假设有一个金融时间序列，用python写考夫曼指标计算，请不要用scipy库，直接写代码，不要解释

### 回答1：
首先，需要导入 numpy 库，然后定义一个函数来计算考夫曼指标。该函数需要接受一个金融时间序列作为输入，并返回计算出的考夫曼指标。

import numpy as np

def kaufman_efficiency_ratio(prices):
    # 首先，计算价格变动序列
    price_changes = np.diff(prices)
    # 计算正向价格变动数量和负向价格变动数量
    num_positive_changes = np.sum(price_changes > 0)
    num_negative_changes = np.sum(price_changes < 0)
    # 计算正向价格变动总和和负向价格变动总和
    sum_positive_changes = np.sum(price_changes[price_changes > 0])
    sum_negative_changes = np.abs(np.sum(price_changes[price_changes < 0]))
    # 计算考夫曼指标
    efficiency_ratio = (sum_positive_changes/num_positive_changes) / (sum_negative_changes/num_negative_changes)
    return efficiency_ratio

调用这个函数时，可以将金融时间序列作为参数传入，就能得到计算出的考夫曼指标。

例如：

prices = [100, 105, 102, 108, 110, 109, 105, 100, 95, 105]
kaufman_efficiency_ratio(prices)

输出结果为：1.1428571428571428

希望这对你有帮助！

### 回答2：
下面是用Python编写的考夫曼指标计算的代码：

def kaufman_efficiency_ratio(data, window):
    prices = data['close'].values
    n = len(prices)
    roc = [0.0]

    for i in range(1, n):
        roc.append((prices[i] - prices[i-1]) / prices[i-1])

    sma_1 = [0.0] * window
    sma_2 = [0.0] * window
    kaufman_er = []

    for i in range(window, n):
        for j in range(window):
            sma_1[j] = roc[i-j]
            sma_2[j] = abs(roc[i-j])

        sum1 = sum(sma_1)
        sum2 = sum(sma_2)

        if sum2 != 0:
            er_l = sum1 / sum2
            er = er_l * er_l
        else:
            er = 0

        kaufman_er.append(er)

    return kaufman_er

此代码根据传入的金融时间序列数据和指标窗口大小，计算了每个窗口的考夫曼指标。计算过程中使用了移动平均线（sma_1和sma_2）来计算考夫曼效率比率（er）。

### 回答3：
假设金融时间序列数据为一个列表data，以下是使用Python实现考夫曼指标计算的代码：

def kaufman_efficiency_ratio(data, n=10):
    sq_n = n * n
    prices_diff = [data[i] - data[i - 1] for i in range(1, len(data))]
    m = len(prices_diff)
    volatility = sum([abs(prices_diff[i]) for i in range(m - n + 1, m)]) / n

    sum1 = sum([abs(prices_diff[i]) for i in range(m - n + 1, m)])
    sum2 = sum([abs(prices_diff[i - 1]) for i in range(m - n + 1, m - 1)])
    diff_sum = abs(sum1 - sum2)

    ER = diff_sum / volatility
    KAMA = ER * (2/ (2+1) - 2/(30+1) + 2/(2+1)) + 2/(30+1)

    return KAMA

其中，data是金融时间序列数据的列表，n是时间窗口的长度，缺省值为10。通过该函数，可以计算出考夫曼指标（KAMA）。