什么是指数平滑法预测？ 因此需要说明预测的精度问题，以便在选择预测方法时有一个比较的标准
指数平滑法的基本公式 指数平滑法计算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1 指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'-t+1期的预测值，即本期（t期）的。
指数平滑法预测的原理是什么？ 这些原始数据输入到系统后，经过适当的处理，产生各种市场信息，有的存入相应的数据库中，有的输出给有关的部门或其它子系统
指数平滑法预测是什么？ 这个我研究过。题主说的平滑，准确地说是指数平滑法，它是统计学中一种预测方法。MACD和KDJ都引用这种方法，因此来说这2个指标比较科学。指数平滑的本质就是计算加权移动平均值，近期观察值的权重最大，远期观察值的权重较小，权重由近到远逐步递减。至于题主说的为什么要用2次平滑？一般来讲有2个目的。1、一次指数平滑反映相对短期趋势，反映灵敏，但错误率较高；二次指数平滑反映相对长期趋势（钝化处理），反映滞后，但错误率小。2、一次指数平滑更适用于水平趋势的预测，而二次指数平滑适用于线性趋势的预测。每日的股价波动更贴近线性运动，所以要用二次指数平滑。MACD也采用了二次指数平滑，道理和KDJ是一样的。我的问题。回答了楼主的问题，我倒要问一下楼主了。网上看了很多材料都说J是D和K的乖离程度、离差。我不理解为什么这样说？我现在还不理解KDJ指标中J值的意义是什么？如果说J是反映乖离程度，那么应该用观察值和均值求差，但J值的公式是2个均值若干倍之差（J=3*D-2*K），完全不是反映乖离程度的意思。
一次指数平滑预测
指数平滑法预测方法的原则是什么呢？ 这种方法的基本原则是强调数据对预测值的作用，可以任意选择数据的权值，但是并未完全忽视远期数据的作用
用指数平滑法来计算例题 分析：指数平滑法计算公式2113Ft=α*At－1+（1－α）Ft－1α代表5261平滑指数，、F代表预测值，4102A代表实际值计算过程：（16531）用指数平滑法预测该厂第四季度的产品销售额第一步写出计算公式：F4=α*A3+（1－α）F3第二步带入数据：α=0.2，A3为第三季度的实际值，为180万元，关键是第三季度的预测值F3，令第二期的初试预测值F2等于前一期的实际值A1，利用公司计算出F3。即F2＝A1＝140万元F3＝α*A2+（1－α）F2＝0.2*200＋（1－0.2）*140＝152（万元）故F4=0.2*180+（1－0.2）*152＝157.6（万元）（2）2004年的第一季度实际就是预测第五期的销售额。F5=α*A4+（1－α）F4带入数据：α＝0.2、A4＝170、F4＝157.6F5=0.2*170+（1－0.2）*157.6＝160.08（万元）
