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1. expma公式源码详解？

expma公式源码详解？

expma（指数平均移动）是一种技术分析指标，用于平滑价格数据并显示价格的短期趋势。其公式如下：
EXPMA = (2 * 当日收盘价 + (N - 1) * 上一日EXPMA) / (N + 1)
其中，当日收盘价为当日的收盘价，N为计算指标的周期（一般为12或26）。
以下是使用python编写的expma公式源码的详解：
```Python
def expma(data, n):
ema = [] # 保存计算结果的列表
length = len(data) # 数据长度

# 计算初始值（当前周期的第一个值）
***a = sum(data[:n]) / n # 初始的简单移动平均值
ema.append(***a) # 将初始值添加到结果列表中

# 计算后续值（从当前周期的第二个值开始）
for i in range(n, length):
ema_value = (2 * data[i] + (n - 1) * ema[-1]) / (n + 1) # 使用公式计算EXPMA
ema.append(ema_value) # 将计算结果添加到结果列表中

return ema
```
该源码定义了一个名为`expma`的函数，接受两个参数`data`和`n`，分别表示价格数据和计算周期。函数内部首先创建一个空列表`ema`，用于保存计算结果。
接下来，函数计算初始值，即第一个周期的EXPMA。它先取出data列表中的前n个数据，并使用sum函数计算它们的和，然后除以n得到简单移动平均值（***A），最后将该值添加到`ema`列表中。
然后，函数进入循环，从第二个周期开始计算后续值。循环遍历data列表中从第n个数据到最后一个数据的范围。对于每个数据，利用公式计算其对应的EXPMA值，然后将该值添加到`ema`列表中。
最后，函数返回计算结果列表`ema`。
使用该源码，可以传入价格数据和计算周期，获得相应的EXPMA指标数值。

EXPMA（Exponential Moving Average）是一种指标平滑方法，用于对时间序列数据进行平滑处理。在技术分析中，它通常被用于计算股票价格或指数的移动平均。下面是相关的EXPMA公式的源码实现：
```python
def expma(data, n):
alpha = 2 / (n + 1) # 计算平滑系数
expma_values = [data[0]] # 初始化EXPMA序列
for i in range(1, len(data)):
expma_value = alpha * data[i] + (1 - alpha) * expma_values[i-1] # 计算EXPMA值
expma_values.append(expma_value)
return expma_values
```
该算法的输入参数是一个包含时间序列数据的列表（data）和移动平均的周期数（n）。首先，算法计算平滑系数alpha，公式为2 / (n + 1)。然后从第一个数据点开始，使用EXPMA公式计算每个数据点的EXPMA值，并将其添加到expma_values列表中。
公式中的alpha是平滑系数，它控制了新数据点对平均值的影响程度。较大的alpha值表示新数据点的影响力更大，因此平均值会更快地适应新数据；较小的alpha值则表示平均值在一段时间内更为稳定。一般来说，alpha的取值范围为0到1之间，通常选择0.1到0.3之间的值。
这段源码最后返回expma_values列表，其中包含了每个数据点的EXPMA值。

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