指数平滑移动平均线【Exponential】

如何在Excel中使用ExponentialSmoothing进行指数平滑分析

如何在Excel中使用ExponentialSmoothing进行指数平滑分析指数平滑法是一种常用的时间序列分析方法，可用于分析和预测时间序列数据。

在Excel中，通过使用ExponentialSmoothing函数，我们可以方便地进行指数平滑分析。

本文将介绍如何在Excel中使用ExponentialSmoothing函数进行指数平滑分析。

一、准备工作在开始使用ExponentialSmoothing函数之前，我们需要先准备好时间序列数据，该数据通常以表格形式存在于Excel中。

确保数据的列标识清晰明确，并且数据的时间间隔均匀。

二、打开Excel并导入数据1. 打开Excel软件，并创建一个新的工作表。

2. 将准备好的时间序列数据复制粘贴到Excel中的一个工作表中。

三、计算指数平滑值1. 在Excel工作表中选择一个单元格作为指数平滑的起始单元格。

2. 在该单元格中输入以下公式，并将其拖动填充到接下来的单元格中：=ExponentialSmoothing(前一个单元格的指数平滑值, 当前单元格的实际值, 平滑系数)其中，前一个单元格的指数平滑值是指上一个时刻的指数平滑值，当前单元格的实际值是指当前时刻的实际观测值，平滑系数是指用于平滑计算的权重。

四、调整平滑系数根据实际情况，我们可能需要根据不同的数据集和需求来调整平滑系数。

较小的平滑系数将赋予过去观测值较少的权重，使得预测结果对最近的观测值更加敏感；而较大的平滑系数则会使平滑效果更加平稳。

五、生成指数平滑曲线图完成指数平滑值的计算后，我们可以生成一张指数平滑曲线图来更直观地观察时间序列数据的平滑效果。

1. 选中包含时间序列数据和指数平滑值的范围。

2. 在Excel菜单栏中选择"插入"-"线型图"，然后选择合适的线型图类型。

3. 设置图表的横轴和纵轴标签。

六、分析和预测通过观察指数平滑曲线图和计算得到的指数平滑值，我们可以对时间序列数据进行分析和预测。

指数平滑法介绍范文

指数平滑法介绍范文指数平滑法（Exponential Smoothing）是一种常用的时间序列预测方法，它以指数衰减的方式对历史数据进行加权平均，用于预测未来的趋势。

指数平滑法主要用于预测非常规的、不具有周期性变化的数据，如销售额、股票价格等。

指数平滑法的基本思想是对历史数据赋予不同的权重，最近的数据赋予较高的权重，较早的数据赋予较低的权重。

根据数据最近一期的权重和历史数据的加权平均值，可以推断下一期的预测值。

指数平滑法的核心是平滑常数（smoothing constant），它决定了过去数据的衰减速度，通常用α表示。

1. 简单指数平滑法（Simple Exponential Smoothing，SES）：简单指数平滑法适用于没有趋势和季节性的数据。

它的公式如下：F(t+1)=αY(t)+(1-α)F(t)其中，F(t+1)表示第t+1期的预测值，Y(t)表示第t期的实际观测值，F(t)表示第t期的预测值。

简单指数平滑法的关键是选择合适的平滑常数α，一般根据经验或者试验来确定。

2. 二次指数平滑法（Double Exponential Smoothing，DES）：二次指数平滑法适用于具有线性趋势但没有季节性的数据。

它的公式如下：L(t)=αY(t)+(1-α)(L(t-1)+T(t-1))T(t)=β*(L(t)-L(t-1))+(1-β)*T(t-1)F(t+1)=L(t)+T(t)其中，L(t)表示第t期的水平指数，T(t)表示第t期的趋势指数。

