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数据平滑处理算法编程 expma和ma的区别？

实习编辑 • 2023-11-19 05:21:06 • 教育培训 • 阅读 3

expma和ma的区别？

[均线指标ma与expma的区别]

ma（movingaverage），中文名称叫移动来算，或移动均线，是统计学中数据处理的最简单方法之一。

对原始数据接受这种“光洁”处理的目的是可以消除原始数据中的干扰因素，可以保留本质的内容。

数据平滑处理算法编程 expma和ma的区别？

天翼总平均的核心思想就是将当日前若干天（这个若干天是ma的时间参数）的股票价格的算术平均数以及当日的天翼平均值，

这样的话就是可以能得到每月十五的移动平均值，再将日日的移动平均值连接成一条线，就能够得到移动均线。

计算公式：

其中，m为参数。为第n天的m日移动平均值。

悠久的传统移动换算下来虽然在数理统计学里是一个很很简单的概念。

移动均线事实上那是对过去股价走势的一个拟合和滤波，通过这个方法，突然发现运动规律，以便于能预估股价未来的走势。

移动均线的参数是时间天数，正常情况生克制化短期和长期移动均线来在用，因为短期移动手机均线和长期性移动均线在走势上那就有些区别的。

依据什么移动均线的定义和算法，数学上是可以可证明:结果：

无论哪种参数的移动均线较之原始数据的连线也有反应滞后，而且长期性移动均线较之中短期移动均线更反应滞后

（有所谓滞后，应该是移动均线上级主管部门股价的走势总是比实际中走势慢或迟钝：当股价走势出现反转后，移动均线往往要等几天才会出现反转信号，这也是所有移动均线的共性）。

但移动均线却是对远古时期股价参与了一次滤波处理，“过滤”了股价走势的锯齿成分，

这样，移动均线就比各种股价数据两端无比光滑平整，更容易猜出股价的中长期运行趋势。

不过，常期移动均线比短期移动均线更非常光滑，参数时间越长，走势也越平滑，越稳定啊。

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expma（exponentiallymovingaverage），也叫ema，中文名称叫指数平滑移动联通换算下来，都是一种经常是用数据处理方法。

expma与ma一般，都是对股价的一种你算算算法，

差别的是ma带的是算术换算下来，而expma带的是加权平均。

expma与移动均线（ma）不同的是：两者是把从当日起过去若干日的数据（也就是股价）作一换算下来，当做当日的拟合值。

expma与ma有两点相同的是：

算法里，只考虑了当日起过去太远若干日（移动均线的参数）对当日的影响，当然了若干日之前，就不判断了，而expma以为过来所有的数据应该有影响；

算法里认为过去了若干日的数据对当日数据拟合值的影响大小是一般的，

而expma算法以为：历史数据对当日股价的影响是差别的，时间越远，影响越小，时间越近，影响越大（这应该是加权的思想）。

虽然，expma都是有参数的，参数是时间，依据时间长短的不同选择，也这个可以把expma两类短期expma和长期expma等。

一般来说，短期expma对股价走势的计算得到程度比长期expma好，可是不如你常期expma光滑（所有的均线系统都是此性质）。

计算公式：

其中m为参数，但是上市当日的expma一般取值为当日收盘价。

从ma和expma的算法中可以明白了，两者都是对股价的一个总平均，

但ma（移动均线）因此其实前面一段日子数据的影响也是一样，

而expma（指数平滑移动均线）以为越近的数据贡献越大，并且，一般来说，expma比ma对股价走势的反映更太灵敏有一些。

expma的用法同ma类似，也从股价同expma之间的关系包括长时刻expma和短期expma之间的关系这两方面去考虑到，

主要注意也是确定市场多空双方力量，最大限度地得出来股价的运行趋势和决定买卖信号。

在数字图像处理中什么是图像平滑?什么是图像锐化？

（图象光滑）①目的：会降低图像锐度，另外也会彻底去除部分噪声，处理后会造成图象清晰；②处理方法：邻域平均法、中值滤波法、多图象来算法，按结构取平均值或中值的方法来什么都看不清楚噪声；③图象边缘及噪声频率都在超高频区，用低通滤波法来去噪声。

（图象锐化）①目的：可以提高图像轮廓和细节，使图象清楚地，处理后噪声也会增强；②处理方法：梯度法、拉普拉斯算法、robert算法，常规微分运算求信号变化率，起到高频信号分量，使图象轮廓清晰；③图象边缘或线条等细节部分在中频区，用高通滤波让超高频分量是从。

股价expma移动均线移动参数

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