指數平滑 (Exponential Smoothing)

指數平滑的 QuantNexus 指標頁面。

Route: /quantnexus/indicators/expsmoothing/

作用

EXPSMOOTHING 應用指數平滑來減少噪音，同時保持近期值比舊值更重要。

公式

平滑值 = alpha * 目前值 + (1 - alpha) * 前一平滑值

參數

• period - 預設 14

C++23 API

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

常見用法

• 用於平滑帶有噪音的序列。
• 與閾值或趨勢規則結合使用。
• 常用作預處理步驟。

實用模式

當你需要更清晰的信號生成時，平滑線通常比原始價格更穩定。