Description The Battery block implements a generic dynamic model parameterized to represent most popular types of rechargeable batteries. The equivalent circuit of the battery is shown below: Lead-Acid Model Discharge model (i* > 0) f1(it,i?,i,Exp)=E0?K?QQ?it?i??K?QQ?it?it+Laplace?1(Exp(s)Sel(s)?0). Charge Model (i* < 0) f2(it,i?,i,Exp)=E0?K?Qit+0.1?Q?i??K?QQ?it?it+Laplace?1(Exp(s)Sel(s)?1s). Lithium-Ion Model Discharge Model (i* > 0) f1(it,i?,i)=E0?K?QQ?it?i??K?QQ?it?it+A?exp(?B?it). Charge Model (i* < 0) f2(it,i?,i)=E0?K?Qit+0.1?Q?i??K?QQ?it?it+A?exp(?B?it). Nickel-Cadmium and Nickel-Metal-Hydride Model Discharge Model (i* > 0) f1(it,i?,i,Exp)=E0?K?QQ?it?i??K?QQ?it?it+Laplace?1(Exp(s)Sel(s)?0). Charge Model (i*< 0) f2(it,i?,i,Exp)=E0?K?Q↓↓it↓↓+0.1?Q?i??K?QQ?it?it+Laplace?1(Exp(s)Sel(s)?1s),
计量经济学术语 A 校正R2（Adjusted R-Squared）：多元回归分析中拟合优度的量度，在估计误差的方差时对添加的解释变量用?一个自由度来调整。 对立假设（Alternative Hypothesis）：检验虚拟假设时的相对假设。 AR（1）序列相关（AR(1) Serial Correlation）：时间序列回归模型中的误差遵循AR（1）模型。 渐近置信区间（Asymptotic Confidence Interval）：大样本容量下近似成立的置信区间。 渐近正态性（Asymptotic Normality）：适当正态化后样本分布收敛到标准正态分布的估计量。 渐近性质（Asymptotic Properties）：当样本容量无限增长时适用的估计量和检验统计量性质。 渐近标准误（Asymptotic Standard Error）：大样本下生效的标准误。 渐近t 统计量（Asymptotic t Statistic）：大样本下近似服从标准正态分布的t统计量。 渐近方差（Asymptotic Variance）：为了获得渐近标准正态分布，我们必须用以除估计量的平方值。 渐近有效（Asymptotically Efficient）：对于服从渐近正态分布的?一致性估计量，有最小渐近方差的估计量。 渐近不相关（Asymptotically Uncorrelated）：时间序列过程中，随着两个时点上的随机变量的时间间隔增加，它们之间的相关趋于零。 衰减偏误（Attenuation Bias）：总是朝向零的估计量偏误，因而有衰减偏误的估计量的期望值小于参数的绝对值。 自回归条件异方差性（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH）：动态异方差性模型，即给定过去信息，误差项的方差线性依赖于过去的误差的平方。 ?一阶自回归过程[AR（1）]（Autoregressive Process of Order One [AR(1)]）：?一个时间序列模型，其当前值线性依赖于最近的值加上?一个无法预测的扰动。 辅助回归（Auxiliary Regression）：用于计算检验统计量——例如异方差性和序列相关的检验统计量——或其他任何不估计主要感兴趣的模型的回归。 平均值（Average）：n个数之和除以n。 B 基组、基准组（Base Group）：在包含虚拟解释变量的多元回归模型中，由截距代表的组。 基期（Base Period）：对于指数数字，例如价格或生产指数，其他所有时期均用来作为衡量标准的时期。 基期值（Base Value）：指定的基期的值，用以构造指数数字；通常基本值为1或100。 最优线性无偏估计量（Best Linear Unbiased Estimator, BLUE）：在所有线性、无偏估计量中，有最小方差的估计量。在高斯—马尔科夫假定下，OLS是以解释变量样本值为条件的贝塔系数（Beta Coef?cients）：见标准化系数。 偏误（Bias）：估计量的期望参数值与总体参数值之差。 偏误估计量（Biased Estimator）：期望或抽样平均与假设要估计的总体值有差异的估计量。 向零的偏误（Biased Towards Zero）：描述的是估计量的期望绝对值小于总体参数的绝对值。 二值响应模型（Binary Response Model）：二值因变量的模型。 二值变量（Binary Variable）：见虚拟变量。 两变量回归模型（Bivariate Regression Model）：见简单线性回归模型。 BLUE（BLUE）：见最优线性无偏估计量。 Breusch-Godfrey 检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。 