2. 实际应用
被交易商广泛用来识别走势的简单移动平均。由于其数学结构而被作为一个滞后指标、几十年来这个限制都向技术分析家们提出了挑战，针对减小滞后的不断研究形成了对这个相对简单但有效的技术指标的稳定的修改。（这些在第 8 章进行了详细介绍）
移动平均启蒙 移动平均使价格的波动变得平滑以展示潜在的走势方向。在一个典型的移动平均系统中，会产生一个包含有两个移动平均或者一个价格一个移动平均的交叉振子。当一个指标越过或者跌破另一个指标时，入市和离市点就得到确定。例如，交易商可能会依据道氏的5日移动平均和20日移动平均方法来确定入市和离市点。
移动平均在突破点时反应仍然比较慢，传统的移动平均系统一般在市场方向的变化發生后进入或退出交易，通常是在几天之后给你利润．但也可能把盈利交易变成亏损交易。此外，交叉系统在盘整的或者没有走势的市场中一般都会产生错误的信号，在移动平均线互相交叉因而改变买卖信号触发时造成双重损失。
移动平均值的大小可以通过系统测试进行优化以使它们配合每个市场的价格行为，并找到可以捕获该市场“突破点”的最佳交叉点以及减小滞后。另外，其他的平滑方法可以在连接移动平均线以进一步减小滞后时使用，从而使交易策略对市场中的突然变化更有响应性、这些方法包括使用价格过滤方法，或者移动平均线周围的敏感带和增加第三条移动平均线，这两者都是获利者的最初系统体系结构的一部分。其他广泛使用的方法包括 Bollinger 带和流行的4-9-18日移动平均结合。
移动平均的预测 逐渐发展起来更新取代移动平均线的所有关于简单的移动平均方法的变更都已最大程度地接近了我们想要的结果，因为人们试图把它们转换成“预料的”技术指标。然而，即使是更新后的移动平均线也有一个显著的弱点：它的假定过分简单化，就是移动平均值在未来某个时间将会与它今天计算的值一样。基本上说来，这比对移动平均值在未来某个时间段内的简单预测没有高出什么。在这个预测中，该值被假定为与今天计算的移动平均值相等，这在真实世界的交易情形中是极不现实的。为什么不把这个观念再推进一步，从而能真正地预测移动平均值呢？那样的话，它们的平滑优势就能保留，而且它们的滞后就可以被一次性地全部消除。
相关市场 另外，通过把跨市场输入引入神经系统网络的设计中，移动平均预测就不受单个市场输入的限制了。比如对中长期國债优势程序的情形来说，移动平均预测的输入考虑了实际中长期國债合约在它们交易最活跃期间的过去 10年中的开盘、最高、最低、收盘、成交量和开盘利息，加上确实对國库券有相当影响的九个相关市场，即中长期國债兑现、纽约轻原油、CRB指数、德國马克、美國美元指数、欧洲美元、纽约商品交易所的黄金、日本日元和标准普尔500指数。
