N日指數平滑移動平均怎么理？這句話主要用來解釋KDJ指數中D值的算法，換算成公式:today s D值為2/3 ×昨天 標準差值。1/3 ×今日 s K值。其中三分之一是平滑因子，可以人為選擇，但已

N日指數平滑移動平均怎么理？

這句話主要用來解釋KDJ指數中D值的算法，換算成公式:today s D值為2/3 ×昨天 標準差值。

1/3 ×今日 s K值。其中三分之一是平滑因子，可以人為選擇，但已經建立并固定在1/3。說明指數平滑移動平均法是由簡單移動平均法演變而來的。從簡單移動平均的計算公式可以看出，計算平均值的各個時期都被視為同等重要。但也有人認為距離越遠的值越不重要，于是產生了各種改進的加權移動平均計算方法。指數平滑移動平均線(

平滑計算概念？

首先，移動平均法和指數平滑法。

(一)移動平均法

1.移動平均法是采集一組觀測值，計算這組觀測值的平均值，用這個平均值作為下一期的預測值。

2、移動平均法有兩種極端情況:

①包含在移動平均計算中的過去觀測值的實際數N1，然后將最新的觀測值作為下期的預測值；

② Nn，此時將所有n個觀測值的算術平均值作為預測值；

當數據的隨機因子較大時，宜選擇較大的n，有利于在更大程度上平滑隨機性帶來的嚴重偏差；另一方面，當數據的隨機因子較小時，最好選擇較小的n，有利于跟蹤數據的變化，預測值滯后的周期數較少。

3.從移動平均法的計算公式可以看出，每一個新的預測值都是對前一個移動平均預測值的修正，n越大，平滑效果越好。

4.移動平均法的優(yōu)點:①計算量少；②移動平均線能很好地反映時間序列的趨勢和變化。

5.移動平均法的兩個主要限制:

①計算移動平均，必須有n個過去的觀測值，當需要預測大量的值時，必須存儲大量的數據；

②N個過去的觀測值各自的權重相等，而(t-N-1)期間之前的觀測值的權重等于0。事實上，最新的觀察往往包含更多的信息，應該有更大的權重。

一階指數平滑法

1、第一種指數平滑法是用前期的預測值代替預測通式，即

這是權重為α的加權預測。它不需要存儲所有的歷史數據或一組數據。

因此，可以大大減少數據存儲的問題，有時甚至只需要最新的觀測值、最新的預測值和α值就可以做出預測。它提供的預測值是前期的預測值加上前期產生的誤差的修正值。

2.有幾種方法可以確定第一種指數平滑法的初始值:

①取第一階段的實際值作為初始值；

(2)取前幾期的平均值作為初始值；

3.第一種指數平滑法簡單，但也有問題。其中一個問題是試圖找到最佳的α值使均方誤差最小，這需要通過反復實驗來確定。

二、線性二次移動平均法和線性二次指數平滑法。

(一)線性二次移動平均法

基本原理:為了避免使用移動平均法預測趨勢數據時的系統(tǒng)誤差，發(fā)展了線性二次移動平均法。這種方法的基礎是計算第二次移動平均，即在第一次移動平均的實際值的基礎上，進行第二次移動平均。

(2)線性二次指數平滑法

第一種移動平均法的兩個限制因素只存在于線性二次移動平均法中，線性二次指數平滑法只需要利用三個數據和一個α值就可以計算出來。

1.布朗單參數線性指數平滑法的基本原理類似于線性二次移動平均法。

2.霍爾特 s的雙參數線性指數平滑法，其基本原理與Brown s線性指數平滑法，只不過不需要二次指數平滑，而是平滑趨勢線。

三、布朗二次多項式(三次)指數平滑法

基本原理:當數據的基本模型具有二次、三次或更高次冪時，需要采用更高次平滑的形式。從線性平滑過渡到二次多項式平滑的基本途徑是再次平滑(即三次平滑)，估計二次多項式的參數。類似地，也可以實現從二次多項式到三次或更高次多項式的平滑過渡。四、冬季線性和季節(jié)性指數平滑法

如果數據的變化包含季節(jié)性因素，應使用冬季線性和季節(jié)性指數平滑方法，這些方法考慮了季節(jié)性因素。

使用這種方法時，一個重要的問題是如何確定α、β和γ的值，使均方誤差最小。通常，確定α、β和γ的最佳方法是試錯法。