开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

指数加权移动标准差的矢量化实现

指数加权移动标准差（Exponentially Weighted Moving Standard Deviation，EWMSD）是一种常用的统计指标，用于衡量数据序列的波动性。它是标准差的一种变体，通过对数据进行加权平均来计算波动性。

矢量化实现是指使用向量运算来加速计算过程，提高计算效率。在云计算领域中，矢量化实现可以利用云计算平台的并行计算能力，加速大规模数据的处理和分析。

指数加权移动标准差的矢量化实现可以通过以下步骤完成：

首先，需要确定指数加权移动标准差的参数，包括时间窗口长度和平滑因子。时间窗口长度决定了计算波动性的历史数据范围，平滑因子决定了历史数据的权重分配。
然后，将数据序列按照时间顺序划分为若干个时间窗口，每个时间窗口包含一定数量的数据点。
对于每个时间窗口，计算加权平均值和加权标准差。加权平均值可以使用指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average，EWMA）来计算，加权标准差可以使用指数加权移动方差（Exponentially Weighted Moving Variance，EWMV）来计算。
最后，将每个时间窗口的加权标准差合并为整个数据序列的指数加权移动标准差。

指数加权移动标准差的矢量化实现可以通过使用NumPy等科学计算库来实现。这些库提供了高效的向量运算和并行计算功能，可以加速计算过程。

在云计算领域，指数加权移动标准差可以应用于金融领域的风险管理、股票价格预测等场景。腾讯云提供了一系列与数据分析和计算相关的产品和服务，如腾讯云数据仓库（Tencent Cloud Data Warehouse，CDW）、腾讯云弹性MapReduce（Tencent Cloud Elastic MapReduce，EMR）等，可以支持指数加权移动标准差的计算和分析。

更多关于腾讯云相关产品和产品介绍的信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关搜索:python指数移动加权平均使用Pandas的指数加权移动平均加权外积的矢量化计算指数加权移动平均-Pandas时返回NaN值 VBA中的加权标准差 Python中的指数加权协方差矩阵 pandas中的加权移动平均-在实现上有困难熊猫的时间加权移动平均 J中的指数移动平均关于滚动加权平均的实现如何使用DSP信号处理工具箱计算指数加权移动平均值？不使用for循环的矢量化实现如何求结构单元的高斯加权平均和标准差基于4级指数的DAX移动平均计算多个数据帧的加权标准差并合并结果如何实现try & catch的指数延迟/睡眠获取Pandas中多个列的加权平均值和标准差计算python中的指数移动平均线用python实现蒙特卡罗模拟的矢量化矩阵中逐项划分的Numpy矢量化实现

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

优化算法之指数移动加权平均

补充：指数平滑法是对加权移动平均法的改进，它是将前期预测值和前期实际值分别确定不同的权数(二者权数和为1)。只需要三个数据，所有预测方法中，指数平滑法采用较多，常用语短期预测。选择合适的 ? 值。...一次指数平滑预测是利用前一期的预测值 ? 代替 ? 得到预测的通式，即： ? 由一次指数平滑法的通式可见：一次指数平滑法是一种加权预测，权数为 ? 。...a 指数加权移动平均说了这么多那什么是指数加权移动平均呢？其实他也是加权移动平均的一种改进。...指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average)，它是一种常用的序列处理方式。在 ? 时刻，他的移动平均值公式是： ? ? ，其中 ? 是 ?......这样的前期移动平均值并不能很好的估测温度。引入偏差就是为了解决估测初期预测不准确的问题。那么如何去做呢？指数加权平均公式： ? 带修正偏差的指数加权平均公式： ? 当t=2的时候， ?