二次指数平滑法相比于简单指数平滑法多了一个趋势指数的计算，利用了数据的趋势信息。

3. Holt-Winters季节性指数平滑法：Holt-Winters季节性指数平滑法是针对具有季节性的数据而设计的。

它的公式如下：L(t)=α(Y(t)/S(t-p))+(1-α)(L(t-1)+T(t-1))T(t)=β*(L(t)-L(t-1))+(1-β)*T(t-1)S(t)=γ*(Y(t)/L(t))+(1-γ)*S(t-p)F(t+h)=(L(t)+h*T(t))*S(t-p+h)其中，L(t)表示第t期的水平指数，T(t)表示第t期的趋势指数，S(t)表示第t期的季节指数，p表示季节的周期长度，h表示预测的期数。

指数平滑移动平均线算法

指数平滑移动平均线算法
指数平滑移动平均线算法（ExponentialMovingAverage，简称EMA）是一种广泛应用于金融市场的技术分析指标。

该算法在计算移动平均线时，赋予最新数据更高的权重，从而使得指标对最新数据的变化更加敏感，反映市场短期趋势的变化。

EMA算法的计算是基于以下的公式：EMA=α*当前收盘价+(1-α)*前一日收盘价。

其中，α为平滑系数，其大小决定了EMA对最新数据的反应程度。

通常情况下，α的取值范围为0~1之间，一般建议
0.1~0.3之间的数值。

EMA算法的优点在于，随着市场的变化，指标能够更快地反应出趋势的变化，尤其对于短期趋势的识别能力更强。

同时，由于EMA对最新数据的反应程度更高，因此能够更准确地预测未来的市场变化。

总之，EMA算法是一种重要的技术分析指标，对于金融市场的分析和预测有着重要的作用。

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指数平滑法概念

指数平滑法概念指数平滑法(Exponential Smoothing，ES)是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延;他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

简介指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。

也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。

简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。

其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

基本公式：St--时间t的平滑值;yt--时间t的实际值;St-1--时间t-1的平滑值;a--平滑常数，其取值范围为[0,1];由该公式可知:1.St是yt-1和St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt-1和St-1对St的影响程度，当a取1时，St= yt;当a取0时，St= St-1。

2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。

其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。

指数平滑常数取值至关重要。

平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。

平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的影响下降越迅速;平滑常数a越接近于0，远期实际值对本期平滑值的影响下降越缓慢。

由此，当时间数列相对平稳时，可取较小的a;当时间数列波动较大时，应取较大的a，以不忽略远期实际值的影响。

TEMA指标学习如何利用三重指数平滑移动平均线判断股票的趋势变化和买卖信号

TEMA指标学习如何利用三重指数平滑移动平均线判断股票的趋势变化和买卖信号TEMA指标（Triple Exponential Moving Average）是一种技术分析工具，它利用三重指数平滑移动平均线来预测股票的趋势变化和买卖信号。

本文将介绍TEMA指标的计算公式和使用方法，以及它在股票交易中的应用。

一. TEMA指标的计算公式TEMA指标是通过对价格进行三次指数平滑移动平均线的计算得出的。

具体的计算公式如下：1. 计算EMA1EMA1 = 当日收盘价2. 计算EMA2EMA2 = (2 * 当日收盘价 - EMA1) * (2 / (N + 1)) + EMA13. 计算EMA3EMA3 = (2 * 当日收盘价 - EMA2) * (2 / (N + 1)) + EMA24. 计算TEMATEMA = (3 * EMA1 - 3 * EMA2 + EMA3)其中，N为TEMA的周期，可以根据实际情况进行调整。

一般来说，较短期的TEMA可以更敏感地反应价格的变化，而较长期的TEMA则更能反映出长期趋势。

二. TEMA指标的使用方法TEMA指标的主要目的是判断股票价格的趋势变化和买卖信号。

以下是几种常见的使用方法：1. 判断趋势变化在股票交易中，趋势是一个重要的指标。

利用TEMA指标可以较为准确地判断股票价格的趋势。

当TEMA呈现上升趋势时，意味着股票价格处于上涨趋势；当TEMA呈现下降趋势时，意味着股票价格处于下跌趋势。

根据趋势的判断，投资者可以选择适当的买入或卖出时机，以获取更高的收益。

2. 买卖信号TEMA指标还可以产生买卖信号，帮助投资者做出决策。

一般来说，当TEMA从上方向下穿越价格线时，视为卖出信号；而当TEMA从下方向上穿越价格线时，视为买入信号。

这样的信号具有较高的准确性，但需要结合其他技术指标和实际情况进行确认。

三. TEMA指标在股票交易中的应用TEMA指标在股票交易中有着广泛的应用。

指数平滑法及其它

指数平滑法指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）什么是指数平滑法指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。

