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将反向移动平均公式转换为C#
我一直在绞尽脑汁尝试将这个公式转换为C#,但没有成功. REMA Formula. 我擅长做杂技,但不擅长数学. Where 0 < λ ≤ 1 is a decay factor.When λ < 1, the exponentially weighted moving average assigns greater weights to the prices. Contrary to the regular exponentiascipy.optimize.curve_fit错误的图(类似于移动平均值)
我正在尝试将指数定律纳入我的数据.我的(x,y)样本解释起来相当复杂,因此对于一般的理解和可重复性,我会说：两个变量都是浮点型和连续型,0 <= x <= 100,而0 <= y <= 1. from scipy.optimize import curve_fit import numpy import matplotlib.pyplot as plt #ydata=[...] is my lipython-熊猫-按多列分组的移动平均线
对Pandas来说是新手,所以请耐心等待. 我的数据框的格式为 date,name,country,tag,cat,score 2017-05-21,X,US,free,4,0.0573 2017-05-22,X,US,free,4,0.0626 2017-05-23,X,US,free,4,0.0584 2017-05-24,X,US,free,4,0.0563 2017-05-21,X,MX,free,4,0.0537 2017-05-22,X,MX,free,4,python – 了解NumPy的Convolve
在计算简单移动平均线时,numpy.convolve似乎可以完成这项工作. 问题：使用np.convolve(值,权重,’有效’)时如何进行计算？ 当文档中提到的卷积乘积仅用于信号完全重叠的点时,2个信号指的是什么？ 如果任何解释可以包括示例和插图,那将非常有用. window = 10 weights = np.repeat(1.0, wpython – 使用pandas Rolling方法计算加权移动平均值
我计算简单的移动平均线： def sma(data_frame, length=15): # TODO: Be sure about default values of length. smas = data_frame.Close.rolling(window=length, center=False).mean() return smas 使用滚动函数可以计算加权移动平均值吗？当我读到in the documentatio使用javascript计算指数移动平均线(EMA)
您好可以在javascript中计算EMA吗？ 我试图应用的EMA公式就是这个 EMA = array[i] * K + EMA(previous) * (1 – K) 其中K是平滑因子： K = 2/(N + 1) N是我想要考虑的价值范围 所以,如果我有一个这样的值数组,并且这个值在这段时间内增长： var data = [15,18,12,14,16,11,6,18,1MySQL移动平均线 – 4周
我一直在阅读几篇关于在mysql查询中估算移动平均值的帖子,但是看起来我的情况稍微有些困难,因为该表不包含我想要计算平均值的列.我需要计算每个组的行数,并显示该组的移动平均值. 我在表中基本上只有一列相关性,这是DATETIME列.该表可以包含多个具有相同日期的行.我想按YEARWEEK对MYSQL简单移动平均值计算
以下MySql更新状态似乎需要花费过多的时间来执行所提供的记录集(~5000条记录).下面的更新语句平均需要12秒才能执行.我目前计划对5个不同时期和大约500种不同的股票代码进行此计算.这转换为12秒* 5计算* 500符号= 30,000秒或8..33小时. 更新声明： UPDATE tblStockDataMovingAverage有效地获取稀疏数据的移动平均值并在python中过滤阈值以上
我正在接受一些基因组分析,我有点陷入困境.我有一些非常稀疏的数据,需要找到移动平均值超过某个阈值的地方,将每个点标记为1或0.数据是唯一类型,因此我无法使用可用的程序进行分析. 每个点代表人类基因组上的一个点(碱基对).对于每个数据集,有200,000,000个潜在点.该数据基本上是~1