指数加权的移动平均，移动方差，标准差，移动相关系数，移动协方差
理解移动平均值法的思路
移动平均法是一种简单平滑预测技术。消除随机波动的影响，看到的趋势的变化。
（我的思考）移动统计值可以看成是对时间序列的良好描述。移动统计值与普通的统计值相对应，可以看成是一小段时间上的统计值。我们有时候不单单需要知道预测值的大小，有时还需要对预测值的波动率进行预测，对预测值与预测值之间的关系进行预测。我认为预测的下一期的移动标准差和移动协方差就是很好的指标。
联系：与volatility clusting的关系？推测使用机器学习来分析这些features对预测结果会产生有益的影响。
Exponentially Weighted Windows
计算公式见 pandas/computation.html
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/computation.html#exponentially-weighted-windows