Breusch-Pagan 检验（Breusch-Pagan Test）：将OLS残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。 C 因果效应（Causal Effect）：?一个变量在其余条件不变情况下的变化对另?一个变量产生的影响。 其余条件不变（Ceteris Paribus）：其他所有相关因素均保持固定不变。 经典含误差变量（Classical Errors-in-Variables, CEV）：观测的量度等于实际变量加上?一个独立的或至少不相关的测量误差的测量误差模型。 经典线性模型（Classical Linear Model）：全套经典线性模型假定下的复线性回归模型。 经典线性模型（CLM）假定（Classical Linear Model (CLM) Assumptions）：对多元回归分析的理想假定集，对横截面分析为假定MLR.1至MLR.6，对时间序列分析为假定 对参数为线性、无完全共线性、零条件均值、同方差、无序列相关和误差正态性。 科克伦—奥克特（CO）估计（Cochrane-Orcutt (CO) Estimation）：估计含AR（1）误差和严格外生解释变量的多元线性回归模型的?一种方法；与普莱斯—温斯登估计不同，科克伦—奥克特估不使用第?一期的方程。 置信区间（CI）（Con?dence Interval, CI）：用于构造随机区间的规则，以使所有数据集中的某?一百分比（由置信水平决定）给出包含总体值的区间。 置信水平（Con?dence Level）：我们想要可能的样本置信区间包含总体值的百分比，95%是最常见的置信水平，90%和99%也用。 不变弹性模型（Constant Elasticity Model）：因变量关于解释变量的弹性为常数的模型；在多元回归中，两者均以对数形式出现。 同期外生回归元（Contemporaneously Exogenous）：在时间序列或综列数据应用中，与同期误差项不相关但对其他时期则不?一定的回归元。 控制组（Control Group）：在项目评估中，不参与该项目的组。 控制变量（Control Variable）：见解释变量。 协方差平稳（Covariance Stationary）：时间序列过程，其均值、方差为常数，且序列中任意两个随机变量之间的协方差仅与它们的间隔有关。 协变量（Covariate）：见解释变量。 临界值（Critical Value）：在假设检验中，用于与检验统计量比较来决定是否拒绝虚拟假设的值。 横截面数据集（Cross-Sectional Data Set）：在给定时点上从总体中收集的数据集 D 数据频率（Data Frequency）：收集时间序列数据的区间。年度、季度和月度是最常见的数据频率。 戴维森—麦金农检验（Davidson-MacKinnon Test）：用于检验相对于非嵌套对立假设的模型的检验：它可用相争持模型中得出的拟合值的t检验来实现。 自由度（df）（Degrees of Freedom, df）：在多元回归模型分析中，观测值的个数减去待估参数的个数。 分母自由度（Denominator Degrees of Freedom）：F检验中无约束模型的自由度。 因变量（Dependent Variable）：在多元回归模型（和其他各种模型）中被解释的变量。
EMA（Exponential Moving Average）是以指数式递减加权的移动平均。EMAtoday=α * Pricetoday + ( 1 - α ) * EMAyesterday;平滑系数α 平滑系数α 1/1/a,所以 p1表示今天价格，p2表示昨天价格，以此类推。 从该式中可以更清楚地看出EMA加权平均的特性。在EMA指标中，每天价格的权重系数以指数等比形式缩小。时间越靠近当今时刻，它的权重越大，说明EMA 函数对近期的价格加强了权重比，更能及时反映近期价格波动情况。所以EMA 比MA更具参考价值，而EMA也不容易出现死叉和金叉，所以一旦出现要立即作出反映！对周线处理，EMA就更加稳定了。 理解了MA,EMA的含义后，就可以理解其用途了，简单的说，当要比较数值与均价的关系时，用MA就可以了，而要比较均价的趋势快慢时，用EMA更稳定；有时，在均价值不重要时，也用EMA来平滑和美观曲线。 MACD称为指数平滑异同平均线（Moving Average Convergence集合/ Divergence 分叉），是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，但阅读起来更方便。当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。
指数平均数指标（EXPMA） EXPMA指标（Exponential Moving Average）中文名称叫作指数平均数指标，它也是一种趋向类指标，其构造原理是仍然对价格收盘价进行算术平均，并根据计算结果来进行分析，用于判断价格未来走势的变动趋势。 与MACD指标、DMA指标相比，EXPMA指标由于其计算公式中着重考虑了价格当天（当期）行情的权重，因此指标自身的计算公式决定了作为一类趋势分析指标，它在使用中克服了MACD指标信号对于价格走势的滞后性。同时也在一定程度中消除了DMA指标在某些时候对于价格走势所产生的信号提前性，是一个非常有效的分析指标。 我们先来看一下EXPMA指标的计算公式，并以此对指标的特征作进一步的了解： EXPMA＝（当日或当期收盘价－上一日或上期EXPMA）／N＋上一日或上期EXPMA，其中，首次上期EXPMA值为上一期收盘价，N为天数。 实际上，从EXPMA指标的构造原理和它的使用原则来看，这一指标更接近于均线指标，而且由于EXPMA指标通过对参数进行有效地设定，可以发挥出比均线指标更为直观和有用的信息。 