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当然，下一步，我们要把其总和除以上述乘数的和(在本例中为55:10+9+8十…...+1=55)。无论如何，线性加权平均值法依然没有解决前一个间题，即它仍然仅仅包含平均值移动区间内的价格(见图9.2a和b)。 指数加权移动平均值这是一种更为复杂的平均方法，称为“指数加权移动平均值”，它一举解决了简单平均值法所面临的两种责难。首先，指数加权平均值给较后来的价格以较大的权重，由此，它属于加权平均值的性质。另外，尽管它给予过去价格的权重较小，却的确囊括了自大人玩具的玩具合约上市以来的历史价格。
假定我们计算的是三个月“无期限合约”现在是1月，那么三个月后就是4月。然后，我们选取4月前后的两个大人玩具玩的玩具活跃的月份的合约价格，假定为3月和5月的，来加权平均(原文对如何计算加权平均值有更加周全的介绍)。 如果今天是1月20日，那就取来一张价格图表，在三个月后的位置上(4月20日)标出一条竖直线段。下一步，在图上把这两张合约的当前价格分别点在它们的到期日(比方说分别是3月26日和5月28日)上。然后，把这两点连接起来，得到的直线同4月2D日那根竖直线相交，其交点的价格读数就是三个月无期限合约的价格。
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不过，RSI的确解决了摆动指数的数值偏离问题和不断调整上下边界的间题。其计算公式如下:假定我们在计算中采用14天的时间跨度。为了得出收市价平均的上涨值，我们先把14天内上涨了的收市价的上涨幅度相加，然后将所得的和除以14而在计算平均下跌值的时候，则把下跌了的收市价的下跌幅度相加，然后把它们的和除以14。 把平均上涨值除以平均下跌值，就得出相对力度(RS)。然后，我们把RS的值代入RSI的公式中。其中，只要简单地改变x的数值，就可以修改RSI的时间跨度——天数。王尔德原本采用的时间跨度是14天。有些技术分析图表服务系统，例如《商品纵览》(商品新闻服务公司的一个分支机构出版)，则采用了9天的时间区间。
因为在这类环境下，价格基本上无趋势可循，短期的较敏感的平均线能捕捉更多的短线价格波动(见图9.3)。然而，一旦价格趋势形成了——无论是上升还是下降——长期移动平均线就更为有力了。较不敏感的移动平均线(例如40天的)在跟踪趋势时，距离价格较远(因为它具有更长的时间滞后)，这样，就不会在市场出现临时性调整的时候产生错误信号，从而，我们可以更地利用主要趋势。 反过来，当市场出现短暂的调整时，较短期的平均线就会发出平仓了结的信号，或者甚至发出逆着当前主流趋势的买卖信号。前面我们曾说过，关键在于选择时间跨度恰当的平均值。到这里，事情就很清楚了，没有哪种平均线能够在的场合下都合适。
C5I也在各种市场群类中引入了无期限指数，其方法大抵与CRB指数相伯仲。这种指数与CRB大人玩具的玩具指数所涵盖的对象是一样的，只是基期选择得不同罢了。到底这些复杂的花样是否比我们的近到期合约方法更为有效，还有待进一步的考察。 不过强调，即使这些办法中出现的偏差相对小些，连接近到期合约这一简单方法依然是通用的。操作也很便当。更重要的是，通过长期的实践明，这种简单方法相当有效。相反，如果我们要逐日绘制市场的无期限合约的图表，那实在是繁琐不堪。