2.3K1 0

如何用DAX实现降噪加权移动平均

移动平均，大家都清楚了，但是降噪，加权后再移动平均，将移动平均的能力推向了更高境界。什么是降噪加权移动平均对于一堆点，可以通过移动平均观察其趋势，如下：可以看出：有些点距离中间区域太远。...移动平均线如果全部考虑所有点，会被拉扯。对此，我们希望把周围太远的点过滤掉，于是就有了：通过调节降噪区滑杆，将实现：周围外侧的点被排除。移动平均的计算仅仅考虑绿色部分的点。...移动平均也更加平滑。实现方案以下给出 DAX 相关计算。...在计算环节用度量值给出实现一种委托。将移动平均的实际计算委托给实际的度量值。其中考虑了权重。作图技巧也许你已经完成了上述内容的模仿和抄袭，在作图的时候，考察了你对 PowerBI 图形的理解。...总结如果你具有复杂而真实的业务数据，有很多时候是有实际干扰的，例如：活动，促销以及客户导入等操作，通过本案例的降噪加权移动平均，可以比移动平均更加巧妙地计算多个点的实际趋势。

9053 0

加权有向图----加权有向图的实现

可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...实现： public class DirectedEdge { private int v; private int w; private double weight; public...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图...实现： public class EdgeWeightedDigraph { private int V;//顶点数 private int E;//边数 private Bag<DirectedEdge

1.6K0 0

【炼丹技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现

来自 | 知乎地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/68748778 作者 | Nicolas 编辑 | 朴素人工智能在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均...今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。...EMA的定义 image.png image.png 在深度学习的优化中的EMA image.png EMA的偏差修正 image.png EMA为什么有效 image.png ?...image.png PyTorch实现瓦砾看了网上的一些实现，使用起来都不是特别方便，所以自己写了一个。...def evaluate(): ema.apply_shadow() # evaluate ema.restore() References 机器学习模型性能提升技巧：指数加权平均

5.6K1 0

加权无向图----加权无向图的实现

加权无向图的实现最简单的方法是扩展无向图的表示方法：在邻接表的表示中，可以在链表的结点中增加一个权重域。但这里用另一个方法来实现：我们实现两个类，权重边类和无向图类。...无向图类中组合权重边类来实现加权无向图。...(Edge that) 比较 String toString() 对象的字符串表示实现： public class Edge implements Comparable... 添加边 Iterable adj(int v) 和v相关联的所有边 Iterable edges() 图的所有边实现： public...----Prim算法实现最小生成树加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树

1.4K0 0

第二章 2.3-2.5 带修正偏差的指数加权平均

[DeeplearningAI 笔记]第二章 2.3-2.5 带修正偏差的指数加权平均 ❝吴恩达老师课程原地址[1] ❞ 2.3 指数加权平均举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值...50 天内的指数加权平均,「这时我们用图中的绿线表示指数加权平均值」 ?...「在统计学中,它常被称为指数加权移动平均值」 2.4 理解指数加权平均「公式」: 为 0.9 时,得到的是「红线」, 为 0.98,得到的是「绿线」, 为 0.5 时,得到的是「黄线」....所以在机器学习中大部分采用指数加权平均的方法计算平均值.」 2.5 指数加权平均的偏差修正当我们取时,实际上我们得到的不是绿色曲线,而是紫色曲线,因为使用「指数加权平均」的方法「在前期会有很大的偏差...「指数加权平均公式」: 「带修正偏差的指数加权平均公式」: ?

1.3K3 0

python | pandas | 移动窗口函数rolling

=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_std 移动窗口的标准差 pandas.rolling_std(arg, window...win_type=None, min_periods=None, freq=None, center=False, mean=True, axis=0, how=None, **kwargs) ewma 指数加权移动...ewma(arg[, com, span, halflife, ...]) ewmstd 指数加权移动标准差 ewmstd(arg[, com, span, halflife, ...]) ewmvar...指数加权移动方差 ewmvar(arg[, com, span, halflife, ...]) ewmcorr 指数加权移动相关系数 ewmcorr(arg1[, arg2, com, span,...halflife, ...]) ewmcov 指数加权移动协方差 ewmcov(arg1[, arg2, com, span, halflife, ...])