在技术分析软件中，EXPMA指标由三条线构成，价格Ｋ线、短期EXPMA线（以白色线条或其他稍浅色的线条表示）、长期EXPMA线（以黄色线条或其他稍深色的线条表示），EXPMA指标的坐标图上，纵坐标代表价格运行的价位，横坐标代表价格运行的时间，这一点也和均线指标保持了一致。 EXPMA指标的应用原则： 1、在多头趋势中，价格Ｋ线、短天期天数线、长天期天数线按以上顺序从高到低排列，是为多头特征；在空头趋势中，长天期天数线、短天期天数线、价格Ｋ线按以上顺序从高到低排列，是为空头特征。 2、当短天期天数线从下而上穿越长天期天数线时是一个值得注意的买入信号；此时短天期天数线对价格走势将起到助涨的作用，当短天期天数线从上而下穿越长天期天数线时是一个值得注意的卖出信号，此时长天期天数对价格走势将起到助跌的作用。 3、一般来说，价格在多头市场中将处于短天期天数线和长天期天数线上方运行，此时这两条线将对价格走势形成支撑。在一个明显的多头趋势中，价格将沿短天期天数线移动，价格反复的最低点将位于长天期天数线附近；相反地，价格在空头市场中将处于短天期天数线和长天期天数线下方运行，此时这两条线将对价格走势形成压力。在一个明显的空头趋势中，价格也将沿短天期天数线移动，价格反复的最高点将位于长天期天数线附近。 4、一般地，当价格Ｋ线在一个多头趋势中跌破短天期天数线，必将向长天期天数线靠拢，而长天期天数线将对价格走势起到较强的支撑作用，当价格跌破长天期天数线时，往往是绝好的买入时机；相反地，当价格Ｋ线在一个空头趋势中突破短天期天数线后，将有进一步向长天期天数线冲刺的希望，而长天期天
Inverse and Transformation4. 指数运算，对数运算，根式运算 1. Simplify the expression: [(?4)5]4 (A) 2041- (B) (?4)20 (C) 94 1- (D) (?4)9 Solution: B 2. Simplify the expression: (?9x )2 (A) 81x 2 (B) 81x (C) ?9x 2 (D) ?81x 2 Solution: A 3. Simplify ( 2x 4)2 x 3. (A) 4x 18 (B) 2x 11 (C) 4x 11 (D) 4x 9 Solution: C 4. Simplify the expression. Write your answer using exponents: 104 1x x ?. (A) x 6 (B) x 14 (C) 61x (D) 40x Solution: A 5. Evaluate the expression: 15?2 (A) 225 (B) 225 1 (C) 225- (D) 2251- Solution: B 6. Evaluate the expression: 3 71-?? ? ??. (A) 343 (B) 3431 (C) ?343 (D) 3431- Solution: A 7. Evaluate the expression: 0?12 (A) undefined (B) ?12 (C) 0 (D) 1 Solution: A 8. Evaluate the expression: 32 3?2 (A) 3 (B) 0 (C) undefined (D) 1 Solution: D 9. Evaluate the expression. (2?2)2 (A) ?16 (B) 16 1 (C) 1 (D) 16 Solution: B 10. Evaluate the expression: 43 1- (A) 81 (B) 81 1- (C) 811 (D) ?81 Solution: A
1Appendix:Derive certainty equivalent from exponential utility function Given an exponential utility function u (w )= exp ( rw );here w N ;s 2 ; the corresponding density function for w is f (w )=1s p 2 exp (w )22s 2!The corresponding expected exponential utility function is Eu (w )= E exp ( rw )= Z 1 1exp ( rw )f (w )dw = Z 1 1exp ( rw )1s p 2 exp (w )22s ! dw = Z 1 11s p 2 exp rw (w )22s 2!dw Notice that rw (w )22s 2 = rw (w )22s 2+r r +r 2s 22 r 2s 2 2= rw +(w )22s 2 r +r 2s 22! r +r 2s 22= 12 (w )2s 2+2r (w )+r 2s 2! r +r 2s 22= 12s 2 (w )+rs 2 2 r +r 2s 22This implies that Eu (w )= Z 1 11s p 2 exp rw (w )22s 2!dw = Z 1 11s p 2 exp 12s 2 (w )+rs 2 2 r +r 2s 22 dw = exp r +r 2s 22 Z 1 11s p 2 exp 12s 2 (w )+rs 2 2 dw As g (w )=1s p 2 exp 12s 2 (w )+rs 2 2 1
