首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

尝试使用python计算EMA,但我弄不明白为什么我的代码总是产生相同的结果

EMA是指指数移动平均(Exponential Moving Average),它是一种常用的技术指标,用于平滑数据序列,以便更好地观察趋势。在使用Python计算EMA时,可能会出现代码总是产生相同结果的问题,这可能是由于以下几个原因导致的:

  1. 数据输入错误:请确保你的数据输入正确,包括数据的类型和格式。如果数据输入错误,无论你的计算逻辑如何,结果都会是相同的。
  2. 计算逻辑错误:请检查你的计算逻辑是否正确。EMA的计算涉及到历史数据和权重的计算,如果你的计算逻辑有误,可能会导致结果一直相同。你可以参考EMA的计算公式和算法,确保你的代码正确实现了这些计算步骤。
  3. 数据量不足:EMA的计算需要至少有一定数量的历史数据。如果你的数据量太少,可能会导致计算结果相同。你可以尝试增加数据量,看看是否能够得到不同的结果。
  4. 参数设置错误:EMA的计算中涉及到一些参数,如时间周期和平滑因子等。如果你的参数设置错误,可能会导致结果相同。请确保你的参数设置正确,并且符合你的需求。

如果你能提供你的代码和数据,我可以帮你进一步分析和排查问题。另外,关于EMA的更详细的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以参考腾讯云的文档或官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python中TensorFlow长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

本文探索Python长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。...你将对这两种算法产生结果进行定性(目测)和定量(平均平方误差)评估。 平均平方误差(MSE)计算方法是:取前一步真实值和预测值之间平方误差,并对所有的预测值进行平均。...尝试这样做,你会发现EMA方法缺陷。 现在尝试在窗口中进行预测(比如你预测未来2天窗口,而不是仅仅预测未来一天)。然后你会意识到EMA会有多大误差。下面是一个例子。...个人认为这对股票走势预测来说是一个合理假设。 下面你直观地说明一批数据是如何产生。 定义超参数 在本节中,你将定义几个超参数。D是输入维度。...下面列出了一些最关键超参数 优化器学习率 层数和每层隐藏单元数量 优化器。发现Adam表现最好 模型类型。你可以尝试GRU/标准LSTM和评估性能差异。

46301

Python中TensorFlow长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

本文探索Python长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆时间序列模型。LSTM模型很强大,特别是在保留长期记忆方面。...你将对这两种算法产生结果进行定性(目测)和定量(平均平方误差)评估。 平均平方误差(MSE)计算方法是:取前一步真实值和预测值之间平方误差,并对所有的预测值进行平均。...尝试这样做,你会发现EMA方法缺陷。 现在尝试在窗口中进行预测(比如你预测未来2天窗口,而不是仅仅预测未来一天)。然后你会意识到EMA会有多大误差。下面是一个例子。...个人认为这对股票走势预测来说是一个合理假设。 下面你直观地说明一批数据是如何产生。 定义超参数 在本节中,你将定义几个超参数。D是输入维度。...下面列出了一些最关键超参数 优化器学习率 层数和每层隐藏单元数量 优化器。发现Adam表现最好 模型类型。你可以尝试GRU/标准LSTM和评估性能差异。

99010

Python中TensorFlow长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

本文探索Python长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。...你将对这两种算法产生结果进行定性(目测)和定量(平均平方误差)评估。 平均平方误差(MSE)计算方法是:取前一步真实值和预测值之间平方误差,并对所有的预测值进行平均。...尝试这样做,你会发现EMA方法缺陷。 现在尝试在窗口中进行预测(比如你预测未来2天窗口,而不是仅仅预测未来一天)。然后你会意识到EMA会有多大误差。下面是一个例子。...个人认为这对股票走势预测来说是一个合理假设。 下面你直观地说明一批数据是如何产生。 定义超参数 在本节中,你将定义几个超参数。D是输入维度。...下面列出了一些最关键超参数 优化器学习率 层数和每层隐藏单元数量 优化器。发现Adam表现最好 模型类型。你可以尝试GRU/标准LSTM和评估性能差异。

