ema计算 python

EMA，全称为Exponential Moving Average，指数移动平均，是一种金融技术分析指标，用于平滑价格数据并揭示长期趋势。在Python中，可以使用pandas库来轻松计算EMA。

以下是使用pandas计算简单EMA的基本步骤：

import pandas as pd

def calculate_ema(data, window):
    # 创建一个空Series存储EMA结果
    ema_series = pd.Series(index=data.index)

    # 初始化第一个窗口的数据点作为EMA
    ema_series.iloc[0] = data.iloc[0]

    # 使用for循环计算后续窗口的EMA
    for i in range(1, len(data)):
        prev_ema = ema_series.iloc[i - 1]
        current_price = data.iloc[i]
        ema = (prev_ema * (window - 1) + current_price) / window
        ema_series.iloc[i] = ema

    return ema_series

# 示例：假设df是一个包含收盘价的DataFrame
data = df['Close']
window = 20  # EMA窗口大小
ema_result = calculate_ema(data, window)

在这个例子中，`window`参数决定了EMA的“加权”历史时间长度，较大的窗口值会更多地考虑过去的价格变化。