MATLAB曲线平滑与金融分析：平滑市场数据，揭示趋势

# 1. MATLAB曲线平滑的基础**

MATLAB曲线平滑是一种强大的技术，用于减少数据中的噪声和波动，同时保留其底层趋势和模式。它在各种领域都有广泛的应用，包括金融分析、信号处理和图像处理。

曲线平滑的原理是通过应用数学函数或算法来拟合原始数据。这些函数或算法可以从数据中提取趋势和模式，同时过滤掉噪声和异常值。MATLAB提供了各种曲线平滑技术，包括移动平均法、局部回归法和样条插值。

# 2. MATLAB曲线平滑技术**

**2.1 移动平均法**

移动平均法是一种简单而有效的曲线平滑技术，它通过计算数据点一定时间窗口内的平均值来平滑数据。移动平均法有以下几种变体：

**2.1.1 简单移动平均**

简单移动平均（SMA）是移动平均法中最基本的形式。它通过计算给定时间窗口内所有数据点的平均值来平滑数据。SMA 的时间窗口通常由一个参数 `span` 指定，表示窗口中包含的数据点数量。

% 数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

% 时间窗口
span = 3;

% 计算简单移动平均
sma = movmean(data, span);

% 绘制原始数据和平滑后的数据
plot(data, 'b-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(sma, 'r--', 'LineWidth', 2);
xlabel('数据点');
ylabel('值');
legend('原始数据', '简单移动平均');

**代码逻辑分析：**

* `movmean` 函数用于计算移动平均。它接受两个参数：数据数组和时间窗口。
* `span` 参数指定时间窗口的大小，即要计算平均值的连续数据点数量。
* `plot` 函数用于绘制原始数据和平滑后的数据。

**2.1.2 加权移动平均**

加权移动平均（WMA）是一种移动平均法的变体，它通过为时间窗口内不同数据点分配不同的权重来平滑数据。权重通常是根据数据点的距离或时间来分配的。

% 数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

% 时间窗口
span = 3;

% 权重
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1];

% 计算加权移动平均
wma = movmean(data, span, weights);

% 绘制原始数据