指数平滑 (EXPSMOOTHING)

指数平滑に関する QuantNexus インジケーターページ。

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機能

EXPSMOOTHING は、古い値よりも最近の値を重視しながら、ノイズを減らすために指数平滑化を適用します。

計算式

平滑化後の値 = alpha * 現在の値 + (1 - alpha) * 直前の平滑化後の値

パラメーター

• period - デフォルト 14

C++23 API

#include <nonabt/indicators/expsmoothing.hpp>
auto exps = std::make_unique<nonabt::EXPSMOOTHING>(data().close(), 14);

主な使い方

• ノイズの多い時系列を平滑化するために使用します。
• しきい値やトレンドルールと組み合わせます。
• 前処理ステップとして有用です。

実用的なパターン

よりクリーンなシグナル生成が必要な場合、平滑化されたラインは生データよりも安定していることが多いです。