指数平滑 (Exponential Smoothing)

指数平滑的 QuantNexus 指标页面。

Route: /quantnexus/indicators/expsmoothing/

作用

EXPSMOOTHING 应用指数平滑来减少噪音，同时保持近期值比旧值更重要。

公式

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

参数

• period - 默认 14

C++23 API

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

常见用法

• 用于平滑带有噪音的序列。
• 与阈值或趋势规则结合使用。
• 常用作预处理步骤。

实用模式

当你需要更清晰的信号生成时，平滑线通常比原始价格更稳定。