pandas_ta exponential moving average

Pandas_ta是一个建立在pandas之上的技术分析库。其中的exponential moving average (EMA)函数是一种平滑价格的方式。EMA平滑的方式是通过对价格进行加权平均，其中最近的价格数据被赋予更高的权重，使其更加敏感。这一方法通过削弱价格波动来降低噪音，同时提高价格趋势的可见性。

在pandas_ta中，我们可以使用EMA函数来计算时间序列数据的指数移动平均，并作为新的列添加到数据框中。使用EMA函数，我们可以指定平滑的时间窗口，以及数据框中我们需要计算EMA的列。

例如，如果我们在价格数据框上要计算10天的EMA，我们可以使用以下命令：

import pandas_ta as ta
df['ema_10'] = ta.ema(df['close'], length=10)

这会在数据框中添加一列名为'ema_10'，表示10天的EMA平均。使用此方法，我们可以对价格数据进行更准确的分析，同时可以根据我们的需求进行自定义的时间窗口。