3.2K1 0

python | pandas | 移动窗口函数rolling

=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_std 移动窗口的标准差 pandas.rolling_std(arg, window...win_type=None, min_periods=None, freq=None, center=False, mean=True, axis=0, how=None, **kwargs) ewma 指数加权移动...ewma(arg[, com, span, halflife, ...]) ewmstd 指数加权移动标准差 ewmstd(arg[, com, span, halflife, ...]) ewmvar...指数加权移动方差 ewmvar(arg[, com, span, halflife, ...]) ewmcorr 指数加权移动相关系数 ewmcorr(arg1[, arg2, com, span,...halflife, ...]) ewmcov 指数加权移动协方差 ewmcov(arg1[, arg2, com, span, halflife, ...])

3.5K6 1

微信正式上线“微信指数”，基于微信大数据分析的移动端指数

昨日，微信正式上线“微信指数”，这是微信官方提供的基于微信大数据分析的移动端指数。在移动互联网时代，社交数据越来越重要。热点，往往不仅只有一个人群在关注。...你可能经常看到某个事件在“刷屏”，但没法精确了解它在一段时间内的热度变化。虽然目前出现了一些基于移动互联网领域的指数，但还没有来自微信的社交数据，难以形成立体化的、综合的用户偏好跟踪。...依托于微信海量数据的移动互联网数据分析工具“微信指数”应运而生，微信开放大数据能力，希望能给个人或企业提供更多参考价值。...还有一种更直接的方式：在微信客户端最上方的搜索窗口，搜索“xx微信指数”或“微信指数xx”，点击下方“搜一搜”，也可获得某一词语的指数变化情况。 ?...微信指数的应用场景 1、捕捉热词，看懂趋势微信指数整合了微信上的搜索和浏览行为数据，基于对海量数据的分析，可以形成当日、7日、30日以及90日的“关键词”动态指数变化情况，方便看到某个词语在一段时间内的热度趋势和最新指数动态

6.1K12 0

预测算法用java实现吗_java 数据结构与算法

常见的预测算法有1.简易平均法，包括几何平均法、算术平均法及加权平均法;2.移动平均法，包括简单移动平均法和加权移动平均法;3,指数平滑法，包括一次指数平滑法和二次指数平滑法，三次指数平滑法;...‘ A5 h% M9 j* h( c+ U 移动平均法的种类 . @1 o’ C! a: k6 K4 @- g 　　移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。...x” D3 r6 f6 c 2、加权移动平均法 # r k6 V6 @, p/ ]# o. v9 \5 m* j 　　加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以不同的权重。...简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据...置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归标准差；C、概率度t。 7 Z/ N% J! E- ?

5203 0

时序预测竞赛之异常检测算法综述

Python的statsmodels实现了一个简单版的时序分解，通过加权滑动平均提取趋势分量，然后对cycle-subseries每个时间点数据求平均组成周期分量：使用示例： import numpy.../加权移动平均/指数加权移动平均移动平均 moving average 给定一个时间序列和窗口长度N，moving average等于当前data point之前N个点（包括当前点）的平均值。...不停地移动这个窗口，就得到移动平均曲线。累加移动平均 cumulative moving average 设{xi:i≥1}是观察到的数据序列。累积移动平均线是所有数据的未加权平均值。...如果若干天的值是x1,…,xi，那么：加权移动平均 weighted moving average 加权移动平均值是先前w个数据的加权平均值指数加权移动平均 exponential weighted...moving average 指数移动与移动平均有些不同：并没有时间窗口，用的是从时间序列第一个data point到当前data point之间的所有点。