56500

Python中TensorFlow长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化

p=23689 本文探索Python长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆时间序列模型。...你将对这两种算法产生结果进行定性(目测)和定量(平均平方误差)评估。 平均平方误差(MSE)计算方法是:取前一步真实值和预测值之间平方误差,并对所有的预测值进行平均。...尝试这样做,你会发现EMA方法缺陷。 现在尝试在窗口中进行预测(比如你预测未来2天窗口,而不是仅仅预测未来一天)。然后你会意识到EMA会有多大误差。下面是一个例子。...个人认为这对股票走势预测来说是一个合理假设。 下面你直观地说明一批数据是如何产生。 定义超参数 在本节中,你将定义几个超参数。D是输入维度。...下面列出了一些最关键超参数 优化器学习率 层数和每层隐藏单元数量 优化器。发现Adam表现最好 模型类型。你可以尝试GRU/标准LSTM和评估性能差异。

1.3K30

mysql floor报错注入_mysql报错注入总结

,报错原因我自己总结了一下,有以下几点 重复数据报错,这里重复主要有两个方面,其中之一是基于主键唯一性:一个表主键必须是唯一,如果一个表尝试生成两个相同主键,就会爆出Duplicate entry...,没关系,也因为这个语句纠结了一段时间,比如为什么要floor(rand(0)*2),为什么要用到information_schema.tables这个表,接下来我们就把它彻底明白,先看rand()...rand(0)时,rand(0)产生值是总是固定,不管执行多少次语句,多次计算rand(0)前30条总是和上面得计算结果一样,那么可以做出结论之后结果总是一样,观察上述计算结果,看似杂乱数值其实都有着一个范围界限...,于是再次计算floor(rand(0)2)结果为1,将1作为主键插入虚拟表,这时主键1count()值为1,接下来取数据表第二条记录时第二次使用group by,计算floor(rand(0)2),...结果为1,然后查询虚拟表,发现1键值存在,于是count()值加1,取数据表第三条记录时第三次使用group by,计算floor(rand(0)2)值为0,查询虚拟表,发现0键值不存在,于是再一次计算

2.5K40

Medium网友分享了一篇帖子 介绍了他深度学习心路历程

学习计算机工程时候,有一个关于“人工智能(Artificial Intelligence)”课程。对于这个课程,时常会产生一些困惑。...对严谨在线学习感到惊讶,以前没有尝试过这样课程(仍然不知道为什么),于是开始学习所有的课程,从基因组学到天文学,从Scala到Python,从机器学习到Søren Kierkegaard哲学理论...爱上了编程! 选修了基础物理课程,如经典力学,量子力学,但也有数值方法,高性能计算,以及贝叶斯推理和机器学习。在论文中,Python编写了很多代码,所以我很高兴。...深度学习未来 预测是一种艺术,它告诉我们将要发生什么,然后解释它为什么没有发生。 不知道如何预测未来。但我能说是,看到是什么,就会发生什么。...但我认为,我们明年编写代码数量将会衰减。我们不可能花那么多时间在全世界范围内编程相同东西,所以我认为GUI和AutoML将帮助数据科学家提高效率和解决更多问题。

919110

Day5 乙醇-r语言数据结构一点补充

疑惑在 Day5-数据结构这一节课中,之前是直接将示例数据从网盘中下载doudou这个txt(图1),并复制到工作目录之下,然后就读取时候就是一行有2个数值。...但我昨天试着自己在工作目录下新建一个txt文档,命名为doudoudou,直接将原本doudou中内容复制到doudoudou中(图2),读取时候却一直显示一行只有一个数值。这是为什么呢?...又在doudoudou中手动输入doudou中内容,但输出结果还是表示只有一行只有一个数值(图3)。实在不明白。因为想自己建一个txt,用R来读取,但总是显示1个数值。...下面是从网盘直接下载doudou文件(图1)下面是自己新建doudoudou文件(图2),两个都是txt格式,长得一模一样两个看似一模一样文档,用R运行出来却一个提示一行有2个数值、一个提示一行只有一个数值呢...虽然这个问题似乎很简单,但有时候,这是自己弱项确实就是不明白,真的真的很感谢花花老师耐心地回复,并且没有嫌弃提出一个如此low问题)

14710

小白建站为什么更推荐使用WordPress而不是typecho?

