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什么是移动平均法？
移动平均法是一种通过计算时间序列数据中连续区间的平均值来消除随机波动、揭示长期趋势的统计方法。它广泛应用于金融分析、库存管理和经济预测等领域，能有效平滑短期数据波动。
移动平均法的核心公式
简单移动平均（SMA）的计算公式为：
其中X代表时间序列数据点，n为计算周期。例如5日移动平均即取最近5个数据的算术平均值。
关键计算步骤详解
实施移动平均需遵循以下步骤：
- 确定时间序列数据集
- 选择移动窗口大小（如3期、5期）
- 从第一个数据点开始滑动计算窗口
- 计算窗口内数据的平均值
- 将结果绘制为新的趋势线
移动平均法的类型
- 简单移动平均（SMA）
- 加权移动平均（WMA）
- 指数移动平均（EMA）
- 累积移动平均（CMA）
优缺点分析
优点：操作简单易懂，能有效消除异常值影响，适用于趋势识别。
缺点：存在数据滞后性，窗口大小选择直接影响结果精度，无法预测转折点。
应用场景示例
股票分析中常用50日和200日移动平均线判断市场趋势。制造业通过计算季度销售移动平均值进行产能规划。气象领域用于消除温度数据的日波动。
移动平均法作为基础的时间序列分析工具，其价值在于将复杂数据简化为可理解的趋势线。尽管存在滞后性缺陷，但通过合理选择窗口参数和加权方式，仍能有效服务于各类预测与决策场景。
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