EMA与MA－理解公式算法－EMA与MA2008/03/07 13:08计算：有一组数据（收盘价为）：1,2,3, 4,5,6,7，求其EMA（c，5）解答：对应上面数据，X1，X2，X3，X4，X5分别对应3、4、5、6、7则EMA（c，5）＝5/15*X5+4/15*X4+3/15*X3+2/15*X2+1/15*X1＝(5*X5+4*X4+3*X3 +2*X2+1*X1)/15=5.67而，MA(c,5)=(3+4+5+6+7)/5=5理解公式算法－EMA与MA（理解 了公式算法，才能更好的应用公式）MA和EMA的数学表达式：1、MA(X，N)，求X的N日移动平均值。算法是：(X1+X2+X3+…..+Xn)/N例如：MA(C，20)表示20日的平均收盘价。C表示CLOSE。2、EMA(X，N)求X的N日指数平滑移动平均。算法是：若Y=EMA(X，N)，则Y=［2*X+(N-1)*Y’］/ (N+1)，其中Y’表示上一周期的Y值。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。例举分析说明EMA函数。X是变量，每天的X值都不同，从远到近地标记，它们分别记为X1，X2，X 3，….，Xn如果N=1，则EMA(X，1)=［2*X1+(1-1)*Y’］/(1+1)=X1如果N=2，则EMA(X，2)=［2*X2+(2-1)*Y’］/(2+1)=(2/3)*X2+(1/3)X1如果N=3，则EMA(X，3)=［2*X3+(3 -1)*Y’］/(3+1)=［2*X3+2*((2/3)*X2+(1/3)*X1)］/4=(1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X 1=3/6*X3+2/6*X2+1/6*X1如果N=4，则EMA(X，4)=［2*X4+(4-1)*Y’］/(4+1)=2/5* X4+3/5*((1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X1)=4/10*X4+3/10*X3+2/10*X2+1/10*X1= 2/5*X4+3/10*X3+3/15*X2+3/30*X1如果N=5，则EMA(X，5)=2/(5+1)*X5+(5-1)/(5 +1)(2/5*X4+3/10*X3+3/15*X2+3/30*X1)=(1/3)*X5+(4/15)*X4+(3/15)*X3+(2/1 5)*X2+(1/15)*X1=5/15*X5+4/15*X4+3/15*X3+2/15*X2+1/15*X1…………循环下去 吧：）EMA（X，6）＝6/21*X6+5/21*X5+4/21*X4+3/21*X3+2/21*1/21X1注意到上面我标记的颜色部分，应该发现一个规律：即任何时候系数之和恒为1（如果X是常量，每天的X值都不变，则E MA(X,N)=MA(X,N).），但系数该如何确定呢？这个你还是自己观察一下吧（提示，系数的分母是各个系数分子之和，而系数的个数就是EMA(X,N)中的N，还有一个需要注意的就是系数的分子和系数后参数的下标是一致的）使用总结：从以上的例举分析中，我们可以看到时间周期越近的X值它的权重越大，说明EMA 函数对近期的X值加强了权重比，更能及时反映近期X值的波动情况。所以EMA比Ma更具参考价值，而ema业不容易出现死叉和金叉，所以一旦出现要立即作出反映！对周线处理，ema就更加稳定了。 *************************** EMA（Exponential Moving Average），指数平均数指标。也叫EXPMA指标，它也是一种趋向类指标，指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。求X的N日指数平滑移动平均，在股票公式中一般表达为：EMA（X，N），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）；由以上公式推导开，得到：EMA(C,N)=2*C/(N+1)+ (N-1)/(N+1)*昨天的指数收盘平均值； 算法是：若Y=EMA(X，N)，则Y=［2*X+(N-1)*Y’］/(N+1)，其中Y’表示上一周期的Y值。E MA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。例举分析说明EMA函数。 X是变量，每天的X值都不同，从远到近地标记，它们分别记为X1，X2，X3，….，Xn 如果N=1，则EMA(X，1)=［2*X1+(1-1)*Y’］/(1+1)=X1 如果N=2，则EMA(X，2)=［2*X2+(2-1)*Y’］/(2+1)=(2/3)*X2+(1/3)X1 如果N=3，则EMA(X，3)=［2*X3+(3-1)*Y’］/(3+1)=［2*X3+2*((2/3)*X2+(1/3)*X 1)］/4=(1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X1 如果N=4，则EMA(X，4)=［2*X4+(4-1)*Y’］/(4+1)=2/5*X4+3/5*((1/2)*X3+(1/ 3)*X2+(1/6)*X1) =2/5*X4+3/10*X3+1/5*X2+1/10*X1 如果N=5，则EMA(X，5)=2/(5+1)*X5+(5-1)/(5+1)(2/5*X4+3/10*X3+3/15*X2+3 /30*X1) =(1/3)*X5+(4/15)*X4+(3/15)*X3+(2/15)*X2+(1/15)*X1
本科毕业论文（设计） ( 2013届) 指数函数的多项式展开及其应用院系数学系 专业数学与应用数学姓名许月 指导教师齐继兵 职称讲师 等级