前言 很多人在选择博客站时总是纠结使用WordPress还是typecho,亦或是像emlog,hexo,zblog等等,大多数大佬都是推荐typecho,一致意见是wp博客臃肿,那么,wp占地大吗?...对但我还是推荐使用wp建站,下面说说看法。...两者对比 相对而言,wordpress使用得人更多,插件也更丰富,受众广,而且出现问题解决也方便,但必然少不了wp是真的大,对于使用哪一个程序来做博客,推荐得是1H1G服务器还是选择ty或者emlog...为什么说WordPress更适合新手 觉得现在用1h1G的人应该很少很少了,看你们聊天动不动就是32H起步,所以Wp肯定是无压力,而为什么主推WP呢?...首先,wordpress基础功能多,就拿媒体库来说,就是ty不曾拥有的,由于我刚开始使用就是wp,所以压根不明白为什么什么图床,虽然后面搭了个图床,但是还是喜欢直接放wp媒体库。

1K30

Python破解验证码,只要15分钟就够了!

在读Adrian Rosebrock优秀著作《Python计算机视觉深度学习》。...OpenCV OpenCV是一种流行计算机视觉和图像处理框架。我们将使用OpenCV来处理验证码图像。 它有一个Python应用接口,因此我们可以直接从Python使用它。...我们将使用具有两个卷积层和两个完全连接层简单卷积神经网络结构: 如果你想知道更多关于卷积神经网络是如何工作为什么他们被用作图像识别非常理想,请查看Adrian书或以前文章。...5.愉快玩耍吧 以下是我们模型如何解码真正验证码 或者从命令行 试试看吧! 如果你想亲自尝试一下,你可以在这里获取代码。它包括10000个示例图像和本文中每个步骤所有代码。...但是,如果你想了解每一行代码究竟做了什么,强烈建议你也一本《Python计算机视觉深度学习》。它有更多细节,并有大量详细例子。

1.5K60

Python那些事——15分钟用Python破解验证码系统!

在读Adrian Rosebrock优秀著作《Python计算机视觉深度学习》。...OpenCV OpenCV是一种流行计算机视觉和图像处理框架。我们将使用OpenCV来处理验证码图像。 它有一个Python应用接口,因此我们可以直接从Python使用它。...我们将使用具有两个卷积层和两个完全连接层简单卷积神经网络结构: 如果你想知道更多关于卷积神经网络是如何工作为什么他们被用作图像识别非常理想,请查看Adrian书或以前文章。...5.愉快玩耍吧 以下是我们模型如何解码真正验证码 或者从命令行 试试看吧! 如果你想亲自尝试一下,你可以在这里获取代码。它包括10000个示例图像和本文中每个步骤所有代码。...但是,如果你想了解每一行代码究竟做了什么,强烈建议你也一本《Python计算机视觉深度学习》。它有更多细节,并有大量详细例子。

1K101

编程不需要天赋和激情

导致结果是,作为一个程序员,你所有的时间都用在了学习编程和工作上,从而对生活质量产生极大影响……(略)…….我们需要摆脱这种态度。...Jacob说: “动机很现实,并且当我搞不明白或某些东西在特定浏览器中看上去很糟糕时候,那些搞前端开发朋友会十分明确地告诉。这真的很好。于是开始想要编码,以及和我朋友一起工作。”...但我不理解为什么他们会喜欢编程。 *不是一个真正程序员。我会把东西扔到一块儿,直到它能工作,然后就继续前进。真正程序员会说“是的,虽然它可以工作,但你泄漏了内存。...David Heinemeier Hansson(Rails创建者) 当被Big Think采访时,DHH提到: 这其实挺有意思;当我习惯于使用PHP或Java开发时候,总是在找别的可替代东西...傻瓜写计算机能理解代码。优秀程序员写人类能读懂代码