也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。

简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。

其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

指数平滑法的基本公式指数平滑法的基本公式是：St=ayt+(1-a)St-1 式中，∙St--时间t的平滑值；∙yt--时间t的实际值；∙St-1--时间t-1的实际值；∙a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；由该公式可知：1.St是yt和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt 和 St-1对St的影响程度，当a取1时，St= yt；当a取0时，St= St-1。

2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。

其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。

指数平滑常数取值至关重要。

平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。

平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a越接近于0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。

指数平滑法指数平滑法ExponentialSmoothingES是布朗Robert

指数平滑法指数平滑法ExponentialSmoothingES是布朗Robert指数平滑法指数平滑法（Exponential Smoothing ，ES ）是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。

也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。

简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。

其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

指数平滑法的基本公式是：11(1)tt t S a y a S --=+-式中， t S --时间t 的预测值；1t y ---时间t-1的统计值；1t S -1--时间t-1的预测值；a --平滑常数，其取值范围为[0,1]；霍特双参数指数平滑法霍特双参数指数平滑法与布朗单一参数线性指数平滑法的原理相似，但它不直接应用二次指数平滑，而是分别对时间序列数据和趋势进行平滑。

它使用两个平滑常数α和β（数值均在0与1之间）和三个计算公式。

三个计算公式分别为：j S 为时间序列第j 期的平滑值，j G 为时间序列第j 期趋势的平滑值，1j F +为时间序列第j+1期的预测值。

应用霍特双参数指数平滑法的关键在于选择一对合适的平滑常数α和β。

一般根据时间序列的特点和预测经验，先预选几对α和β，然后根据预测误差的对比分析，选择预测误差最小的α和β的组合。

expma双线指标

expma双线指标EXPMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均线的缩写，是一种基于历史价格数据计算出来的指标，用于分析价格趋势与价格运动方向。

它是一种相对简单而有效的技术分析工具，常用于股票、期货、外汇等市场的短线与中线交易，以辅助决策。

Expma双线指标则是在引入了两条Exponential Moving Average并予以比对的基础上衍生出来的，经常被用来指示未来趋势方向或者价格突破信号的产生，也被部分金融市场的交易者作为主要的交易策略。

本文将从以下几个方面介绍EXPMA双线指标，以帮助读者了解这一技术分析指标的具体实现和应用场景。

一、指标概述EXPMA指标是一种动态指标，它具有一定的时延性，而且在其计算当中，最近的数据会得到更大的权重，从而使其更加反映市场的最新动向。

除了揭示价格趋势、价格运动方向外，EXPMA指标也可被用于寻找价格的支撑和阻力位、识别买入和卖出信号等。

下图是EXPMA指标的基本样式：图1：EXPMA指标从图中可以看出，EXPMA指标引入了多条移动平均线，并且它们的斜率代表价格走势的方向。

MA1是短周期EXPMA线，MA2是长周期EXPMA线，当两条线同时向上发散时，意味着价格已形成上涨趋势，此时可以考虑买入做多；当两条线同时向下发散时，意味着价格已形成下跌趋势，可以考虑卖出做空。