摘要 指数函数是基本的初等函数，它的性质及其多项式逼近形式应用非常广泛.本文将主要围绕指数函数的多项式展开式进行研究，首先论述了指数函数的泰勒展开式的概念，给 出了泰勒公式的一种证明，利用MATLAB做出了指数函数与其不同多项式逼近函数的图像， 并进行了误差分析和比较.简要介绍了自然指数函数展开式的两种多重分割法的概念及性 质.接着又讨论了指数函数的泰勒展开式在求解非线性发展方程，求解极限，近似估值以 及在不等式证明当中的应用.这些应用反映了利用指数函数展开式及相关性质在解决一些 问题中的技巧和方法，有助于进一步深入理解指数函数及其多项式展开在解决实际问题中 的重要作用. 关键词：指数函数初等函数多项式泰勒展开 装 订 线
ABSTRACT Exponential function is the basic elementary function, it has a very wide range of properties and its application form of polynomial approximation. This paper will mainly focus on the exponential polynomial expansion is studies, firstly discusses the concept of Taylor expansion of exponential function, one can prove the Taylor formula, using MATLAB to make the exponential function with different images of the polynomial approximation function, and the error analysis and comparison. Nature of exponential function expansion is briefly introduced the concept of two multiple segmentation and nature, and then discussed the Taylor expansion of exponential function in solving nonlinear evolution equations, the solving limit, approximate valuation as well as the application in the middle of the inequality proof. These applications reflects the use of exponential function expansion and related properties in the methods and skills in solving some problems, will help to further understand exponential and polynomial expansion’s important role in solving practical problems[10]. Key words:exponential function elementary function polynomial Taylor expansion 装 订 线
矩阵指数函数的性质与计算PROPERTIES AND CALCULATION OF MATRIX EXPONENTIAL FUNCTION 指导教师： 申请学位级别：学士 论文提交日期：2014年6月 8日
摘要 矩阵函数是矩阵理论的重要组成部分，而矩阵函数中的一个最重要的函数就是矩阵指数函数，它广泛地应用于自控理论和微分方程。本文深入浅出地介绍了矩阵指数函数，并进一步探讨如何借助矩阵指数函数分析相关问题。文章以齐次线性微分方程组求解基解矩阵为出发点引出矩阵指数函数的概念，证明求解矩阵指数函数就是求解齐次线性微分方程组的基解矩阵，然后得到矩阵指数函数的一些基本性质。本文的重点是讨论矩阵指数函数的五种计算方法。其中，前三种方法广泛适用于各种矩阵，虽然计算过程复杂程度不同，但都需要计算矩阵特征值，如遇高阶矩阵或复特征值，则特征值的计算会变得异常麻烦。后两种方法较特殊，虽然缺乏普适性，只能计算特殊矩阵的指数函数，但却避过了特征值计算，简化了运算过程。最后，本文具体阐述矩阵指数函数在微分方程求解中的应用。 关键词：矩阵指数函数；Jordon 标准形；微分方程组
ABSTRACT Matrix function is an important part of the matrix theory. And among the matrix function, there is a special and important function that is matrix exponential function. It has been widely used in automatic control theory and differential equations. This paper introduces profound theories on matrix exponential function in simple language, furthermore, it explores how to use matrix exponential function analysis related issues. Through the basic solution matrix of homogeneous linear differential