【平滑】twcc的Weighted Moving Average (加权移动平均)

• Weighted Moving Average (加权移动平均) 是趋势滤波算法的一种实现？
• 在13900k台式机测试。

Weighted Moving Average (加权移动平均) 解释

• 加权移动平均（Weighted Moving Average, WMA）是一种常用的平滑技术，适用于时间序列数据。
• 与简单移动平均（Simple Moving Average, SMA）不同，加权移动平均在计算时对每个数据点赋予不同的权重，通常较新的数据点权重较大。
• 这样可以更快地响应数据中的变化，提供更准确的趋势估计。

WMA 算法的基本步骤

• 确定窗口大小：选择一个窗口大小（window size），即在计算平均值时所使用的数据点个数。
• 计算权重：为窗口内的每个数据点分配权重，通常是递增的整数。
• 计算加权和：对窗口内的每个数据点乘以其对应的权重，然后求和。
• 计算加权平均：将加权和除以权重之和，得到加权平均值。

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