当然，尽管简单易懂，但交易者在实战中应注重对指标参数参数的调整，以提高指标的适用性和精度。

（图中为12和26日的指标）二、指标计算在介绍EXPMA双线指标的计算前，需要首先了解EXPMA的计算方法。

EXPMA 的计算方法，是根据移动平均线的思想进行的。

具体来说，EXPMA的计算方法是处理当日价格与最近一段时间内价格数据的移动平均值的加权平均数。

这种方法的不同之处在于它引入了一个衰减因子alpha，代表着获得的权重在计算过程中的按中要下降。

这个alpha值与移动平均线计算中使用的统一权重不同，主要是因为EXPMA更加关注最近的价格变化，给予最近的价格更大的权重。

[管理工具-决策预测]指数平滑法（ExponentialSmoothing，ES）

指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）什么是指数平滑法指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。

也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。

简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。

其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

指数平滑法的基本公式指数平滑法的基本公式是：式中，∙S t--时间t的平滑值；∙y t--时间t的实际值；∙S t− 1--时间t-1的平滑值；∙a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；由该公式可知：1.S t是y t和S t− 1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定y t和S t− 1对S t的影响程度，当a 取1时，S t = y t；当a取0时，S t = S t− 1。

2.S t具有逐期追溯性质，可探源至S t−t + 1为止，包括全部数据。

其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。

指数平滑常数取值至关重要。

平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。

平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越迅速；平滑常数a越接近于 0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。

指数平滑

指数平滑指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G..Brown)提出，布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的信息。

指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。

其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

基本公式指数平滑法的基本公式如式1-1所示：S t=a*y t+(1-a)*S t-1（1-1）式中S t——时间t的平滑值；y t——时间t的实际值；S t-1——时间t-1的平滑值；a——平滑常数，取值范围[0,1];平滑常数越接近1，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越迅速，平滑常数越接近0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。

当时间数列相对平稳时，可取较大的a，当时间数列波动较大时，可取较小的a。

根据平滑次数不同，指数平滑分为一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法等，但他们的思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。

一次指数平滑当时间序列没有明显的变化趋势时，可用一次指数平滑。

y t+1'=a*y t+(1-a)*y t';（1-2）式中y t+1'--t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值S t；y t--t期的实际值；y t'--t期的预测值，即上期的平滑值S t-1。

二次指数平滑当时间序列的波动出现线性趋势时，可用二次指数平滑。

S t(2)=a*S t(1)+(1-a)*S t-1(2)（1-3）式中S t(2)——第t周期的二次指数平滑值；S t(1)——第t周期的一次指数平滑值；S t-1(2)——第t-1周期的二次指数平滑值；Y t+T=a t+b t*T; （1-4）a t=2*S t(1)-S t(2); （1-5）b t=a/(1-a)*(S t(1)-S t(2)); （1-6）式中Y t+T——第t+T期预测值；T——未来预测的期数；三次指数平滑当时间序列的变动呈现二次曲线趋势时，可用三次指数平滑。

MACD基本概念

1基本概念MACD称为指数平滑异同移动平均线，是从双移动平均线发展而来的，由快的移动平均线减去慢的移动平均线，MACD的意义和双移动平均线基本相同，但阅读起来更方便。

[1]1.1公式算法DIF线（Difference）短期移动平均线和长期移动平均线的离差值DEA线（Difference Exponential Average）DIF线的M日指数平滑移动平均线MACD线DIF线与DEA线的差，彩色柱状线参数：SHORT（短期）、LONG（长期）、M天数，一般为12、26、9公式如下所示：加权平均指数（DI）=（当日最高指数+当日收盘指数+2倍的当日最低指数）十二日平滑系数（S12)=2/(12+1)=0.1538二十六日平滑系数（L26)=2/(26+1)=0.0741十二日指数平均值（12日EMA）=S12×当日收盘指数+ 11/(12+1）×昨日的12日E MA二十六日指数平均值（26日EMA）=L26×当日收盘指数+ 25/(26+1）×昨日的26日EMAEMA（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。

差离率（DIF）=12日EMA-26日EMA九日DIF平滑移动平均值（DEA）=当日的DIF×0.2 +昨日的DEA×0.8分析软件上还有一个指标叫柱状线（BAR）：MACD：BAR=2×（DIF-DEA）1.2应用原则在现有的技术分析软件中，MACD常用参数是快速平滑移动平均线为12，慢速平滑移动平均线参数为26。

