以下哪个是常见的时间序列算法模型
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RSI
MACD
ARMA
KDJ
时间序列中常用预测技术 一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。
1. 移动平均法 (MA)
1.1. 简单移动平均法
设有一时间序列y1,y2,..., 则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数.
1.2 趋势移动平均法
当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直接用第t周期的一次移动平均数就可预测第1t+周期之值。
时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后才建立直线趋势的预测模型。故称为趋势移动平均法。
2. 自回归模型(AR)
AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点）.
本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点（或少数几点）去推导多点，所以AR模型要比插值方法效果更好。
3. 自回归滑动平均模型(ARMA)
其建模思想可概括为：逐渐增加模型的阶数，拟合较高阶模型，直到再增加模型的阶数而剩余残差方差不再显著减小为止。
4. GARCH模型
回归模型。除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测。
5. 指数平滑法
移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。
指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。
基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。
根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
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时间序列是用来研究数据随着时间变化趋势而变化的一类算法，它是一种常用的回归预测方法。
原理：根据事物的连续性，所谓的连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性。
从本质上来看，时间序列算法是利用统计技术与方法，从预测指标的时间序列中找到演变模式，建立数学模型，对预测指标的未来发展趋势做出定量估计。