equations, this paper draws out the concept of matrix exponential function. In this part, the author proves that solving matrix exponential function is to solve the basic solution matrix of the homogeneous linear differential equations. Then, some basic properties of matrix exponential function can be derived. The focus of this paper is on the discussion of five kinds of calculation on matrix exponential function. The first three methods can be applied to general cases. Although each method is different, in complexity, all of them need to compute the matrix eigenvalues. The calculation on high-order matrix or complex eigenvalues will be in trouble frequently. The latter two methods is more special for they can only calculate special matrix exponential function. These methods simplify the operation process instead of calculating eigenvalues, but their shortcomings are obvious. At the final part of this paper, the article expounds the application of
EXPMA指标（Exponential Moving Average）中文名称叫作指数平均数指标，它也是一种趋向类指标，其构造原理仍然是对价格收盘价进行算术平均，并根据计算结果来进行分析，用于判断价格未来走势的变动趋势。3 R0 Q0 P9 j1 @/ T! I& ]$ { ; |1 w/ Z% o" c4 h- w! x0 e 从EXPMA指标的构造原理和它的使用原则来看，这一指标更接近于均线指标，而且由于EXPMA指标通过对参数进行有效地设定，可以发挥出比均线指标更为直观和有用的信息。在具体运用时，注意以下几点：# {: ]. T' g* \, C 1、EXPMA指标由短天期天数线EXPMA1（白线）和长天期天数线EXPMA2（黄线）组成，一般的股价分析软件中将该指标的时间区间设为（12，50）。股价与EXPMA的多空排列和MA指标一样。在判断股价的多空趋势时，二者相互结合，会有相对准确的判断。关于该指标的多空趋势划分，以白线和黄线的排列为基本多空划分，具体如下： 本帖隐藏的内容 （1）多空趋势的划分。白线在上、黄线在下的为多头排列；白线在下、黄线在上的为空头排列。 （2）标准多空趋势的划分。白线和黄线均向右上方延伸的，为明显多头排列，此时，白线和黄线的数值均上涨；白线和黄线均向右下方延伸的，为明显空头排列，此时，白线和黄线的数值均下跌。 # r& {2 m" M9 q, [6 w+ d1 W （3）多头中的空头。在多头趋势下，黄线向右上方延伸，而白线向右下方延伸，为多头中的空头，此时，黄线的数值均上涨，白线的数值下跌，以回档和洗盘的角度分析。 （4）空头中的多头。在空头趋势下，黄线向右下方延伸，而白线向右上方延伸，为空头中的多头，此时，黄线的数值均下跌，白线的数值上涨，以下跌中继和暂时反弹的角度分析。 2、当白线由下往上穿越黄线时，注意买入时机，此时，白线对价格走势将起到助涨的作用；反之，当白线自上而下穿越黄数线时，注意卖出时机，此时，黄线对价格走势将起到助跌的作用。但就日线格局而言，短线研判时不可依据此原则确定买卖点，明显滞后。 ３、一般来说，价格在多头市场中将处于白线和黄线上方运行，此时这两条线将对价格走势形成支撑。在一个明显的多头趋势中，价格将沿白线移动，价格反复的最低点将位于黄线附近，此时，注意K线是否出现止跌的形态。相反，价格在空头市场中将处于白线和黄线下方运行，此时这两条线将对价格走势形成压力。在一个明显的空头趋势中，价格也将沿白线移动，价格反复的最高点将位于黄线附近，此时，注意K线是否出现止涨形态。 * {4 @* ]/ ?5 {9 R 股价在黄线附近是否能够止跌，进而反转，应对此处的K线组合进行分析，并结合MA的多空排列判断，如果MA已经明显转空，则后市希望不大。此时，尽量选择MA多头排列的个股。 3 @- V7 Y# ~0 K$ u1 ]( S ４、一般情况下，当价格Ｋ线在一个多头趋势中跌破白线，则很可能将向黄线靠拢，而黄线将对价格走势起到较强的支撑作用，当价格跌破黄线时，往往是较好的买入时机；相反，当
指数分布是连续型随机变量，指数分布具有无记忆性，指数分布是特殊的gamma分布。 指数分布（Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。 指数分布的定义形式： λ就表示平均每单位时间发生该事件的次数，是指数函数的分布参数；f(x:λ) = λe^(-λx),表示在该时刻发生时间的概率。比如放射性衰变就遵循这一分布，这里的半衰期就对应1/λ.
