技术指标移动平均线的算法：
一、10日线
以10日线为例，将10日所有收盘价格相加，除以10得到第一个平均值设为A，A就是10日线中第一天的数值；第二天的计算方法则是，（A乘以10+第二天的收盘价－第一天的收盘价）÷10=第二天的数值。第三天的计算方法依次为A乘以10+第三天的收盘价－第二天的收盘价）÷10=第三天的数值。
二、算术移动平均线
所谓移动平均，首先是算术平均数，如1到10十个数字，其平均数便是5.5；而移动则意味着这十个数字的变动。假如第一组是1到10，第二组变动成2到11，第三组又变为3到12，那么，这三组平均数各不相同。而这些不同的平均数的集合，便统称为移动平均数。
举例说明：某股连续十个交易日收盘价分别为：（单位：元）
8.15、 8.07、 8.84、 8.10、 8.40、 9.10、 9.20、 9.10、 8.95、 8.70
以五天短期均线为例：
第五天均值=（8.15+8.07+8.84+8.10+8.40）/5=8.31
第六天均值=（8.07+8.84+8.10+8.40+9.10) /5=8.50
第七天均值=（8.84+8.10+8.40+9.10+9.20）/5=8.73
第八天均值=（8.10+8.40+9.10+9.20+9.10）/5=8.78
第九天均值=（8.40+9.10+9.20+9.10+8.95）/5=8.95
第十天均值=（9.10+9.20+9.10+8.95+8.70）/5=9.01
三、加权移动平均线
加权的原因是基于移动平均线中，收盘价对未来价格波动的影响最大，因此赋予它较大的权值。
加权方式分为四种：
1、末日加权移动平均线：
计算公式: MA（N）=(C1+C2+?+Cn×2)/(n+1)
2、线性加权移动平均线：
计算公式: MA=(C1×1+C2×2+?+Cn×n)/(1+2+…+n)
3、梯型加权移动平均线：
计算方法(以5日为例)：
[(C1+C2)×1+(C2+C3)×2+(C3+C4)×3+(C4+C5)×4]/(2×1+2×2+2×3+2×4)即为第五日的阶梯加权移动平均线
4、平方系数加权移动平均线：
公式(以5日为例)：
MA=[(C1×1×1)+(C2×2×2)+(C3×3×3)+(C4×4×4)+(C5×5×5)]/(1×1+2×2+3×3+4×4+5×5)
扩展资料：
N日移动平均线=N日收市价之和/N
以时间的长短划分，移动平均线可分为短期、中期、长期几种，一般短期移动平均线5天与10天；中期有30天、65天；长期有200天及280天。
可单独使用，也可多条同时使用。综合观察长、中、短期移动平均线，可以判研市场的多重倾向。如果三种移动平均线并列上涨，该市场呈多头排列；如果三种移动平均线并列下跌，该市场呈空头排列。
移动平均线说到底是一种趋势追踪的工具，便于识别趋势已经终结或反转，领先的趋势正在形成或延续的契机。它不会领于与市场，只是忠实地追随市场，所以它具有滞后的特点，然而却无法造假。
参考资料来源：百度百科-移动平均线
移动平均值算法
移动平均法（moving average method）是根据时间序列，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测的方法。
移动平均法包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。
主要特点编辑
1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数N越大，对数列的修匀作用越强。
2. 移动平均时距项数N为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数N为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。
3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数N应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数N应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。
