moving Average)。简单移动平均线,计算方式是将一段时间内的所有数据点相加,然后除以数据点的总...
滑动平均(exponential moving average, EMA)是一种统计方法，用于估计变量的局部均值，同时考虑了历史取值的影响。在时间序列分析或预测中，EMA 可以提供更平滑、响应更快的均值估计，相比传统的移动平均（如简单移动平均或加权移动平均），它更加侧重于近期数据。EMA 的更新公式为 vt = β⋅vt&#...
EMA(指数移动平均线,Exponential Moving Average)和MA(简单移动平均线,Moving Average)都是金融分析中广泛使用的趋势追踪工具,但它们之间存在明显的计算方法和响应速度上的差异: 1. **计算方法**: - **MA(简单移动平均线)**:计算方法是将特定时间段内的收盘价之和除以这个时间段的天数。例如,一个10日简单移动平...
指数滑动平均(Exponential Moving Average) 指数滑动平均也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设有 个权重数据: ,EMA的计算公式: 其中 称为影子权重, 。 当 越大时,滑动平均得到的值越和 的历史值相关。如果 ...
Moving Average Convergence and Divergence 平滑异同移动平均线,简称MACD,是近来美国所创的技术分析工具。MACD吸收了移动平均线的优点。运用移动平均线判断买卖时机,在趋势明显时收效很大,但如果碰上牛皮盘整的行情,所发出的信号频繁而不准确。根据移动平均线原理所发展出来的MACD,一来克服了移动平均线假信号频繁的缺陷,...