指数平滑法指标(N日指数平滑移动平均怎么理)

N日指数平滑移动平均怎么理？

这句话主要用来解释KDJ指数中D值的算法，换算成公式:todays D值为2/3 ×昨天 标准差值。

1/3 ×今日 s K值。其中三分之一是平滑因子，可以人为选择，但已经建立并固定在1/3。说明指数平滑移动平均法是由简单移动平均法演变而来的。从简单移动平均的计算公式可以看出，计算平均值的各个时期都被视为同等重要。但也有人认为距离越远的值越不重要，于是产生了各种改进的加权移动平均计算方法。指数平滑移动平均线(

平滑计算概念？

首先，移动平均法和指数平滑法。

(一)移动平均法

1.移动平均法是采集一组观测值，计算这组观测值的平均值，用这个平均值作为下一期的预测值。

2、移动平均法有两种极端情况:

①包含在移动平均计算中的过去观测值的实际数N1，然后将最新的观测值作为下期的预测值；

② Nn，此时将所有n个观测值的算术平均值作为预测值；

当数据的随机因子较大时，宜选择较大的n，有利于在更大程度上平滑随机性带来的严重偏差；另一方面，当数据的随机因子较小时，最好选择较小的n，有利于跟踪数据的变化，预测值滞后的周期数较少。

3.从移动平均法的计算公式可以看出，每一个新的预测值都是对前一个移动平均预测值的修正，n越大，平滑效果越好。

4.移动平均法的优点:①计算量少；②移动平均线能很好地反映时间序列的趋势和变化。

5.移动平均法的两个主要限制:

①计算移动平均，必须有n个过去的观测值，当需要预测大量的值时，必须存储大量的数据；

②N个过去的观测值各自的权重相等，而(t-N-1)期间之前的观测值的权重等于0。事实上，最新的观察往往包含更多的信息，应该有更大的权重。

一阶指数平滑法

1、第一种指数平滑法是用前期的预测值代替预测通式，即

这是权重为α的加权预测。它不需要存储所有的历史数据或一组数据。

因此，可以大大减少数据存储的问题，有时甚至只需要最新的观测值、最新的预测值和α值就可以做出预测。它提供的预测值是前期的预测值加上前期产生的误差的修正值。

2.有几种方法可以确定第一种指数平滑法的初始值:

①取第一阶段的实际值作为初始值；

(2)取前几期的平均值作为初始值；

3.第一种指数平滑法简单，但也有问题。其中一个问题是试图找到最佳的α值使均方误差最小，这需要通过反复实验来确定。

二、线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法。

(一)线性二次移动平均法

基本原理:为了避免使用移动平均法预测趋势数据时的系统误差，发展了线性二次移动平均法。这种方法的基础是计算第二次移动平均，即在第一次移动平均的实际值的基础上，进行第二次移动平均。

(2)线性二次指数平滑法

第一种移动平均法的两个限制因素只存在于线性二次移动平均法中，线性二次指数平滑法只需要利用三个数据和一个α值就可以计算出来。

1.布朗单参数线性指数平滑法的基本原理类似于线性二次移动平均法。

2.霍尔特 s的双参数线性指数平滑法，其基本原理与Browns线性指数平滑法，只不过不需要二次指数平滑，而是平滑趋势线。

三、布朗二次多项式(三次)指数平滑法

基本原理:当数据的基本模型具有二次、三次或更高次幂时，需要采用更高次平滑的形式。从线性平滑过渡到二次多项式平滑的基本途径是再次平滑(即三次平滑)，估计二次多项式的参数。类似地，也可以实现从二次多项式到三次或更高次多项式的平滑过渡。四、冬季线性和季节性指数平滑法

如果数据的变化包含季节性因素，应使用冬季线性和季节性指数平滑方法，这些方法考虑了季节性因素。

使用这种方法时，一个重要的问题是如何确定α、β和γ的值，使均方误差最小。通常，确定α、β和γ的最佳方法是试错法。