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移动加权平均法是一种常见的平滑技术，用来对时间序列数据进行平滑化处理，在时间序列数据分析中，为了更好地看出数据的规律，常常需要采取一定的方法进行平滑处理。移动加权平均法的公式为：Yt = (1-α)Yt-1+αXt，其中 Yt 为时间 t 处的时间序列数据，Xt 为时间 t 处的原始数据，α 为加权系数。它的计算方法是：取每一时刻的数据 Xt，与前一个时刻的数据 Yt-1按照加权系数α做加权平均得到Yt，随着时间 t 的变化，Yt 也随着变化，而 Xt 保持不变。 移动加权平均法也可以用来分析和预测价格趋势，将时间序列数据汇总为统一的表示，进而给出价格趋势，使得投资者可以更加准确地抄底或抛售股票，以获取投资收益。 拓展知识：移动加权平均法是一种局部加权回归技术，它属于非线性回归分析的技术之一，它的特点是可以有效地拟合非线性趋势，并具有很强的穿越能力，使得时间序列数据可以更好地表现出趋势变化。