指数分布的期望为1/Lamta,方差为1/Lamta^2。 指数分布中最关键的一点，如何理解率参数。给定独立同分布样本x= (x1, ...,x n)，最大化似然概率得到参数的似然值为： lamta^ = 1/x; 指数分布表示随机变量的概率只与时间间隔有关，而与时间起点无关。数学语言表达为： p(T>s+t | T >t ) = p(T>s) for all s,t >= 0 指数分布常用来描述“寿命”类随机变量的分布，例如家电使用寿命，动植物寿命，电话问题里的通话时间等等。“寿命”类分布的方差非常大，以致于 已经使用的时间是可以忽略不计的。 例如有一种电池标称可以充放电500次（平均寿命），但实际上，很多充放电次数数倍于500次的电池仍然在正常使用，也用很多电池没有使用几次
就坏了——这是正常的，不是厂方欺骗你，是因为方差太大的缘故。随机取一节电池，求它还能继续使用300次的概率，我们认为与这节电池是否使用过与曾经使用过多少次是没有关系的。 有人戏称服从指数分布的随机变量是“永远年轻的”，一个60岁的老人与一个刚出生的婴儿，他们能够再活十年的概率是相等的，你相信吗？——如果人的寿命确实是服从指数分布的话，回答是肯定的。 贴一道题加深理解
The exponential map of the Earth as viewed from the north pole is the polar azimuthal equidistant projection in cartography. Exponential map From Wikipedia, the free encyclopedia In differential geometry, the exponential map is a generalization of the ordinary exponential function of mathematical analysis to all differentiable manifolds with an affine connection. Two important special cases of this are the exponential map for a manifold with a Riemannian metric, and the exponential map from a Lie algebra to a Lie group. Contents 1 Definition 2 Lie theory 2.1 Definitions 2.2 Examples 2.3 Properties 3 Riemannian geometry 3.1 Properties 4 Relationships 5 See also 6 Notes 7 References Definition Let M be a differentiable manifold and p a point of M . An affine connection on M allows one to define the notion of a geodesic through the point p .[1] Let v ∈ T p M be a tangent vector to the manifold at p . Then there is a unique geodesic γv satisfying γv (0) = p with initial tangent vector γ′v (0) = v . The corresponding exponential map is defined by exp p (v ) = γv (1). In general, the exponential map is only locally defined , that is, it only takes a small neighborhood of the origin at T p M , to a neighborhood of p in the manifold. This is because it relies on the theorem on existence and uniqueness for ordinary differential equations which is local in nature. An affine connection is called complete if the exponential map is well-defined at every point of the tangent bundle. Lie theory In the theory of Lie groups, the exponential map is a map from the Lie algebra of
