在线移动平均计算器

移动平均是最基础的时间序列平滑方法：取最近 k 期的平均作为当期平滑值，把随机噪声「平均掉」，凸显趋势走向。简单移动平均（SMA）各期等权；加权移动平均（WMA）近期权重更大，对转折反应更快。

窗口 k 是关键参数：k 小则贴得快但噪声多，k 大则平滑但滞后明显。金融中的 5 日、20 日均线就是 SMA 的典型应用。工具输出逐期 SMA/WMA 序列、两者对比与下一期预测值。

移动平均的本质是用局部均值压制随机噪声、让潜在趋势显形。每向前滑动一期，窗口丢掉最旧的一个点、纳入最新的一个点，序列的锯齿被「熨平」。代价是滞后：k 期 SMA 对拐点天然晚约 k/2 期反应，窗口越长越平滑但越迟钝，这是平滑与灵敏之间不可兼得的权衡。

窗口长度的选择取决于想观察的周期：股价分析常用 5 日（一周）、20 日（一月）、60 日（一季）与 250 日（年线）；销售数据常用 7 天窗口消除星期效应；月度经济数据常用 12 个月窗口消除年度季节。窗口应覆盖你想滤除的最长噪声周期，否则噪声会漏进平滑结果。

在金融技术分析中，短期均线上穿长期均线称为「金叉」、下穿称为「死叉」，是最经典的趋势信号。但回测研究显示，均线策略在震荡市会反复「打脸」产生假信号，只有在趋势市中才有正期望——移动平均是趋势跟随工具而非预测工具，它确认已经发生的转向，而不是预言未来的方向。需要定量分析序列本身的波动特征时，可配合标准差衡量噪声幅度。