4. 移动平均的项数不宜过大。
移动平均介绍 + 为什么移动平均是一种低通滤波
当一个企业购入原材料，我们以移动平均法计发出成本，是这样算的。如果原有材料单价a元，数量b，一次购入原材料实际单价a1元，数量b1，那么当发出原材料时，我们算发出成本的单价则为：(a*b+a1*b1)/(b1+b)。相似地，如果期间又有购入原材料，则在下次发出原材料时其发出成本是上次发出后所余的总额与现购的总额再求一次单价。这可以看作是一个移动的过程，所以叫移动平均法。
11a滑动平均怎么做
移动平均后的频谱可以起到抑制高频分量的作用
移动平均的本质是一种低通滤波。它的目的是过滤掉时间序列中的高频扰动，保留有用的低频趋势。
常见的方法包括：简单移动平均、加权移动平均、指数移动平均、分形移动平均以及赫尔移动平均等。
简单移动平均（Simple Moving Average, SMA）就是对时间序列直接求等权重均值，因此使用简单。但其最令人诟病的就是它的滞后性。从上图不难看出，随着计算窗口 的增大，移动平均线越来越平滑，但同时也越来越滞后 。以 120 日均线为例，在 2015 年 6 月份之后的大熊市开始了很长一段时间之后，120 日均线才开始呈现下降趋势。如果我们按照这个趋势进行投资，那这个滞后无疑造成了巨额的亏损。
滞后性说明由简单移动平均计算得到的低频趋势对近期的最新数据不够敏感 。这是由于它在计算低频趋势时，对窗口内所有的数据点都给予相同的权重。按着这个思路延伸，自然的想法就是 在计算移动平均时，给近期的数据更高的权重，而给窗口内较远的数据更低的权重，以更快的捕捉近期的变化 。由此便得到了加权移动平均和指数移动平均。
分形移动平均通过一个简单的公式计算从时间序列从当前时点往前2T的分形维数D。分形维数描述时间序列的趋势，其取值在 1 到 2 之间，越大说明趋势越明显，越小说明时间序列越随机。
赫尔移动平均的计算步骤：
（以上方法的具体介绍可以参见参考资料【1】，原理可以参考资料【2】）
事实上，任何移动平均算法都会呈现一定的滞后性。它以滞后性的代价换来了平滑性，移动平均必须在平滑性和滞后性之间取舍。然而，滞后性是怎么产生的呢？简单移动平均在时间上滞后多少呢？有没有什么高级的移动平均算法能在保证平滑性的同时将滞后性减小到最低呢？这些就是本文要回答的问题。
这时候我们可以计算它的传递函数，可以发现传递函数是通低阻高的，所以移动平均是一个低通滤波器.（参考资料【2】中对齐数学过程有详细的推导，不过过程在H（z）那步我没有看懂~~）
1）信号学中滤波器的分类
2）均线滤波器的传递函数
传递函数就是微分方程或差分方程的一种表示方法。因为人类解微分方程的能力很弱，写成传递函数的形式有助于在不直接求解的情况下分析解的一些性质。
可以看出，简单均线能起到一定的低通滤波效果（因为是e-jw吗？），滤除短期高频噪声，但是时间上延迟非常大，对所有频率分量SMA在时间上滞后了(N-1)/2
双均线趋势策略的原理解释：滤除了高频噪声后，当存在趋势时，由于短周期均线和长周期均线对低频趋势的滞后不同，有趋势时短均线变化值大于长均线变化值，离差扩大，导致金叉和死叉。
（这个结论和我们上面的分析也是一致的）
【1】https://zhuanlan.zhihu.com/p/38276041 移动平均：你知道的与你不知道的
【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/50391691 自适应滤波器(1)
第一步先设定一个固定的k值.然后分别计算第1项到第k项,第2项到第k+1项,第3项到第k+2项,等等的平均值.以此类推就可以计算了，也就是在简单平均数法基础上，通过顺序逐期增减新旧数据求算移动平均值，借以消除偶然变动因素，找出事物发展趋势，并据此进行预测的方法。
移动平均法又称为滑动平均法，滑动平均的主要特点就在于简捷性，移动平均相对于其它动态测试数据处理方法而言，算法很简便而且计算量较小，尤其是可采用递推形式来计算，可以节省很多存贮单元，快速且便于实时处理非平稳数据等，这些是滑动平均法的优点。
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