ema均线算法（ema100均线）

使用Python实现EMA（指数移动平均）的计算

让我们了解一下EMA的计算原理。EMA是MA（移动平均线）的一种形式，全名是“加权指数移动平均线”。它的计算中，会给予新价格更高的权重，而过去的EMA则以较小的权重考虑。以12日EMA为例，其计算公式为：EMA(12) = 前一日EMA(12) × 11/13 + 今日收盘价 × 2/13。

以下是用Python实现EMA计算的代码示例：

```python

def ema(price, period):

if period == 1:

return price

ema_value = ((period - 1) / period ema(price, period - 1) + (2 / period) price)

return ema_value

测试代码

print(ema(1, 1)) 输出应为1

print(ema(3, 2)) 输出应为加权平均计算后的值

```

关于WMA（加权平均移动平均线）和EMA的区别：

WMA是一种线性加权移动平均，它会根据天数给予不同的权重，例如第10天的收市价比第9天的权重更大。而EMA是指数加权移动平均，它更注重近期的价格变动，对趋势的变化更敏感。在实际应用中，EMA更具平均价值，但由于其加权的具体方法相对复杂，一般更多地使用MA。

SMA（简单移动平均线）的计算公式为：SMA = （C1+C2+C3+...+Cn）/n，其中C代表每天的收盘价，n为移动平均的周期。

关于EMA均线的乖离率计算，一般可以通过计算股价与EMA的差值来得到，具体方法需要根据实际情况进行研究和调整。至于EMA和MA哪个更好，这取决于具体的应用场景和投资者的偏好。在某些情况下，EMA可能更能反映近期的市场趋势，而在其他情况下，MA可能更稳定。

以上内容仅供参考，希望能对你有所帮助。如果你还有其他问题或需要进一步的解释，请随时告诉我。理解EMA的含义和用途后，对SMA函数的理解将会更加直观。因为EMA，即指数加权移动平均线，拥有一个固定的平滑系数，该系数被设定为等于2除以周期加一的数值。那么，如果我们想要调整这个固定的平滑系数，就需要借助SMA函数。SMA与EMA的差别在于，SMA增加了一个权重参数M，我们可以用M来替代EMA平滑系数中的固定数值“2”。通过这种方式，我们可以根据实际需求调整每日数值在均价中的权重，这个权重值等于M除以N，但需注意N必须大于M。

接下来让我们深入如何计算EMA均线乖离率。实际上，计算乖离率的本质并无太大差异，真正区别在于两种均线的计算方法不同。对于EMA均线而言，它的乖离率计算依然基于其特有的指数加权移动平均线计算方法进行。相较之下，MA均线就是我们常用的算术平均线系统。而EMA即EXPMA则属于指数加权均线系统。它们的主要区别在于EMA考虑了所有天数的数据值来计算平均值，而MA只考虑设定天数内的数据值。这就导致了在数据分析和市场趋势预测上，EMA更能反映出市场长期的变化趋势。两者之间的选择，更取决于你需要的分析维度和预测周期的长短。具体选择哪种均线取决于你的投资策略和市场环境。在实际应用中，投资者可以根据市场情况和自身需求灵活选择使用EMA或MA均线。无论是EMA还是MA均线，都有其独特的优点和适用场景。理解并合理运用这些工具，将有助于投资者更好地把握市场动态和制定有效的投资策略。