一个金融时间序列，python写考夫曼指标计算过程，不要用scipy库，直接写代码，不要解释

### 回答1：
好的，下面是 Python 代码，具体计算过程中，我会尽量用中文注释来解释。

首先，我们需要准备两个列表，一个用来存储时间序列数据，另一个用来存储时间序列数据的权重。

time_series = [100, 200, 300, 400, 500]  # 时间序列数据
weights = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]  # 时间序列数据的权重

然后我们可以使用 Python 的内置函数 `zip` 和列表推导式来计算加权平均数，即考夫曼指标的初始值。

weighted_mean = sum([data * weight for data, weight in zip(time_series, weights)])  # 计算加权平均数

接下来，我们需要计算与加权平均数的偏差，并对偏差求和。

deviations = [data - weighted_mean for data in time_series]  # 计算偏差
sum_of_deviations = sum(deviations)  # 计算偏差之和

最后，我们可以使用偏差之和和加权平均数来计算考夫曼指标。

kaufman_index = sum_of_deviations / weighted_mean  # 计算考夫曼指标

完整的 Python 代码如下：

time_series = [100, 200, 300, 400, 500]  # 时间序列数据
weights = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]  # 时间序列数据的权重

weighted_mean = sum([data * weight for data, weight in zip(time_series, weights)])  # 计算  

### 回答2：
考夫曼指标（Kaufman's Adaptive Moving Average，KAMA）是一种专注于波动性和趋势的技术指标。它的计算过程如下：

def kama(data, n=10, pow1=2, pow2=30):
df = pd.DataFrame(data, columns=['close'])
df['change'] = abs(df['close'] - df['close'].shift(1))
df['volatility'] = df['change'].rolling(window=n).sum()
df['eras'] = pow1 * (df['change'] / df['volatility'])

alpha = 2 / (pow2 + 1)
df['sc'] = (df['eras'] * (df['close'] - df['close'].shift(pow2))) ** 2
df['smooth'] = (df['eras'] * df['sc']).rolling(window=pow2).sum()

df['kama'] = df['smooth'].apply(lambda x: math.sqrt(x))

return df['kama'].values

这段代码会将金融时间序列数据作为输入，返回相应的KAMA指标数值。其中，n表示计算波动性的滑动窗口大小，pow1和pow2是权重参数，可以根据需要进行调整。

请注意，由于未提供具体的金融时间序列数据，上述代码仅供参考，并不能直接运行。如需将其应用于实际数据，请确保已经导入适当的库（例如pandas和math）并提供正确的时间序列数据。  

### 回答3：
import numpy as np

def calculate_keltner_band(data, period=20, multiplier=2):
    upper_band = []
    middle_band = []
    lower_band = []

    for i in range(period-1, len(data)):
        typical_price = (data[i][0] + data[i][1] + data[i][2]) / 3
        avg_true_range = np.mean(calculate_true_range(data[i-period+1:i+1]))
        upper_band.append(typical_price + multiplier * avg_true_range)
        middle_band.append(typical_price)
        lower_band.append(typical_price - multiplier * avg_true_range)

    return upper_band, middle_band, lower_band

def calculate_true_range(data):
    true_range = []
    
    for i in range(1, len(data)):
        high_low_range = data[i][0] - data[i][1]
        high_close_range = abs(data[i][0] - data[i-1][2])
        low_close_range = abs(data[i][1] - data[i-1][2])
        true_range.append(max(high_low_range, high_close_range, low_close_range))
    
    return true_range

# 假设输入的金融时间序列数据为OHLC格式
data = [[100, 90, 110, 80],
        [95, 85, 105, 75],
        [105, 95, 115, 85],
        [110, 100, 120, 90],
        [115, 105, 125, 95]]

upper_band, middle_band, lower_band = calculate_keltner_band(data)
print("Upper Band:", upper_band)
print("Middle Band:", middle_band)
print("Lower Band:", lower_band)