RSI:相对强弱指标，能够反映出市场在一定时期内的景气程度;MACD：称为异同移动平均线，代表着市场趋势的变化;KNN:(K-NearestNeighbor)临近算法，属于分类算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一;ARMA：自回归滑动平均模型，是研究时间序列的重要方法;因此，本题选择ARMA

正确答案是C: ARMA。

专业分析：

时间序列分析是一种统计方法，用于分析时间序列数据，以理解数据的特征并进行预测。以下是对选项的分析：

A: RSI（相对强弱指数）和B: MACD（指数平滑异同移动平均线）都是技术分析中的指标，主要用于金融市场的趋势判断和交易策略的制定，但它们并不是时间序列预测模型。

C: ARMA（自回归滑动平均模型）是时间序列分析中常用的模型之一。ARMA模型结合了自回归（AR）和滑动平均（MA）两个部分，用于捕捉时间序列数据中的线性关系和随机波动。它是时间序列预测领域的经典模型。

D: KNN（K-近邻算法）是一种分类和回归算法，主要用于机器学习和模式识别领域，不是专门用于时间序列分析的模型。

因此，常见的时间序列算法模型是ARMA。