移动平均算法主要有三种常见类型: 1.1 简单移动平均 (SMA): 计算一定时间窗口内的所有数据点的算术平均值。 公式: SMAt=1n∑i=0n−1xt−i ,其中 n 为窗口大小, x 为时间序列数据。 1.2 加权移动平均 (WMA): 为不同的数据点分配不同的权重,通常较新的数据点权重更大。 公式: WMAt=∑i=0n−1wi...
1.简单移动平均法(SMA): 简单移动平均法是最基本的移动平均算法,它将数据序列中指定窗口大小内的数据点进行平均计算。 设数据序列为 y1, y2, y3, ..., yn ,窗口大小为 n,计算第 m 个移动平均值的公式如下: SMA(m)=(y(m)+y(m-1)+...+y(m-n+1))/n 通过计算每个数据点所在窗口的平均值,简单...
MEMA(X,N):X的N日平滑移动平均,如Y=(X+Y'*(N-1))/N,特别是当N=2时,Y=(X+Y’)/2,即Y取值于观测值X和上期均值中间值,当N>2并逐步增加时,所给予观测值X的权重逐步减小. MEMA(X,N)相当于SMA(X,N,1) 4、移动平均TMA 用法: TMA(X,A,B),A和B必须小于1 算法Y=(A*Y'+B*X),其中Y'...
算法:若Y=EMA(X,N),则Y=[(1/N) *X+(1-1/N) *Y''],其中Y''表示上一周期Y值。请注意,把式中1/N提出来后, Y=(X+Y'*(N-1))/N,与上面“3、平滑移动平均MEMA”完全相同。 例如:EMA(CLOSE,30)表示求30日指数平滑均价。 注意:指数移动平均EXPMA与EMA的用法一致 ...
(一)简单移动平均法 简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下: Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n 式中, Ft--对下一期的预测值; n--移动平均的时期个数; At-1--前期实际值; At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
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...
计算公式为:平均价 = (权重1 * 当期价格 + 权重2 * 昨日价格 + 权重3 * 前日价格 + ...)/(权重1 + 权重2 + 权重3 + ...)。 3.指数移动平均线(Exponential Moving Average,EMA):指数移动平均线是一种赋予较新价格更高权重的移动平均线算法。与加权移动平均线不同的是,指数移动平均线采用了平滑...
移动平均算法说明: 进行成本计算时,系统自动按照单据业务发生的先后顺序进行出库成本计算,对于入库业务,系统自动计算结存金额、结存单价,结存数量,结存数量=上一笔结存数量+本次入库数量 ,结存金额=上一笔结存金额+本次入库金额,结存单价=结存金额/结存数量,对于出库业务,系统自动取当前的结存单价作为出库单价,并自动计算...
移动平均算法的一个显着特点是,如果需要,它可以多次应用于同一波形以获得所需的滤波结果。波形滤波是一项非常主观的工作。对一个用户来说可能是正确滤波的波形,对另一个用户来说可能是不可接受的噪声。只有您才能判断选择的平均点数是过高、过低还是恰到好处。该算法的灵活性允许您调整平滑因子,并在初始尝试未获得令...
移动平均(Moving Average, MA)是一种常用的数据平滑技术,广泛应用于时间序列分析和预测。它通过计算一段时间内数据点的平均值,帮助我们识别长期趋势,消除短期波动。在本文中,我们将介绍移动平均算法的基本概念,并使用 Python 实现一个简单的移动平均预测模型。