此外，MACD还有一个辅助指标——柱状线（BAR）。

在大多数期货技术分析软件中，柱状线是有颜色的，在低于0轴以下是绿色，高于0轴以上是红色，前者代表趋势较弱，后者代表趋势较强。

trix指标组合

trix指标组合Trix指标（Trix Indicator）是一种技术分析指标，它用于衡量资产价格的变化速度和趋势。

Trix指标通过计算价格的三重指数平滑移动平均线（Triple Exponential Moving Average，简称TEMA），然后计算移动平均线的变化率来确定趋势的强度和方向。

Trix指标的计算公式如下：Trix = 100 * (EMA(EMA(EMA(close, n), n), n) - EMA(EMA(EMA(close, n), n), n-1)) / EMA(EMA(EMA(close, n), n), n-1)其中，close代表资产的收盘价格，n代表移动平均线的周期。

通过将Trix指标与其他指标结合使用，可以得出更多的交易信号和分析结果。

以下是一些常见的Trix指标的组合方法：1. Trix与价格图表：将Trix指标绘制在价格图表上，可以观察Trix线与价格的交叉点和趋势的一致性。

当Trix线上穿价格线时，可能发出买入信号；当Trix线下穿价格线时，可能发出卖出信号。

2. Trix与移动平均线：将Trix指标与不同周期的移动平均线结合使用，可以确定趋势的长短期变化。

当Trix线上穿较长周期的移动平均线时，可能发出买入信号；当Trix线下穿较长周期的移动平均线时，可能发出卖出信号。

3. Trix与其他指标：可以将Trix指标与其他技术指标如相对强弱指标（RSI）、随机指标（Stochastic Oscillator）等结合使用，以增强交易信号的准确性和可靠性。

需要注意的是，Trix指标的应用需要结合具体的市场情况和交易策略进行分析和判断。

它并不能单独作为交易决策的唯一依据，应该与其他技术指标和基本面分析相结合，以获得更全面的市场信息和交易信号。

指数平均数指标（EXPMA）与移动平均线指标（MA）的配合运用-凡所有相，皆是虚妄！...

指数平均数指标（EXPMA）与移动平均线指标（MA）的配合运用-凡所有相，皆是虚妄！...指数平均数指标（EXPMA）与MA均线指标一样，主要用于趋势分析。

在使用移动平均线指标时，强调的是其多头排列，当均线排列多空顺序混乱时，说明多空方向不明，股价处于盘整状态。

当多头排列顺序明显时，股价的回档、洗盘及其趋势强弱，仅靠MA均线分析，不是很直观，此时，可以结合指数平均数指标，即EXPMA指标研判。

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。

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：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：（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。

（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。

MA、EMA、SMA三个函数的区别

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， (X)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)*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)*X 1)=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…………循环X1(2/3)*X2+(1/3)X1(3/6)*X3+(2/6)*X2+(1/6)*X1(4/10)*X4+(3/10)*X3+(2/10)*X2+(1/10)*X1(5/15)*X5+(4/15)*X4+(3/15)*X3+(2/15)*X2+(1/15)*X1任何时候系数之和恒为1。

指数平滑法exponentialsmoothing

季節性分析技術
時間序列資料中的季節性變異(seasonal variations)指某種事件發生的時間序列資料呈現規則的上下反覆變動。
季節性指的是規則的年度變異,或每日、每週、際值偏離序列平均值的量來表示。
若序列傾向在平均值上下變動，則季節性可用平均值（或移動平均值）來表示。
作業
排程、產能規劃、工作指派與工作負荷、存貨規
劃、自製或外購決策、外包、專案管理。
產品與服務設計現存特徵的修正、新產品或服務的設計。
2021/2/21
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預測的兩種用途
系統規劃
包含一些長程規劃,例如,提供何種型態的產品與服務、籌備設備與機具、地點設置等。
使用系統的規劃
指一些中短程規劃，例如，存貨規劃、勞動力水準、採購與生產規劃、預算與排程規劃等。
關聯性模型(associative model)
利用包含一個以上可解釋的變數方程式來預測需求。
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3.7 以判斷與意見為基礎的預測
主管的意見
高層管理者一同進行預測。
優點
缺點
集合各個部門管理者重要的知識可能某位管理者的意見勝出，整個團
與智慧。
體便傾向此看法，無法綜合意見。
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例題1 求解MAD、MSE 與MAPE
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彙整預測精準度
總括來說,作業管理者必須決定歷史績效對反應能力的相對重要性,以及是否要使用 MAD、MSE或MAPE來衡量歷史績效。
MAD最容易計算，但對所有誤差的權重相等。 MSE權重是根據其平方值，但也有較大誤差，
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預測需求

