EMA指数平滑移动平均

EXPMA(Exponential Moving Average)译指数平滑移动平均线,简称EMA,

求当日价格X的N日指数平滑移动平均,在股票公式中一般表达为:EMA(X,N),其中X为当日收盘价,N为天数。它真正的公式表达是:当日指数平均值=平滑系数*(当日指数值-昨日指数平均值)+昨日指数平均值;平滑系数=2/(周期单位+1);由以上公式推导开,得到:EMA(N)=2*X/(N+1)+(N-1)*EMA(N-1)/(N+1);

可是这个公式的前提是要知道前一天的EMA,如果已知N天的价格,我想求取连续N天的EMA,怎么根据这个N个价格计算EMA呢?根据归纳推算得到公式如下:

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时间: 2024-10-11 00:18:56

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简单移动平均线、加权移动平均线、指数平滑移动平均

移动平均线的种类 移动平均线可分为"算术移动平均线"."加权移动平均线"."指数平滑移动平均线"三种. 1.算术移动平均线(MA) 算术移动平均线是简单而普遍的移动平均线.平均线是指算术平均数,计算方法为一组数字相加,除以该组数据的组成个数. 以5天移动平均线为便,计算方法如下: MA=(C1+C2+C3+C4+C5)/5 一般公式:MA=(C1+C2+C3+C4+C5+....+Cn)/n C:第一日收盘价 n:移动平均数周期 "移动

使用excel计算指数平滑和移动平均

指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第一个单元格将不被用于计算,计算从第二个单元格开始. 结果如下: 做二次平滑 这里,我们不再采用标志,所以数据区间选择在C3:C22 对比一下 阻尼系数=0.3 阻尼系数=0.05 阻尼系数=0.9 画在一张图上对比下,可见阻尼系数越大,曲线越平. 移动平均(一阶和二阶) 同理可以使用excel计算得到如

pandas 学习 第4篇:序列的处理(应用、聚合、转换、映射、分组、滚动、扩展、指数加权移动平均)

序列内置一些函数,用于循环对序列的元素执行操作. 一,应用函数 对序列的各个原始应用函数: Series.apply(self, func, convert_dtype=True, args=(), **kwds) 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert_dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换为更好的数据类型,如果设置为False,把结果转换为dtype=object. args:元组,在序列值之后,传递给func的位置参数(p

时间序列分析之一次指数平滑法

指数平滑法最早是由C.C Holt于1958年提出的,后来经统计学家深入研究使得指数平滑法非常丰富,应用也相当广泛,一般有简单指数平滑法.Holt双参数线性指数平滑法.Winter线性和季节性指数平滑法.这里的指数平滑法是指最简单的一次指数平滑. 指数平滑法是一种特殊的加权平均法,对本期观察值和本期预测值赋予不同的权重,求得下一期预测值的方法. 一次指数平滑法公式如下:  ————————-(1)  为t+1期的指数平滑趋势预测值: 为t期的指数平滑趋势预测值: 为t期实际观察值: 为权重系数,

二次指数平滑预测法 Python实现

从以往的时间序列值,进行指数平滑,做两次预测出下一个时间的估计值. 目录结构如下: Python代码如下: forecast.py # -*-coding:utf-8 -*- # Time:2015.11.25 sangjin __author__ = 'hunterhug' import matplotlib #matplotlib.use("Agg") #matplotlib.use("TkAgg") #matplotlib.use("gtk"

转载:(论文) 二次指数平滑法中确定初始值的简便方法

前几天在学习时间序列中的  指数平滑算法, 在网上找到了这篇论文,读了以后感觉还可以,比较实用,为防止以后查找起来比较费劲便在这里做下保存.

时间序列分析--指数平滑法

参考文献: http://blog.csdn.net/u013527419/article/details/52822622?locationNum=7&fps=1 一. 基础知识: 1. 概念:时间序列是指一个数据序列,特别是由一段时间内采集的信号组成的序列,序列前面的信号表示采集的时间较早. 2. 前提假设:时间序列分析一般假设我们获得的数据在时域上具有一定的相互依赖关系,例如股票价格在t时刻很高,那么在t+1时刻价格也会比较高(跌停才10%):如果股票价格在一段时间内获得稳定的上升,那么在

转载 ------ 三次指数平滑法

原文地址: http://blog.csdn.net/nieson2012/article/details/51980943 目录 ?1.指数平滑定义及公式 ?2.一次指数平滑 ?3二次指数平滑 ?4.三次指数平滑 ?5指数平滑系数α的确定 1.指数平滑的定义及公式 产生背景:指数平滑由布朗提出.他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延:他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续的未来,所以将较大的权数放在最近的资料. 基本原理:指数平滑法是移动平均法中的一种,其特点

时间序列 R 08 指数平滑 Exponential smoothing

1.1 简单指数平滑 "simple exponential smoothing" (SES) SES适用于不计趋势与季节性的时间序列 我们在可以使用平均值模型和naive模型来做粗略的预测(点击查看),他们懂预测方法分别是 - 使用最后一个值(naive模型) - 使用前面值的平均数(平均值) 这里的简单指数平滑是用的前面几个值的加权平均数,越靠近最后的权重越大,后面的权重指数下降 SES的公式如下 y^T+1|T=αyT+α(1?α)yT?1+α(1?α)2yT?2+? α就是平滑