例】现有上海股市日开盘价、最高价、最低价、收盘价、收益率等数据，时间跨度为2005年1月4日至2007年4月3日，共510组数据。完整数据保存在文件examp03_02.xls中，试调用smoothts函数对日收盘价数据进行平滑处理。

在这个例子中，你有一个关于上海股市的日行情数据集，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和收益率，时间段跨越了2005年1月至2007年4月。你想要使用R语言中的smoothts函数对收盘价数据进行平滑处理，目的是消除价格波动中的随机噪音，以便更好地观察长期趋势和周期性模式。

首先，你需要导入Excel数据到R环境中，例如使用readxl包读取xls文件：

library(readxl)
data <- read_excel("examp03_02.xls")

然后，从数据框中选择收盘价数据，假设列名为"ClosePrice"：

closing_prices <- data$ClosePrice

接下来，可以使用smoothts函数对收盘价进行平滑处理，通常可以选择指数平滑（`tsSmooth`），参数可能需要根据实际情况调整：

smoothed_closing_prices <- tsSmooth(closing_prices, method = "ets", h=12)  # h表示周期长度

在这里，我们选择了ETS（Error-Trend-Smoothness）方法，并设置周期长度为12个月（可以根据实际需要调整）。`tsSmooth`返回的是一个新的时间序列对象，包含了平滑后的收盘价数据。

最后，你可以查看平滑结果，对比原始数据以了解变化：

plot(smoothed_closing_prices, type="l", main="Smoothed Closing Prices")
lines(closing_prices, col="red", lty=2)  # 添加原数据线作为参考