指数平滑法及其它

指数平滑法指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）什么是指数平滑法指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。

也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。

简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。

其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

指数平滑法的基本公式指数平滑法的基本公式是：St=ayt+(1-a)St-1 式中，∙St--时间t的平滑值；∙yt--时间t的实际值；∙St-1--时间t-1的实际值；∙a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；由该公式可知：1.St是yt和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt 和 St-1对St的影响程度，当a取1时，St= yt；当a取0时，St= St-1。

2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。

其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。

指数平滑常数取值至关重要。

平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。

平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a越接近于0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。

指数平滑移动平均线

指数平滑移动平均线(MACD)一、指数平滑移动平均线??? 运用两条移动平均线相互背离，相互应证的交易法则，就可以得出指数平滑移动平均线(MACD)。

它是运用快速和慢速移动平均线交叉换位、合并分离的特性加以双重平滑运算，来判断买卖时机。

该指标在股市中具有重大实践意义。

二、公式1. 指数平均值EMA(n)= n日平滑系数×（今日收盘价－昨日EMA）+昨日EMAn日平滑系数=2÷（n+1）赢正软件系统默认n值为12、262. 离差值DIF=EMA1－EMA23. 差离平均值MACD(n)=n日平滑系数×（今日DIF－昨日MACD）+昨日MACD4. 离差柱线BAR=DIF－MACD三、MACD分析要领1. 运用MACD应该综合其它技术指标共同分析。

2. 运用移动平均线（MA）判研买卖时机在趋势明显时收效甚大，但如果碰到盘整形态时，MA 会发出频繁而不准确的信号。

根据移动平均线原理发展出来的指数平滑异同移动平均线可以去掉移动平均线发出的虚假信号，同时能够保持平均线的效果。

3. 由于DIF是短期移动平均值与长期移动平均值的"离差"，因此，如果行情见涨，短期移动平均值在长期移动平均值之上，此时DIF为正值。

且离差加大，投资者应适当控制买入速度防止追涨而被套牢；如果行情下跌，短期移动平均值在长期移动平均值之下，此时DIF值为负，且离差加大，投资者可适当购入股票；当行情由多头转向空头，或由空头转向多头时，离差值趋近于0，此时，投资者可观望一段时间，判定走势后，再决定买卖。

4. 离差平均值MACD反映的是平均后的离差值，所以，二者应配合分析。

当MACD和DIF都在0轴线以上时，说明买方力量强，投资者不可猛追；当MACD和DIF都在0轴线以下时，说明市场抛盘压力大，投资者应适当购入，待股价上涨时再抛出。

5. 如果DIF向上突破MACD和0轴线时，说明买盘大，投资者可适当加入多头；如果DIF向下跌破MACD和0轴线时，说明卖方多，投资者应适时低价购进股票，待股价上涨后，再卖出。

指数平滑移动平均线

指数平滑移动平均线(MACD)一、指数平滑移动平均线运用两条移动平均线相互背离，相互应证的交易法则，就可以得出指数平滑移动平均线(MACD)。

它是运用快速和慢速移动平均线交叉换位、合并分离的特性加以双重平滑运算，来判断买卖时机。

该指标在股市中具有重大实践意义。

二、公式1.指数平均值EMA(n)= n日平滑系数×（今日收盘价－昨日EMA）+昨日EMAn日平滑系数=2÷（n+1）赢正软件系统默认n值为12、262.离差值DIF=EMA1－EMA23.差离平均值MACD(n)=n日平滑系数×（今日DIF－昨日MACD）+昨日MACD4.离差柱线BAR=DIF－MACD三、MACD分析要领1. 运用MACD应该综合其它技术指标共同分析。

