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第二种批评是，简单移动平均值对其中每一天都一视同仁。例如在10天平均值中，近l0天中每一天的分量都同当天的一样，每天的收市价格都占有10%的权重。在5天平均值中，每天的权重都是20%。有些分析者认为，距当前越近的日子的价格变化应当具有越大的权重。 线性加权移动平均值为了解决上述权重问题，有人提出了“线性加权移动平均值”的概念。在这种算法中，如果以10天平均值为例，那么，0天的收市价要乘以10，第9天乘以9，第8天乘以8，依此类推。这样，越后来的收市价，权重越大。
利用70和30标志线产生信号在RSI图表上70和30刻度的位置上，分别有两条水平直线。大人玩具玩的玩具商常常凭借这两条直线来得出买、卖信号。我们已经知道，当RSI低于30时，即苦示着市场的超卖状态。假定大人玩具玩的玩具商观察到RSI已经跌到30以下，判断市场已经接近底部，正在寻求买入的机会。 然后，他就预期摆动指数在超卖区即将形成某种形式的背离现象或双重底形态。在这种倩况下，一旦RSI向上穿越30线，许多大人玩具玩的玩具商便认为这是验信号，表明RSI的趋势反转向上了。反过来，在超买的市场状态下，当RSI向下穿回70线时，也经常被看作卖出信号。
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随着微电脑的出现，各式应用软件层出不穷，优化过程相对简易了。其实，针对几乎的技术，我们都可以根据不同的市场情况，优选出佳的时间参数。然而，问题依然棘手，到底我们应该隔多久——按照何种频繁程度——重新优选一次呢?如果我们测试的频繁程度不够，大人玩具玩的玩具者就要冒优选参数过时的风险。 如果我们做得太频繁，那又会有新问题。并非的分析者都推崇优化方法。有人认为，优化过程，不过是把这些参数调整一下，以适应过去的价格资料。这些怀疑论者觉得，既然这些所谓优选参数从没有在真实市场条件下，真刀实枪地检验过，当然就是可疑的了。
本方法也具有移动平均线的许多优点，而且省了不少麻烦，使用起来也简便一些.在过去十年中，随着计算机技术的进步，关于在大人玩具的玩具市场建立技术性大人玩具玩的玩具系统的问题，人们进行了大量的研究。这些系统在本质上是自动化的，消除了人类情感和主观判断的影响。 另一方面，它们也越来越臻于复杂。起初用的是简单的移动平均法，后来，又加入了双移动平均线交叉、三移动平均线交叉的内容，再后来，又把移动平均值线性加权、指数加权。近，人们又引入了高级的统计学系统，例如线性回归系统。
利用大人玩具玩的玩具量累积法作摆动指数在前面的章节中，为了改进OBV法，我们提出了大人玩具玩的玩具量累积法。当时我们曾指出，也可以把大人玩具玩的玩具量累积法用作摆动指数。初的大人玩具玩的玩具量累积法及其摆动指数的设计，都是出自马克·蔡金之手。 为了构造这种摆动指数，我们对大人玩具玩的玩具童累积值作出两条移动平均线，然后把两者之差用刷形图表示出来。其图形居于零线的上方或下方。我们建议分别采用3天和10天作为两条移动平均线的时间跨度。这个摆动指数的研究方法，与本章前面关于两条移动平均线之差的有关内容一致，其中唯一的差别在于，我们在这里追踪的是大人玩具玩的玩具量，而不是价格(见图10.20a和b)。