在Vue开发中，统计图表的应用极为广泛，尤其是涉及时间序列数据和趋势拟合的场景。优化这些方面，能极大提升图表的实用性与用户体验。

时间序列数据处理是关键的第一步。在实际业务中，时间序列数据往往存在噪声，这会干扰图表的直观展示。为了优化，我们可以采用移动平均法。通过计算一定时间窗口内数据的平均值，平滑掉短期波动，使数据的长期趋势更明显。例如在股票价格的时间序列图中，利用移动平均法能让投资者更清晰地看到股价的整体走势，避免被短期的价格起伏误导。

对于数据的采样频率，也需要合理调整。如果数据过于密集，会增加渲染负担，降低图表的加载速度。相反，采样频率过低又会丢失重要信息。我们要依据数据特性和图表的展示目的，选择合适的采样频率。比如，在展示每日销售额的图表中，以日为单位采样就足以呈现趋势，无需精确到每小时。

趋势拟合则是另一个重要环节。线性回归是常用的趋势拟合方法，它能快速找出数据的线性趋势。但对于复杂的非线性数据，多项式回归或样条曲线拟合更为合适。以电商平台的销售数据为例，在促销活动期间，销售数据可能呈现非线性变化，使用多项式回归可以更好地拟合这种复杂趋势，帮助商家预测未来销售情况。

为了进一步提升图表性能，代码层面的优化也必不可少。在Vue组件中，合理使用计算属性和监听器，减少不必要的重新渲染。利用虚拟列表技术处理大量时间序列数据，只渲染当前可视区域的数据，提升渲染效率。

Vue统计图表中时间序列与趋势拟合的优化，需要从数据处理、拟合方法选择以及代码性能等多方面入手。通过这些策略的综合应用，我们能够创建出高效、直观且准确的统计图表，为数据分析和决策提供有力支持。