2. 运用移动平均线（MA）判研买卖时机在趋势明显时收效甚大，但如果碰到盘整形态时，MA会发出频繁而不准确的信号。

根据移动平均线原理发展出来的指数平滑异同移动平均线可以去掉移动平均线发出的虚假信号，同时能够保持平均线的效果。

3. 由于DIF是短期移动平均值与长期移动平均值的"离差"，因此，如果行情见涨，短期移动平均值在长期移动平均值之上，此时DIF为正值。

且离差加大，投资者应适当控制买入速度防止追涨而被套牢；如果行情下跌，短期移动平均值在长期移动平均值之下，此时DIF值为负，且离差加大，投资者可适当购入股票；当行情由多头转向空头，或由空头转向多头时，离差值趋近于0，此时，投资者可观望一段时间，判定走势后，再决定买卖。

4. 离差平均值MACD反映的是平均后的离差值，所以，二者应配合分析。

当MACD和DIF 都在0轴线以上时，说明买方力量强，投资者不可猛追；当MACD和DIF都在0轴线以下时，说明市场抛盘压力大，投资者应适当购入，待股价上涨时再抛出。

5. 如果DIF向上突破MACD和0轴线时，说明买盘大，投资者可适当加入多头；如果DIF向下跌破MACD和0轴线时，说明卖方多，投资者应适时低价购进股票，待股价上涨后，再卖出。

指数加权移动平均（ExponentialWeightedMovingAverage）

指数加权移动平均（ExponentialWeightedMovingAverage）一、EMA 简介1、演化•算术平均（权重相等）—>加权平均（权重不等）—>移动平均（大约是只取最近的 N 次数据进行计算）—> 批量归一化(BN)及各种优化算法的基础•EMA：是以指数式递减加权的移动平均，各数值的加权影响力随时间呈指数式递减，时间越靠近当前时刻的数据加权影响力越大2、公式及理解•vt=βvt−1+(1−β)θt，公式中θt 为t 时刻的实际温度；系数β 表示加权下降的快慢，值越小权重下降的越快；vt 为t 时刻EMA 的值。

•当v0=0 时，可得：vt=(1−β)(θt+βθt−1+β2θt−2+...+βt−1θ1)，从公式中可以看到：每天温度(θ)的权重系数以指数等比形式缩小，时间越靠近当前时刻的数据加权影响力越大。

•在优化算法中，我们一般取β>=0.9，而1+β+β2+...+βt−1=1−βt1−β，所以当t 足够大时βt≈0，此时便是严格意义上的指数加权移动平均。

••在优化算法中，我们一般取β>=0.9，此时有β11−β≈1e≈0.36，也就是说N=11−β天后，曲线的高度下降到了约原来的13，由于时间越往前推移θ 权重越来越小，所以相当于说：我们每次只考虑最近(latest) N=11−β天的数据来计算当前时刻的 EMA，这也就是移动平均的来源。

二、EMA 偏差修正•在β=0.98 时，理想状况下，我们应该能得到绿色曲线，然而现实我们得到的却是紫色曲线，它的起点比真实的要低很多，不能很好的估计起始位置的温度，此问题称为：冷启动问题，这是由于v0=0造成的。

•解决方案：将所有时刻的 EMA 除以 1−βt 后作为修正后的 EMA。

当 t 很小时，这种做法可以在起始阶段的估计更加准确；当 t 很大时，偏差修正几乎没有作用，所以对原来的式子几乎没有影响。

注意：我们一般取β>=0.9，计算 t 时刻偏修正后的 EMA 时，用的还是 t−1 时刻修正前的EMA。