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  在金融應用中,一個簡單移動平均(SMA)是以前 "n" 個資料的未加權平均數。然而,在科學和工程中,平均值通常取自中心值兩邊相等數量的資料。這樣可以確保平均值的變化與資料的變化一致,而不是隨時間變化。  例如,對於 "n" 天的收盤價樣本,簡單等權重移動平均是前 "n" 天收盤價的平均值。如果收盤價為 formula_1,則公式為  當計算下一天的移動平均的時候,就會在求和中加入一個新值,剔除一箇舊值,無需把所有數值重新加一遍:  所選擇的時間段取決於利率變動的型別,如短期、中期或長期。從金融角度來看,移動平均線水平可以解釋為市場下跌時的支撐,或者市場上漲時的阻力。  如果使用的資料不以平均值為中心,那麼簡單移動平均就會落後於最新的資料點一半的取樣寬度。舊資料點的丟掉和新資料點的加入也會對SMA造成較大影響。SMA的一個特點是,如果資料存在週期性波動,那麼應用該週期的SMA將消除這種波動(平均值總是包含一個完整的週期)。但是完全規律的迴圈是幾乎不會遇到的。  對於許多應用來說,這有利於避免僅使用“過去”資料而引起的移位。因此,可以使用在計算平均值的系列中點的任一側等距分佈的資料來計算中心移動平均。 這需要在樣本視窗中使用奇數個資料點。  SMA的主要缺點是,它使比視窗長度短的大量訊號通過。更糟糕的是,它實際上將其反轉。這可能會導致意外的偽影,例如,平滑結果中的峰值出現在資料中出現波谷的位置。由於某些較高的頻率未正確消除,這也導致結果不如預期的平滑。  在技術分析中,不同的市場對常用天數(n值)有不同的需求,例如:某些市場普遍的n值為10日、40日、200日;有些則是5日、10日、20日、60日、120日、240日,視乎分析時期長短而定。投資者冀從移動平均線的圖表中分辨出支援位或阻力位。

  在累積移動平均(CMA)中,資料以有序資料流的形式到達,使用者希望獲得直到當前資料點為止的所有資料的平均值。例如,投資者可能想要特定股票直到當前時間的所有股票交易的平均價格。隨著每筆新交易的發生,可以使用累計平均值(通常是直到當前時間的 "n" 個值序列 formula_4 的均等加權平均值)計算該點之前所有交易的平均交易價格:

  加權移動平均(英語:weighted moving average,WMA)指計算平均值時將個別資料乘以不同數值,在技術分析中,"n"日WMA的最近期一個數值乘以"n"、次近的乘以"n-1",如此類推,一直到0:  由於formula_7與formula_8的分子相差formula_9,假設formula_10為總和:  留意分母為三角形數,方程式為formula_16  右圖顯示出加權是隨日子遠離而遞減,直至遞減至零。

  指數移動平均(英語:exponential moving average,EMA或EXMA)是以指數式遞減加權的移動平均。各數值的加權影響力隨時間而指數式遞減,越近期的資料加權影響力越重,但較舊的資料也給予一定的加權值。右圖是一例子。  加權的程度以常數α決定,α數值介乎0至1。α也可用天數N來代表:formula_17,所以,N=19天,代表α=0.1。  設時間"t"的實際數值為"Y",而時間"t"的EMA則為"S";時間"t-1"的EMA則為"S",計算時間"t≥2"是方程式為:  設今日("t1")價格為"p",則今日("t1")EMA的方程式為:  將formula_20分拆開來如下:  理論上這是一個無窮級數,但由於1-α少於1,各項的數值會越來越細,可以被忽略。分母方面,若有足夠多項,則其數值趨向1/α。即,  假設"k"項及以後的項被忽略,即formula_23,重寫後可得formula_24,相當於formula_25。所以,若要包含99.9%的加權,解方程formula_26即可得出"k"。由於當"N"不斷增加,formula_27將趨向formula_28,簡化後"k"大約等於formula_29。

  有時計算移動平均時會加入其他變數,例如,「交易量加權」會加入交易量的因素。
在統計學中,移動平均(英語:moving average)、滾動平均值,又稱滑動平均是一種通過建立整個資料集中不同子集的一系列平均數來分析資料點的計算方法。它也是有限脈衝響應濾波器的一種。變化包括: 簡單移動平均,累積移動平均,以及加權移動平均(描述如下)。