什么是EMA(Exponential Moving Average)是什么意思,什么 叫,定... 什么是EMA(Exponential Moving Average) EMA（Exponential Moving Average），指数平均数指标。也叫EXPMA指标，它也是一种趋向类指标，指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。各数值的加权是随时间而指数式递减，越近期的数据加权越重，但较旧的数据也给予一定的加权。 指数平均数指标的原理 与MACD指标、DMA指标相比，EXPMA指标由于其计算公式中着重考虑了价格当天（当期）行情的权重，因此指标自身的计算公式决定了作为一类趋势分析指标，它在使用中克服了MACD指标信号对于价格走势的滞后性。同时也在一定程度中消除了DMA指标在某些时候对于价格走势所产生的信号提前性，是一个非常有效的分析指标。 EXPMA指标的计算公式 EXPMA＝（当日或当期收盘价－上一日或上期EXPMA）／Ｎ＋上一日或上期EXPMA 其中，首次上期EXPMA值为上一期收盘价，Ｎ为天数。 实际上，从EXPMA指标的构造原理和它的使用原则来看，这一指标更接近于均线指标，而且由于EXPMA指标通过对
参数进行有效地设定，可以发挥出比均线指标更为直观和有用的信息。 在技术分析软件中，EXPMA指标由三条线构成，价格Ｋ线、短期EXPMA线（以白色线条或其他稍浅色的线条表示）、 长期EXPMA线（以黄色线条或其他稍深色的线条表示），EXPMA指标的坐标图上，纵坐标代表价格运行的价位，横 坐标代表价格运行的时间，这一点也和均线指标保持了一致。EXPMA指标应用原则 １、在多头趋势中，价格Ｋ线、短天期天数线、长天期天数线按以上顺序从高到低排列，是为多头特征；在空头趋势中，长天期天数线、短天期天数线、价格Ｋ线按以上顺序从高到低排列，是为空头特征。 ２、当短天期天数线向下而上穿越长天期天数线时是一个值得注意的买入信号；此时短天期天数线对价格走势将起到助涨的作用，当短天期天数线向上而下穿越长天期天数线时是一个值得注意的卖出信号，此时长天期天数对价格走势将起到助跌的作用。 ３、一般来说，价格在多头市场中将处于短天期天数线和长天期天数线上方运行，此时这两条线将对价格走势形成支撑。在一个明显的多头趋势中，价格将沿短天期天数线移动，价格反复的最低点将位于长天期天数线附近；相反地，价格在
骨发育成熟度得分数据为非正态分布，因此应以百分位数法制订骨龄评价标准，但不同研究所采用的百分位数曲线平滑方法却不尽相同。在早期，Tanner曾经使用了目测方法绘制骨成熟度得分百分位数曲线，在1997年所制订的美国欧洲后裔儿童的（US90）骨龄标准中，以二次曲线拟合年龄组的成熟度得分中位数曲线，以一次曲线拟合成熟度得分标准差的方法构建了百分位数曲线（Tanner et al., 1997）。而日本（Ashizawa et al., 1996），比利时（Beunen et al., 1990）则采用三次样条函数拟合骨成熟度得分百分位数曲线。 近年来，关于估价生长学测量数据百分位数数学模型的研究有了较大进展。1988年，Cole等提出了构建百分位数标准曲线的LMS方法（Cole et al., 1988; 1990）。该方法通过Box-Cox幂转换使各年龄组偏态分布的数据近似正态，以各年龄组数据的L（lambda λ，幂转换）、M（μ，中位数）和S（δ变异系数）拟合百分位数曲线。美国疾病控制预防中心（CDC)曾使用该方法对1997年国家卫生统计中心的生长图表进行了修正（Cynthia et al., 2000），国际儿童肥胖工作组（IOTF）也使用LMS方法制订了儿童体重指数（BMI）生长图表（Cole et al., 2000）。2004年，Rigby et al.（2004）将LMS方法广义化，提出了BCPE 分布模型，不仅可应用于偏态分布的数据，而且也可应用于峰态分布或同时呈现偏态和峰态分布的数据，而称为LMSP方法。1997年至2003年，为了制订儿童生长评价标准，世界卫生组织（WHO）进行了多中心生长标准研究，经过对30余种绘制生长曲线方法的讨论与检验，统计学专家组选择了三次样条函数对曲线进行平滑处理的BCPE模型来绘制生长标准百分位数曲线，于2006年发布了第一套世界卫生组织的儿童生长标准（Department of Nutrition for Health and Development，2006）。 BCPE分布模型是为表现出偏度和峰度的因变量Y所设计。这种模型由幂转换Y ν所定义，而Y ν则为含有参数τ的标准化幂指数分布。BCPE分布含有四个参数μ、σ、ν、τ，分别说明了数据分布的位置（中位数, Median）、尺度（变异系数, Coefficient of variation）、偏度（Box-Cox转换幂, Box-Cox transformation power）和峰度（幂指数参数, Parameter related to kurtosis）。以四个分布参数的非参数平滑函数建立模型，非参数模型的拟合使用Fisher评分算法（Fisher scoring algorithm），由最大惩罚似然法（Maximizing a penaltized lekelehood）完成。参数μ、σ、ν、τ曲线的平滑均采用三次样条函数。 在BCPE模型选择过程中，可应用标准化残差虫行图（Worm plots）、Q-统计量和百分位数曲线下样本例数的百分数进行模型诊断，检验模型拟合优度。 所以，《中国人手腕骨发育标准-中华05》课题组参照世界卫生组织建立生长图表的经验，采用了BCPE分布模型制订骨龄标准（张绍岩等, 2009）。 参考文献