42220

编程不需要天赋和激情

导致结果是,作为一个程序员,你所有的时间都用在了学习编程和工作上,从而对生活质量产生极大影响……(略)…….我们需要摆脱这种态度。...Jacob说: “动机很现实,并且当我搞不明白或某些东西在特定浏览器中看上去很糟糕时候,那些搞前端开发朋友会十分明确地告诉。这真的很好。于是开始想要编码,以及和我朋友一起工作。”...但我不理解为什么他们会喜欢编程。 *不是一个真正程序员。我会把东西扔到一块儿,直到它能工作,然后就继续前进。真正程序员会说“是的,虽然它可以工作,但你泄漏了内存。...David Heinemeier Hansson(Rails创建者) 当被Big Think采访时,DHH提到: 这其实挺有意思;当我习惯于使用PHP或Java开发时候,总是在找别的可替代东西...傻瓜写计算机能理解代码。优秀程序员写人类能读懂代码

49460

为什么Java、Python会成为程序员最害怕编程语言?

这听上去没有“恐惧”那么可怕;“没有表示有兴趣继续使用一种语言工具”这一提法本身就是一种相当模糊畏惧暗示。做过很多事情都不想再做了,包括编写产生 shell 脚本 troof 宏。...但我们不用担心这个,对吧? 最不受欢迎语言列表与最广泛使用语言列表相似,如 RedMonk、Tiobe 和 O'Reilly Learning 上搜索结果所示。...但 Java 并不会让你这么做。描述性名称还是很好;长得离谱名称(以及深得离谱包层次结构)却并非如此。总是试图在每行代码上都有一个连贯想法。你不能在名字只有半行长时候这么做。...总是讲“不要选择语言,要选择库”,而 Python 就有很棒库,尤其是在数值计算方面。Pandas、Numpy、Scipy 和 scikit-learn 都是人们喜欢 Python 好理由。...如果想用电子表格做点什么,几乎总是使用 Python。(我吗?数据透视表?)而像 Jupyter 这样工具可以很方便地记录你实验过程。

61210

DolphinDB:金融高频因子流批统一计算神器!

若研发环境系统(例如Python)与生产环境系统(例如C++)不同,要维护两套代码,对用户是非常沉重负担。...更为棘手是,如下面的计算分解图所示,计算需要使用ema函数多重嵌套。...python pandas实现是针对历史数据,面对生产环境中流式数据,如果不修改代码,只能采用类似apache spark处理方法,把数据缓存起来,划分成一个个数据窗口来计算。...任何实时数据注入,都将触发状态引擎计算,输出因子值到结果表result。以下代码产生100条随机数据,并注入到流数据表。结果与通过SQL语句计算结果完全相同。...b)     return  ema(c, 10) - ema(c, 20) } 3.5 输出结果过滤 状态引擎会对输入每一条消息做出计算响应,产生一条记录作为结果计算结果在默认情况下都会输出到结果

3.9K00

编程不需要天赋和激情

导致结果是,作为一个程序员,你所有的时间都用在了学习编程和工作上,从而对生活质量产生极大影响……(略)…….我们需要摆脱这种态度。...Jacob说: “动机很现实,并且当我搞不明白或某些东西在特定浏览器中看上去很糟糕时候,那些搞前端开发朋友会十分明确地告诉。这真的很好。于是开始想要编码,以及和我朋友一起工作。”...但我不理解为什么他们会喜欢编程。 *不是一个真正程序员。我会把东西扔到一块儿,直到它能工作,然后就继续前进。真正程序员会说“是的,虽然它可以工作,但你泄漏了内存。...David Heinemeier Hansson(Rails创建者) 当被Big Think采访时,DHH提到: 这其实挺有意思;当我习惯于使用PHP或Java开发时候,总是在找别的可替代东西...傻瓜写计算机能理解代码。优秀程序员写人类能读懂代码

1K90

tensorflow学习笔记(四十一):control dependencies

tf.control_dependencies()设计是用来控制计算流图,给图中某些计算指定顺序。比如:我们想要获取参数更新后值,那么我们可以这么组织我们代码。....}) # 这样每次得到都是更新后weight 关于tf.control_dependencies具体用法,請移步官网https://www.tensorflow.org/api_docs/python...下面说明两种 control_dependencies 不 work 情况 下面有两种情况,control_dependencies不work,其实并不是它真的不work,而是我们使用方法有问题。...ema_val,实际情况并不是这样,为什么?...读取 w1 值并不会触发 ema_op, 原因请看代码: #这段代码出现在Variable类定义文件中第287行, # 在创建Varible时,tensorflow是移除了dependencies了

2K90

“半路出家”Kaggle Grandmaster:如何正确打开数据科学竞赛?

