如何实现移动平均？

移动平均是一种常用的统计方法，用于平滑时间序列数据。它通过计算一定时间窗口内数据的平均值来减少噪声和波动，从而更好地观察数据的趋势。

实现移动平均的方法有多种，以下是其中两种常见的方法：

1. 简单移动平均（Simple Moving Average，SMA）： 简单移动平均是最基本的移动平均方法，它通过计算一定时间窗口内数据的算术平均值来平滑数据。计算公式如下： SMA = (X1 + X2 + ... + Xn) / n 其中，X1到Xn表示时间窗口内的数据，n表示时间窗口的大小。
2. 应用场景：简单移动平均适用于对数据进行平滑处理，以便更好地观察数据的长期趋势。例如，股票市场中常用简单移动平均来分析股价的走势。
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4. 加权移动平均（Weighted Moving Average，WMA）： 加权移动平均是一种给不同时间点的数据赋予不同权重的移动平均方法。它通过对时间窗口内的数据进行加权求和来计算移动平均值。计算公式如下： WMA = (w1 * X1 + w2 * X2 + ... + wn * Xn) / (w1 + w2 + ... + wn) 其中，X1到Xn表示时间窗口内的数据，w1到wn表示对应数据的权重。
5. 应用场景：加权移动平均适用于对不同时间点的数据赋予不同的重要性。例如，气象学中常用加权移动平均来计算气温的平均值，给近期的数据赋予更高的权重。
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