1.2K2 0

初步了解MGWR：多尺度地理加权回归的Python实现

简而言之，空间异质性描述了某一属性或过程在空间上的不均匀分布。为了理解和建模这种异质性，地理加权回归（GWR）成为了一个强大的工具。但GWR有一个基本假设：所有被建模的过程都在同一空间尺度上运行。...Python中的mgwr库为我们提供了实现这两种方法的工具。...MGWR：多尺度地理加权回归与GWR不同，MGWR允许不同的回归参数在不同的空间尺度上变化。这为我们提供了一个更灵活、更现实的模型，因为不同的过程可能在不同的空间尺度上运行。为什么使用mgwr库？...mgwr库是一个Python包，专门为实现多尺度地理加权回归而设计。它提供了用户友好的API，使得研究人员和数据分析师能够轻松地在Python环境中进行空间数据分析。...这包括选择适当的带宽（决定每个位置的邻近范围）和核函数（决定如何对每个位置的邻近位置进行加权）。拟合的结果：模型诊断拟合模型后，mgwr提供了各种诊断工具，帮助您评估模型的性能。

1.3K1 0

【时间序列】时序预测竞赛之异常检测算法综述

Python的statsmodels实现了一个简单版的时序分解，通过加权滑动平均提取趋势分量，然后对cycle-subseries每个时间点数据求平均组成周期分量：使用示例： import numpy.../加权移动平均/指数加权移动平均移动平均 moving average 给定一个时间序列和窗口长度N，moving average等于当前data point之前N个点（包括当前点）的平均值。...不停地移动这个窗口，就得到移动平均曲线。累加移动平均 cumulative moving average 设{xi:i≥1}是观察到的数据序列。累积移动平均线是所有数据的未加权平均值。...如果若干天的值是x1,…,xi，那么： ? 加权移动平均 weighted moving average 加权移动平均值是先前w个数据的加权平均值 ?...指数加权移动平均 exponential weighted moving average 指数移动与移动平均有些不同：并没有时间窗口，用的是从时间序列第一个data point到当前data point

3K2 1

R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226

它每天只根据前一天的价格行为做出交易决定 - 我们用这个例子来介绍前瞻性的偏见布林线是一个使用移动平均线（和移动标准差）的标准技术分析指标的例子一个使用布林线的简单的均线回复型交易策略指标作为策略的构件...这表明对策略进行了明显的改变：做完全相反的事情，即交换多头和空头交易，如下所示pos 0,1,-1)复制代码切换式股票曲线移动标准差和布林带类似于移动平均线...，我们现在引入移动（滚动）标准差我们使用移动平均线和移动标准差来定义布林带，然后将在我们的下一个交易策略示例中使用图表系列> library(quantmod)> getSymbols('AAPL')复制代码这使用包中的...策略可以尝试利用价差中的均值反转；对于一对股票，这被称为成对交易- 与协整理论有关价差例子我们将看一下标准普尔500指数和道琼斯工业指数pdf('different_screens.pdf')plot.zoo...也就是一个具有恒定平均值和标准差的时间序列。

9032 0

R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226|附代码数据

它每天只根据前一天的价格行为做出交易决定 - 我们用这个例子来介绍前瞻性的偏见布林线是一个使用移动平均线（和移动标准差）的标准技术分析指标的例子一个使用布林线的简单的均线回复型交易策略指标作为策略的构件...】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 01 02 03 04 移动标准差和布林带类似于移动平均线，我们现在引入移动（滚动）标准差 我们使用移动平均线和移动标准差来定义布林带...当且仅当持有期过后，我们退出交易通过在计数小于持有期时留在交易中来实现。...策略可以尝试利用价差中的均值反转；对于一对股票，这被称为成对交易与协整理论有关价差例子我们将看一下标准普尔500指数和道琼斯工业指数 pdf('different_screens.pdf') plot.zoo...连续积分理论正是处理平稳的时间序列的线性组合，但我们不会去研究数学。接下来我们将看到一个简单的基于布林线的价差交易策略想法。例子：RSI策略 RSI是一个标准的指标，在TTR软件包中实现。

