以下是关于时间序列预测的八种方法的总结：
1. 朴素预测法(Naive Forecast)：基于数据稳定性，预测第二天价格时，假设值等于前一天，即 yt+1=yt。
2. 简单平均法(Simple Average)：预测值等于所有先前观测点的平均值，适用于数据波动不大且平均值稳定的时期。
3. 移动平均法(Moving Average)：通过计算过去n个点的平均值作为预测，强调最近时期数据的重要性。
4. 加权移动平均(Weighted Moving Average)：对过去观测值赋予不同权重，近期值权重更大，更灵活地考虑数据影响。
5. 简单指数平滑法(Simple Exponential Smoothing)：以指数级权重衰减的方式考虑历史数据，平衡了简单平均和移动平均。
6. 霍尔特线性趋势法(Holts Linear Trend)：考虑数据的趋势性，适用于有趋势变化的时间序列。
7. 霍尔特-温特(Holt-Winters)方法：三次指数平滑，处理季节性变化，适用于存在固定周期波动的数据。
8. ARIMA模型：自回归、差分和移动平均的综合，用于复杂时间序列预测，包含AR、MA、ARMA和ARIMA的各种形式。
对于需要预测且考虑周期性和趋势变化的时间序列，这些方法提供了不同层次的灵活性。在实际应用中，选择哪种方法取决于数据特性和预测需求。