您可以使用RcppRoll来实现用c++编写的快速移动平均线。只需调用roll_mean函数。文档可以在这里找到。

否则，这个(较慢的)for循环应该可以做到:

ma <- function(arr, n=15){
  res = arr
  for(i in n:length(arr)){
    res[i] = mean(arr[(i-n):i])
  }
  res
}

虽然有点慢，但你也可以使用zoo::rollapply在矩阵上执行计算。

reqd_ma <- rollapply(x, FUN = mean, width = n)

其中x为数据集，FUN = mean为函数;你也可以改变它为min, max, sd等，宽度是滚动窗口。

或者你可以简单地计算它使用过滤器，这是我使用的函数:

ma <- function(x, n = 5){filter(x, rep(1 / n, n), sides = 2)}

如果使用dplyr，请注意在上面的函数中指定stats::filter。

我使用聚合和一个由rep()创建的向量。这样做的好处是可以使用cbind()一次在数据帧中聚合1个以上的列。下面是一个长度为1000的向量(v)的移动平均值为60的例子:

v=1:1000*0.002+rnorm(1000)
mrng=rep(1:round(length(v)/60+0.5), length.out=length(v), each=60)
aggregate(v~mrng, FUN=mean, na.rm=T)

请注意，rep中的第一个参数只是根据向量的长度和要平均的数量，为移动范围获取足够的唯一值;第二个参数保持长度等于向量长度，最后一个参数重复第一个参数的值的次数与平均周期相同。

总的来说，你可以使用几个函数(中值，最大值，最小值)-例如所示的平均值。同样，could可以使用cbind公式对数据帧中的多个(或所有)列执行此操作。

下面是一个简单的带有过滤器的函数，演示了一种方法来处理带有填充的开始和结束NAs，并使用自定义权重计算加权平均值(由过滤器支持):

wma <- function(x) { 
  wts <- c(seq(0.5, 4, 0.5), seq(3.5, 0.5, -0.5))
  nside <- (length(wts)-1)/2
  # pad x with begin and end values for filter to avoid NAs
  xp <- c(rep(first(x), nside), x, rep(last(x), nside)) 
  z <- stats::filter(xp, wts/sum(wts), sides = 2) %>% as.vector 
  z[(nside+1):(nside+length(x))]
}

动物园包中的滚动平均值/最大值/中位数(rollmean) TTR中的移动平均线 马云在预测