以下哪個是常見的時間序列算法模型
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RSI
MACD
ARMA
KDJ
時間序列中常用預測技術 一個時間序列是一組對於某一變量連續時間點或連續時段上的觀測值。
1. 移動平均法 (MA)
1.1. 簡單移動平均法
設有一時間序列y1,y2,..., 則按數據點的順序逐點推移求出N個數的平均數，即可得到一次移動平均數.
1.2 趨勢移動平均法
當時間序列沒有明顯的趨勢變動時，使用一次移動平均就能夠准確地反映實際情況，直接用第t周期的一次移動平均數就可預測第1t+周期之值。
時間序列出現線性變動趨勢時，用一次移動平均數來預測就會出現滯后偏差。修正的方法是在一次移動平均的基礎上再做二次移動平均，利用移動平均滯后偏差的規律找出曲線的發展方向和發展趨勢，然后才建立直線趨勢的預測模型。故稱為趨勢移動平均法。
2. 自回歸模型(AR)
AR模型是一種線性預測，即已知N個數據，可由模型推出第N點前面或后面的數據（設推出P點）.
本質類似於插值，其目的都是為了增加有效數據，只是AR模型是由N點遞推，而插值是由兩點（或少數幾點）去推導多點，所以AR模型要比插值方法效果更好。
3. 自回歸滑動平均模型(ARMA)
其建模思想可概括為：逐漸增加模型的階數，擬合較高階模型，直到再增加模型的階數而剩余殘差方差不再顯著減小為止。
4. GARCH模型
回歸模型。除去和普通回歸模型相同的之處，GARCH對誤差的方差進行了進一步的建模。特別適用於波動性的分析和預測。
5. 指數平滑法
移動平均法的預測值實質上是以前觀測值的加權和，且對不同時期的數據給予相同的加權。這往往不符合實際情況。
指數平滑法則對移動平均法進行了改進和發展，其應用較為廣泛。
基本思想都是：預測值是以前觀測值的加權和，且對不同的數據給予不同的權，新數據給較大的權，舊數據給較小的權。
根據平滑次數不同，指數平滑法分為：一次指數平滑法、二次指數平滑法和三次指數平滑法等。
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時間序列是用來研究數據隨着時間變化趨勢而變化的一類算法，它是一種常用的回歸預測方法。
原理：根據事物的連續性，所謂的連續性是指客觀事物的發展具有合乎規律的連續性。
從本質上來看，時間序列算法是利用統計技術與方法，從預測指標的時間序列中找到演變模式，建立數學模型，對預測指標的未來發展趨勢做出定量估計。