7.7　移除效应

很多以滚算形式而进行的趋势计算的主要特征是它的移除效应，此效应是当一个重要的老数据从计算的程序中消失，即在当前的价值区间内发生突然改变而展现的一个表达式。简易型移动平均线、线性回归以及加权平均都使用一个固定的周期或窗口，并且根据其步长来做出判断。而对于一个n周期的移动平均线而言，正在或已经消失的最老价值的重要性可以通过将新加进来的第t期的价格与被移除的第t-n期的价格相减，所得差值再除以相关周期的天数，如此则可衡量。那么，移除效应Drop-off effect的相关数理公式为：

相对于一个前置的加权平均值而言，其中最老价值的重要性较小，如此则降低了这种移除效应，因为陈旧的数据会导致其所起的作用下降，而高波动性数据在被移除之前，会慢慢成为测试结果的一小部分。接下来要探讨的指数平滑法会像均值更新方法一样，在自然前置的过程中，将移除效应最小化。