Moving average（移动平均线）把一组价格概括成一个随着数据更新而重新计算的数值。把这些值连起来，就得到一条平滑短期波动、方便观察较长走势的线。计算方法有多种，但没有哪一种能单独知道下一个价格。
Petr 在图表中添加 Moving average，却发现朋友的线长得不一样。他们先比较设置。TradingView 提供 SMA（简单移动平均线）、EMA（指数移动平均线）等类型；EMA 会给新数据更大的权重。输入也有区别：Close 是蜡烛的收盘价，High 是最高价。最高价的平均值与收盘价的平均值回答不同的问题，即使线条看起来相似。 [1]
SMA 的价格窗口会向前移动：加入一个新数值，同时移除最旧的数值。TradingView 就这样描述它。而 Fidelity 解释，EMA 把新价格和上一次计算结果结合起来。因此，较旧价格的影响仍会保留，只是逐渐减弱。相同的周期长度，并不意味着两种算法保留同样的历史信息。EMA 还取决于计算最初使用的起始值。 [1] [3]
Petr 看到最新价格较低，SMA 却向上走。这不矛盾：Fidelity 解释的简单平均值涵盖整个选定窗口。窗口移动时，既要看新进来的价格，也要看移出去的价格。如果新价格替换的是一个更低的旧值，平均值仍可能上升。下方计算展示的正是这种情况：平均线的方向并不只是在描述价格最近的一步变化。 [2]
Petr 加长周期，线条就更平稳了。Fidelity 提醒，SMA 的平滑程度增加时，滞后也会增加。周期长度相近的 EMA 更重视新价格，但更敏感也可能带来更多短期变化。因此，反应快的线不一定更准确。选择计算方式，是在决定哪些变化更突出，并不能消除市场下一步的不确定性。 [2] [3]
Petr 从小时图切换到日图，平均线呈现的故事就不同了。TradingView 将每根蜡烛的时间区间称为 Timeframe。即使使用相同数量的数值，计算现在涵盖的历史也长得多。因此要把周期长度与时间区间一起看，并检查数据是否有缺口。不能未经核实，就把可用观测值的数量当作相同数量的日历天数。 [4]
蜡烛尚未结束时，Close 仍可能变化。TradingView 说明了实时数据的这一特点；如果均线使用这个输入，它最新的点也会移动。Petr 可能在区间内看到价格穿过均线，但收盘前交叉又消失了。基于已完成收盘价的规则，就必须等到收盘，否则评估的其实是另一种情况。 [5]
TradingView 可以通过 Offset，把 Moving average 在图表上前移或后移。改变的是结果绘制的位置，而不是输入数据被知道的时间。因此，画在当前价格前面的线，本身并不是未来预测。做历史测试时，Petr 需要检查：在当时作决定的那个时点，所需数据是否已经可得。 [1]
有些交易者把触及或穿过 Moving average 当作考虑交易的理由。但这还没有规定退出时机、仓位大小、可成交价格和成本。TradingView 也讨论了策略测试中的 overfitting，即让规则迎合特定历史中的偶然。Petr 因而需要明确规则，并使用另一组数据检验。计算出来的线不是固定的价格屏障，漂亮的历史表现也不能保证未来盈利。 [6]
价格下跌，均线上升
假设已结束蜡烛的虚构收盘价为 100000、100020、100040 USD/BTC。其 SMA 是 (100000 + 100020 + 100040) / 3 = 100020 USD/BTC。下一根蜡烛收于 100030 USD/BTC。最旧的数值移出，新窗口得到 (100020 + 100040 + 100030) / 3 = 100030 USD/BTC。最新价格比前一个价格低，但在平均值中替换的是一个更低的旧价格，因此平均值反而上升。这些数字用于演示，不是实时行情或交易建议。
要获得更完整的理解，请将本词条与以下词条结合阅读： Technical indicator, Simple moving average, Exponential moving average, Moving average crossover, Timeframe, Backtesting. 反向关联还来自： Technical analysis, Timeframe, Technical indicator, Simple moving average.
01相同周期长度的 SMA 和 EMA，结果一样吗？+
一般不一样。SMA 对窗口内各个数值赋予相同权重，EMA 则更重视较新的价格，并承接上一次结果。计算怎样开始也有影响。某一点碰巧相同，不等于两种方法计算的是同一件事。
02可以相信价格一定会在均线处反弹吗？+
不能。移动平均线是数据计算结果，不是有保证的价格支撑。若要研究反弹，先定义什么算反弹、何时进场与退出、成本是多少。这样才能测试规则，而且未来结果仍不确定。