时间序列分析是机器学习中广泛使用的技术，用于根据历史数据预测未来值。时间序列分析中最常用和最强大的工具之一是移动平均线。移动平均线是一种对指定时间段内的一组值进行平均的计算，可用于消除数据的波动并确定趋势。
简单移动平均线(SMA)和加权移动平均线(WMA)是两种最常用的移动平均线形式。在处理时间序列数据时，重要的是根据数据的频率和所需的平滑级别为移动平均值选择合适的窗口大小。在简单移动平均线和加权移动平均线之间进行选择时，考虑平滑和响应之间的权衡也很重要。
简单移动平均线
简单移动平均线(SMA)是移动平均线的最基本形式，通过在指定时间段内取一组值的平均值来计算。SMA的窗口大小通常根据数据的频率来选择，并且应该足够长以平滑波动但又应该足够短以捕获数据中的任何趋势。
加权移动平均线
加权移动平均线(WMA)是一种更高级的移动平均线形式，它根据每个值的相对重要性为时间段内的每个值分配不同的权重。这允许WMA为最近的数据点赋予更多的权重，而为较旧的数据点赋予更少的权重，这可以使其对数据的变化更敏感。