9560 0

【深度学习实验】数据可视化

Z-score归一化通过计算数据的均值和标准差，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。...移动平均值有多种类型，其中最常见的是简单移动平均值（Simple Moving Average，SMA）和指数移动平均值（Exponential Moving Average，EMA）。...指数移动平均值（EMA）：指数移动平均值是对数据进行加权平均处理的方法，计算公式如下： EMA = (X * (2/(n+1))) + (EMA_previous * (1 - (2/(n+1)))...) 其中，X 是当前数据点的值，n 是时间段的长度，EMA_previous 是上一个时间段的指数移动平均值。...指数移动平均值使用了指数衰减的加权系数，更加重视最近的数据点。使用移动平均值可以平滑数据序列，使得数据更具可读性，减少随机波动的影响。

1111 0

使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法。

在局部对比度增强方面，有两种方式是最为有名的，一种是自适应直方图均衡化(AHE),这个算法可以参考我的博文限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果。还有一种就是自适应对比度增强(ACE)。...对于具体的像素，一般可以通过计算以该像素为中心的局部区域的像素平均值来实现。...局部的平均值，也就是低频部分，可以用下式计算： ? 而局部方差为： ? 上式中σx(i,j)就是所谓的局部标准差（LSD)。定义f(i,j)表示x(i,j)对应的增强后的像素值。...根据公式5，是不难写出实现代码的，但还要实用，主要的难点还是如何实现快速的计算，因为随着取样半径n的增加，每个像素点涉及到的区域范围就越广，计算量会直线上升，因此需要采用优化的策略。 ...抽空用C++写了个标准的DLL，结合OpenMp工具对算法实现了多线程运行，执行速度上比C#的多线程版本要快那么一点点的。

2.6K9 0

Numpy 实现基尼指数算法的决策树

基尼系数实现决策树基尼指数 \operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right)^{2}...特征 A 条件下集合 D 的基尼指数： \operatorname{Gini}(D, A)=\frac{\left|D_{1}\right|}{|D|} \operatorname{Gini}\left...D|} \operatorname{Gini}\left(D_{2}\right) import numpy as np def calculate_gini(labels): # 计算标签的基尼系数...left_gini = calculate_gini(left_labels) right_gini = calculate_gini(right_labels) # 计算基尼指数...best_feature_index, best_threshold = find_best_split(data, labels) # 创建一个新的内部节点，其中包含最佳特征和阈值

3332 0

指标记录5-FAST PKAMA、Centred Trend Indicator、BOLINGER BANDS

返回值 `length`K线返回的`source`的简单移动平均线。参数 source (series int/float) 待执行的系列值。...Long_BB = ta.crossunder(src, lower) Short_BB = ta.crossover(src, upper) ---- 官方文档解释 ta.ema ema 函数返回指数加权移动平均线...在 ema 中，加权因子呈指数下降。...返回值 `source` 的指数移动平均线，alpha = 2 / (长度 + 1)。参数 source (series int/float) 待执行的系列值。...length (simple int) K线数量(长度). ta.stdev 返回值 标准差 参数 source (series int/float) 待执行的系列值。

3732 0

numpy总结

numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。...)得到数组每个元素的对数数组 numpy.std()数组的标准差 ndarray.copy()复制 numpy.dtype()自定义数据类型,接收元组的列表作为参数。...numpy.convolve()卷积，两个函数相乘,移动窗口均值可以用1/窗口长度组成的数组和原数组作为参数 numpy.linespace()返回一个元素值在指定范围均匀分布的数组...(多项式函数)对函数进行求导 numpy.argmax(函数对象)找出最大值点的x值 numpy.hanning()加权余弦窗函数进行数据平滑 numpy.mat(‘1;4;4’...np.linalg.pinv()求解广义逆矩阵 np.linalg.det(A)计算矩阵的行列式 np.linalg.fftshift()FFT输出中的直流分量移动到频谱的中央

1.6K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