常用的时间序列分析与预测模型包括以下几种：1.移动平均模型：根据过去一段时间的平均价格来预测未来的价格变动趋势。常见的MA模型有简单移动平均模型和加权移动平均模型。
期货市场的时间序列分析与预测模型可以用来预测未来价格走势和市场趋势，指导交易决策和风险管理。常用的时间序列分析与预测模型包括以下几种：
1. 移动平均模型（Moving Average，MA）：根据过去一段时间的平均价格来预测未来的价格变动趋势。常见的MA模型有简单移动平均模型（SMA）和加权移动平均模型（WMA）。
2. 指数平滑模型（Exponential Smoothing，ES）：通过对历史价格进行平滑处理，较大程度上保留了历史数据的趋势，来进行未来价格的预测。
3. 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average，ARMA）：结合自回归（AR）和移动平均（MA）模型，对时间序列数据进行建模和预测，考虑过去时刻的价格和预测误差。
4. 自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA）：在ARMA模型的基础上，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，可以更准确地进行预测。
5. 季节性自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average，SARIMA）：增加了对季节性因素的考虑，适用于存在明显季节性变化的期货市场。
6. 神经网络模型（Neural Network）：利用神经网络的非线性拟合能力，对期货市场的非线性关系进行建模和预测。
在实际应用中，可以根据数据的特点选取适合的时间序列分析与预测模型，并利用历史数据进行参数估计和模型训练，从而得到未来价格走势的预测结果。同时，需要注意时间序列数据的稳定性和季节性等特征，在建模过程中对数据进行适当的处理和调整。
