为什么将指数移动平均值应用到0.0会更慢？

指数移动平均值（Exponential Moving Average，EMA）是一种常用的时间序列分析方法，用于平滑数据并捕捉趋势。它通过对数据赋予不同的权重，较新的数据权重较高，较旧的数据权重较低。在计算EMA时，需要指定一个平滑因子，通常用α表示，范围在0到1之间。

当将指数移动平均值应用到0.0时，即将平滑因子α设置为0.0，意味着只考虑最新的数据，不考虑任何历史数据。这样做会导致以下几个原因使得计算速度变慢：

1. 数据的平滑效果减弱：指数移动平均值的目的是平滑数据并捕捉趋势，通过考虑历史数据来减少噪声和波动。当将平滑因子设置为0.0时，只有最新的数据被考虑，历史数据被完全忽略，这样得到的指数移动平均值将失去平滑的效果，无法准确反映数据的趋势。
2. 数据的灵敏度增加：指数移动平均值的平滑因子α越小，对最新数据的权重越高，数据的灵敏度也就越高。当将α设置为0.0时，只有最新的数据被考虑，数据的灵敏度达到最高。这意味着即使有微小的波动或噪声，指数移动平均值也会立即做出反应，导致结果的波动性增加。这种高灵敏度可能会导致不稳定的结果，不适用于大多数实际应用场景。

综上所述，将指数移动平均值应用到0.0会导致数据的平滑效果减弱和数据的灵敏度增加，从而使得计算速度变慢。因此，在实际应用中，通常会选择一个合适的平滑因子α，使得指数移动平均值能够平衡数据的平滑性和灵敏度。