Exponential moving a的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

24小時外匯煉金術(四版)

為了解決Exponential moving a的問題，作者歐陽聖司 這樣論述：

　　作者長久旅居日本，2011年夏季回臺，感受到臺灣二高一低──「高房價、高物價、低薪資」的嚴重狀況。上班族若光靠固定薪水實在難以生活，所以決定將10年操作外匯的投資方法介紹給台灣的朋友們。   　　坊間有許多書籍談到「你不理財，財不理你」的觀念，然而對多數臺灣民衆來說，投資理財的可選性並不多，大部分都局限在臺股、基金與定存。全民運動的臺股投資常會落入一種人云亦云的求報名牌光景，分析師及研究員雖然會出報告提目標價，但實際內幕卻是缺乏中立性及玩數字遊戲，實在讓人難以信任。   　　外匯為一全球性市場，每日24小時都在世界各地進行交易，每秒的貨幣變動都與世界的政治經濟脈動有連結；由於牽涉範圍廣

至全球，少有人有機會得到內線消息來投機賺錢。在外匯交易平臺前人人平等，無關人種、學歷及身分，只要肯下功夫培養實力，確實可以賺到錢，且外匯交易門檻低，有2,000美元即可開始。   　　透過本書，各位朋友可以了解從外匯基礎知識到基本面與技術面分析，克服心魔並認識風險。期望此書提供各位一個新的資産運用方法，每個月爲自己加薪滿滿。   本書特色   　　外匯交易實戰專家不藏私傳授，深入淺出，面面俱到。 　　涵蓋全球外匯交易市場介紹、風險管理、 　　世界六大主力貨幣特徵、新興國家貨幣交易攻略， 　　總經基本面與指標線圖技術面分析技術、操盤心理建設等豐富內容。   真心推薦   　　赤井 厚雄 　　摩根

士丹利日本證券 董事總經理 　　日本早稻田大學綜合研究機構　客座教授   　　趙善強(Eddie Chiu) 　　Deloitte德勤中國 管理合夥人   　　黃勁堯 　　KPMG安侯企業管理顧問公司 副總經理

Exponential moving a進入發燒排行的影片

預測方法在緩慢移動的需求項目中的應用：案例研究

為了解決Exponential moving a的問題，作者謝諦文 這樣論述：

慢速需求項目之所以被稱為慢速，是因為它們在需求規模或發生週期上呈現出不規則性，因此傳統的預測方法通常顯示出不准確的結果，將它們劃分為不穩定、間歇性和不穩定的需求項目。本研究考察了預測方法在哥倫比亞研究中心項目需求中的應用，這些方法是基於指數平滑法的，但具體到這些類型，如Croston方法及其修改，SBA和SBJ，以及更多目前側重於時間序列聚集和分解的模型（ADIDA和MAPA）。同樣，通過審查平均絕對誤差（MAE）和平均平方誤差（RMSE）來評估每種方法的準確性，以便就哪種類型的方法對某一類型的緩慢移動需求更準確提供一個有根據的建議。

大域微分幾何(上)：Riemannn幾何基礎(二版)

為了解決Exponential moving a的問題，作者黃武雄 這樣論述：

　　《大域微分幾何》全書共三卷。內容主要對象是彎曲的空間，上卷大體是作者多次在臺大數學研究所授課的講稿，以此為基礎，展開中、下両卷，進入大域幾何研究的專業。 　　這套書三卷分別是「Riemann幾何基礎」、「活動標架法」（moving frames）及「幾何變分學」，涵蓋九大篇，共三十章，並於上卷與下卷加入〈前篇〉及〈衍篇〉各三章，以作為微分幾何「基礎入門」與「延伸進階學習」之用。 　　上卷從「前篇」A、B、C三章的「大域曲面論」、「活動標架法」及「可微流形」等基礎背景開始談起，引入黎曼幾何。沿依1850年代Riemann探討高維內在幾何的思路，描述「彎曲空間」。尤其著

重幾何直觀，並藉由「測地線變分」初步探究彎曲空間大域的幾何性質。 本書特色 　　1.全書以深入淺出的解說方式，藉由直觀，逐步引入艱深的幾何硏究。 　　2.問題中心論：內容的鋪陳，經常圍繞著自然的提問。 　　3.採二維計算方式呈現數學式子的推演，使學習者一目瞭然，容易掌握運算過程。 　　4.適合「微分幾何學」進階研究，及天文物理、生化、土木領域之延伸應用。  

機器學習在美式選擇權定價的應用

為了解決Exponential moving a的問題，作者蔡旻浩 這樣論述：

本文利用蒙地卡羅法來生成股價資料，並透過機器學習的應用來達成美式選擇權的訂價。由於透過蒙地卡羅法來評價美式選擇權存在股價路徑上的最適執行點問題，因此本文先寫下一方程式作為分類器，用以判斷每條股價路徑中的各個時間點執行與否，並選擇第一個執行時間點進行該點股價的折現，進一步得到選擇權的價格。接著使用優化器解出在使選擇權價格最大化下的方程式，而透過該方程式回推出每條價格路徑中的每一點該價格是否提早執行，建立執行與否的標籤。最後使用機器學習方法中用以解決分類問題的羅吉斯回歸模型，將每一筆資料的時間點、股價以及執行標籤作為訓練資料，透過機器學習得到新的分類器後再次模擬出新的股價資料並計算選擇權價格，最

後得到非常近似真值的美式選擇權價格。