移動加權平均法是一種常見的平滑技術，用來對時間序列數據進行平滑化處理，在時間序列數據分析中，為了更好地看出數據的規律，常常需要采取一定的方法進行平滑處理。移動加權平均法的公式為：Yt = (1-α)Yt-1+αXt，其中 Yt 為時間 t 處的時間序列數據，Xt 為時間 t 處的原始數據，α 為加權系數。它的計算方法是：取每一時刻的數據 Xt，與前一個時刻的數據 Yt-1按照加權系數α做加權平均得到Yt，隨著時間 t 的變化，Yt 也隨著變化，而 Xt 保持不變。 移動加權平均法也可以用來分析和預測價格趨勢，將時間序列數據匯總為統一的表示，進而給出價格趨勢，使得投資者可以更加準確地抄底或拋售股票，以獲取投資收益。 拓展知識：移動加權平均法是一種局部加權回歸技術，它屬于非線性回歸分析的技術之一，它的特點是可以有效地擬合非線性趨勢，并具有很強的穿越能力，使得時間序列數據可以更好地表現出趨勢變化。