移动加权平均法是一种数值放大法，可以有效地强化有用的数据并减少噪声对数据的影响。它也称为滑动序列或指数移动平均（EMA），从技术分析的角度来看，它是一种以较低的权重来强调更近期的数据，以更高的权重来弱化较远期的数据的算法。 移动加权平均法的计算如下： 1.计算移动权重：n是设定的时间间隔，w表示移动权重，根据时间间隔来计算 w=2/(n+1) 2.计算移动加权平均数 EMA= (n-1)*EMA+(Xt/w);其中n-1表示上一时刻值，Xt表示本时刻值，w表示关联系数，EMA表示移动平均值。 拓展知识： 移动加权平均法有许多应用：技术指标、财务分析等，用于拓展机器学习中的序列模型；用于数据预测，移动加权平均法的预测值更准确；用于图像处理，可以对模糊的图像进行边缘检测等。