目前正在试用版本管理工具DVC,希望这个工具可以优化ML pipelines输出结果,提升代码使用率。...在此方面,坚信,深度学习下一个重大突破将会在我们明白如何将就物理,化学和其他高级领域开发高级数学应用于机器学习时发生。现在我们只要知道大学一年级数学就可以解决计算机视觉中问题。...另一方面,能够编写代码在任何地方都是必不可少,这就是为什么当潜在雇主在一个熟悉数学的人和编写代码的人之间选择时,第二个几乎总是会赢。 但我相信它会改变。不是现在,而是在未来某个时刻。...没有计算性能强大电脑不会影响你取得高分,但是会限制你尝试不同解题思路。解题思路数量与最终比赛结果密切相关,所以如果你需要大量时间训练模型,你确实需要购买一台高性能台式机。...在几次硬件更新后,决定使用4个GPU电脑做高负荷训练,使用双卡GPU电脑做模型设计。 拥有一台高计算性能机器是远远不够,你还需要编写代码去充分利用它。

64470

“半路出家”Kaggle大师:如何正确打开数据科学竞赛?

在工作中遇到了很多有意思计算机视觉相关问题,尝试去探索Kaggle以外新大陆。...目前正在试用版本管理工具DVC,希望这个工具可以优化ML pipelines输出结果,提升代码使用率。...另一方面,能够编写代码在任何地方都是必不可少,这就是为什么当潜在雇主在一个熟悉数学的人和编写代码的人之间选择时,第二个几乎总是会赢。 但我相信它会改变。不是现在,而是在未来某个时刻。...没有计算性能强大电脑不会影响你取得高分,但是会限制你尝试不同解题思路。解题思路数量与最终比赛结果密切相关,所以如果你需要大量时间训练模型,你确实需要购买一台高性能台式机。...在几次硬件更新后,决定使用4个GPU电脑做高负荷训练,使用双卡GPU电脑做模型设计。 ? 拥有一台高计算性能机器是远远不够,你还需要编写代码去充分利用它。

79910

田渊栋团队新作:为什么非对比自监督学习效果好?ICML2021已接收

在本文中,作者首次尝试分析非对比自监督学习训练行为以及多个超参数经验效应: 指数移动平均线(EMA)或动量编码器 更高预测器相对学习率(αp) 权重衰减 η 介绍 非对比自监督学习重要组成部分...指数移动平均线 虽然最初BYOL需要EMA来工作,但他们后来证实,如果使用较高αp,EMA是不必要(即在线和目标网络可以是相同)。...与基于梯度线性预测器优化相比,这种非常简单理论驱动方法在实践中也产生了更好性能。 在模拟解耦动力学合成实验上对Wp应用对称正则化时,权重衰减η和EMA β发挥作用。...结果表明,通过DirectPred直接计算Wp(76.77%)比通过梯度下降训练效果更好(74.51%)。 此外,通过额外正则化可以获得更好效果(77.38%)。...不仅产生了对复杂成分功能作用概念性见解,如EMA、停止梯度、预测器、预测器对称性、不同学习率、权重衰减以及所有的相互作用。

46220

tensorflow实现手写体数字识别

BP神经网络实现MNIST数据集手写体数字识别,使用是c++,最终准确率上限在95%至96%左右(毕竟水平有限)。...可能有人会觉得tensorflow有点过时,现在大企业不怎么用tensorflow了,但我觉得,对于初学者来说,tensorflow还是不错选择。...实验环境 ubuntu 16.04 python 2.7.13 tensorflow 1.3.0 MNIST数据集 不清楚windows下可不可以装tensorflow,反正很久以前是不行,现在好像可以了...,再加上正则化损失以此计算得到总偏差值 learning_rate = tf.train.exponential_decay( LEARNING_RATE_BASE, global_step,...0.979 实验结果 代码里设置总循环数是50000次,但是只跑到15000次(毕竟时间比较久),但已经能有98%准确率了,如果全跑完的话,预计能达到99%以上。

1K20
领券