Du har en dataset med 10 miljoner rader finansiella transaktioner i CSV-format. Skriv en optimerad Python-lösning med hjälp av Pandas och NumPy som identifierar potentiella bedrägerimönster. Lösningen ska hantera saknade värden, normalisera datumformat och utföra en windowing-operation för att beräkna rörliga medelvärden per användare utan att använda loopar. Förklara hur du skulle vektorsera operationerna för att maximera prestanda och minimera minnesanvändning.