C#:实现EMA（指数平滑移动平均）算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2025-05-12 09:46:55 发布
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分类专栏： C#算法完整教程 文章标签： c# 算法 数据结构
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本文是一篇原创的C#技术文章，详细介绍了如何实现指数平滑移动平均（EMA）算法，并提供了完整的源代码。通过阅读，读者可以了解到EMA算法的原理以及在C#中的应用。

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C#:实现EMA（指数平滑移动平均）算法

/// <summary>
    /// Contains calculation results for EMA indicator
    /// </summary>
    public class EMAResult
    {
   
        public List<double> Values {
    get
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C#实现EMA算法（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
03-31 157
C#实现EMA算法（附完整源码）
C#实现指数平滑移动平均算法及源代码
ByteHero的博客
08-13 449
在Ema函数中，我们首先创建了一个长度与价格数组相同的emaValues数组，用于存储计算出的EMA结果。然后，我们定义一个初始EMA值等于第一个价格值。最后，我们将计算出的EMA值存储到emaValues数组中，并返回该数组。上述代码实现了一个简单的EMA算法，用于计算给定价格数组的指数平滑移动平均值。在主函数中，我们创建了一个长度为10的价格数组，并将alpha设为0.1，然后调用Ema函数进行计算。总体而言，上述代码实现了一个简单但可靠的EMA算法，可用于对各种类型的数据进行趋势预测和分析。
EMA指标计算极简C#代码实现
QiaoBrother的博客
12-10 2684
EMA指标计算C#代码 计算公式如下 EMA(N) = EMA’×(N-1)/(N+1)+C×2/(N+1) 其中：EMA’为前一日EMA的值，C为当日股价。 注意：人为规定第一日的EMA值为当日股价。 实现代码如下： static double[] EMA(double[] kvs, int period) { double[] res = new double[kvs.Length]; double up = kvs[0];
新修改了EMA的计算方法，合并线性回归率的计算。和通达信的结果一模一样
weixin_34220834的博客
06-03 830
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks; namespace myEMA{ public class myEMA { /// <summary> /...
EMA算法的C#实现
weixin_33910137的博客
12-15 639
EMA表示的是指数平滑移动平均，其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/(N+1), 其中Y'表示上一周期Y值。 求X的N日指数平滑移动平均，它真正的公式表达是：当日指数平均值=平滑系数*（当日指数值-昨日指数平均值）+昨日指数平均值；平滑系数=2/（周期单位+1） EMA引用函数在计算机上使用递归算法很容易实现，但不容易理解。以下，列举分析说明EMA函数。 ...
EMA计算的C#实现（c# Exponential Moving Average (EMA) indicator ）
weixin_33972649的博客
05-31 305
原来国外有个源码（TechnicalAnalysisEngine src 1.25）内部对EMA的计算是： var copyInputValues = input.ToList(); for (int i = period; i < copyInputValues.Count; i++) { var resultValue = (co...
时间移动平均
04-08
与传统的简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）不同，TMA更加侧重于最近时间间隔内的最后一个事件，而非简单地对一段时间内的所有数据点求平均。 在C# .NET开发环境中，实现时间移动平均可能涉及到以下几个...
EMA源码
最新发布
05-15
以下是关于 EMA（指数移动平均）的源码实现及其解释： ### C# 实现 EMA 算法 在 C# 中，可以通过定义 `EMAAlgorithm` 类来计算 EMA 值。该类中的核心逻辑基于公式 \( \text{EMA} = \alpha \cdot \text{value} + (1 ...
用Python如何实现高胜率的三重指数平均线TRIX量化指标
zhangzhechun的专栏
05-09 24
TRIX指标是一种强大的技术分析工具，通过三重指数平滑处理有效过滤市场噪音，捕捉中长期趋势。指标特点通过三重指数平滑减少短期波动干扰对价格变化率敏感，能及时反映趋势变化具有领先性，可以提前预警潜在的趋势转变交易信号TRIX穿越零线：向上穿越为买入信号，向下穿越为卖出信号TRIX与信号线交叉：TRIX上穿信号线为买入信号，下穿为卖出信号背离现象：价格创新高而TRIX未创新高为顶背离，价格创新低而TRIX未创新低为底背离实际应用注意事项参数选择：不同周期参数适用于不同的交易周期和市场环境。
用Python如何实现高胜率的真实强度指数TSI量化指标
zhangzhechun的专栏
05-12 27
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飞狐ema 算法源码
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移动平均算法C#.net
12-30
包括一次移动平均 二次移动平均 一次指数移动平均 二次指数移动平均算法
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08-11
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指数平滑法介绍与C#实现
06-30
指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择：　 　　经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。 　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值； 　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值； 　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化； 　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。 　　试算法。根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。 　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。 下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数） 如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。则1997年的预测销售量为： 1997年预测销售量= 31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件
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防脉冲干扰移动平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现
木木
04-17 7044
在许多的数据采集系统中，现场的强电设备较多，不可避免  地会产生尖脉冲干扰,这种干扰一般持续时间短，峰值大，对这样  的数据进行数字滤波处理时，仅仅采用算术平均或移动平均滤波  时，尽管对脉冲干扰进行了1/n的处理，但，其剩余值仍然较大。  这种场合最好的策略是：将被认为是受干扰的信号数据去掉，这  就是防脉冲干扰平均值滤波法的原理。   防脉冲干扰平均值滤波法的算法是：对连续的n个数据进行排
手把手教系列之移动平均滤波器设计实现
嵌入式客栈
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[导读]：前面一篇文章关于IIR设计的文章，还是有朋友点开来阅读。虽不知看官们的感想如何，但想着总还是有赏光一读，所以决定继续这个系列。本文来聊一聊平均滤波器，这题目咋一看非常容易。但个人觉得里面一些关键要点未必都明了，本文主要关注xx一维平均滤波器设计内在机理、应用场景。 注：尽量在每篇文章写写摘要，方便阅读。信息时代，大家时间都很宝贵，如此亦可节约粉丝们的宝贵时间。 理论理解 学习一样东西，个...
【时间序列】从移动平均到指数平滑
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