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Series-Forcast
- 用于时间序列的预测，包含序列特征描述、平稳性检验、序列周期判断、季节因子提取、指数平滑预测、及ARIMA预测-Sequence features for time series prediction, including the descr iption of the stationary test, to determine the sequence cycle, seasonal factor extraction, exponential smoothing, and ARIMA fore
two-smooth-algrithm
- matlab 仿真的二次指数平滑程序，对平稳序列预测效果好-matlab simulation of secondary exponential smoothing procedure, for stationary sequence predicted effect
chap-6
- MATLAB处理时间序列数据分析使用指数平滑预测模型编程代码-ES code
海龟交易法则
- 质量定量预测(QQE)指标的运作方式就像受欢迎的相对强弱指数(RSI)指标的平滑版。质量定量预测藉著加入两条以波动性为基础的移动止损线以在相对强弱指数的基础下进一步扩充。这些移动止损线由一条快及一条慢移动平均线真实波动幅度均值(Average True Range, ATR)平均真实区域 (ATR)所组成。这些ATR线被平滑化，使这个指标不易受到短期波动性所影响。 一个运用质量定量预测最普遍的方法，是在质量定量预测线反映出超买或超卖情况的期间寻找快及慢移动止损线的跨越情况。((Quality q
MXDLRVA4
- 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 , 本算法用指数平滑法预测数据()
指数模型
- 指数平滑法（Expinential smoothing method）的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均法：即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响比早期数据对未来值得影响更大。于是通过对时间序列的数据进行加权处理，越是近期的数据，其权数越大；反之，权数就越小。这样就将数据修匀了，并反映出时间序列中对预测时点值的影响程度。根据修匀的要求，可以有一次、二次甚至三次指数平滑。(Exponential smoothing model)
指数平滑2python
- 指数平滑法的pathon下进行实现 含有原始数据举例预测(Patho implementation of exponential smoothing method)