移动加权平均法是一种常见的时间序列分析方法，它能够对数据进行平滑处理，从而去除噪声和随机波动，使数据趋势更加明显，更容易被分析和预测。

移动加权平均法的计算公式为：

y_t = w_1 * x_t + w_2 * x_ + w_3 * x_ + ... + w_n * x_

其中，y_t表示第t个时间点的平均值，x_t表示第t个时间点的实际值，w_1、w_2、w_3、...、w_n分别表示权重系数，它们的和为1，且随着时间的推移，权重系数逐渐减小，反映了最近数据对平均值的影响程度逐渐减小的趋势。

移动加权平均法的优点在于它能够快速反应数据的变化趋势，尤其适用于周期性较强的数据。同时，它也具有一定的缺陷，例如无法处理突发事件和异常值等问题。

在实际应用中，移动加权平均法的参数选择非常重要，需要根据具体情况进行调整。一般来说，权重系数的选择取决于数据的周期性和趋势性，以及对于不同时间点数据的重视程度。同时，滑动窗口的大小也需要合理设置，一般情况下，窗口大小越大，平滑效果越明显，但同时也会导致数据滞后，因此需要在平滑效果和响应速度之间进行平衡。

总之，移动加权平均法是一种简单而有效的时间序列分析方法，它能够提供有价值的数据分析和预测结果，但在实际应用中需要注意参数的选择和调整，以达到最佳的效果。