简单移动平均线
上回与大家分享了三种移动平均线 (Moving Average, MA)的不同之处，今日来到探讨在股价分析之应用。三种移动平均线分别是简单移动平均线(Simple Moving Average, SMA)、加权移动平均线(Weighted Moving Average, WMA)和指数移动平均线(Exponential Moving Average, EMA)，诚然没有任何一种具备必然的分析参考的优势，实则较投资者会选用SMA和EMA，所以笔者上回刻意用上2021年7月6至8日的恒指情况作解说。结果是WMA较SMA和EMA出现入市讯号为早，产生早着先机的果效。
聂振邦(聂Sir)
笔者确认本人及其有联系者均没有出现以下两种情况，其一是在执笔前三十天内曾交易上述分析股票；其二在文章发出后三个营业日内交易上述的股票。此外，笔者现时也并未持有上述股份。
以上纯属个人研究分享，并不代表任何第三方机构立场，亦非任何投资建议或劝诱。读者务请运用个人独立思考能力自行作出投资决定。
简单移动平均线
移动平均指标用于各种交易策略，以发现价格数据的长期趋势。简单移动平均线策略的一个潜在缺点是它们对所有价格的权重相同，而您可能希望最近的价格占有更大的比重。指数移动平均线 (EMA) 简单移动平均线 是实现这一目标的一种方法。
下面我们通过代码示例详细介绍 EMA 的实现，并将其与 SMA （简单移动平均）进行比较。
EMA 通过加权乘数赋予最新价格更多权重。这个乘数应用于最后一个价格，因此它比其他数据点占移动平均线更大的部分。EMA 是通过采用最近的价格（我们将其称为“时间 t 的价格”) 减去前一个时间段 （EMA_）。此差异由您将 EMA 设置为 (N) 并加回到 EMA_的时间段数加权。在数学上，我们可以这样写：
你可能已经注意到上面的等式有一个小问题，它是如何开始的？它参考了最后一个时期的 EMA，所以如果你进行第一次计算，它参考的是什么？这通常可以通过替换简单移动平均线 (SMA) 来初始化计算来延缓，这样您就可以在第一次之后的所有时间段构建 EMA。
让我们通过导入我们的包，用 Python 中的一个简单示例来展示它是如何工作的。
第二个函数将计算我们所有数据的 EMA，首先使用 SMA 对其进行初始化，然后迭代我们的数据以使用我们的 SMA 列中的值更新每个后续条目，或者调用我们上面定义的 _calcEMA 函数来处理大于 N的值。
现在，让我们获取一些数据，看看它是如何工作的。我们将拉出比回测更短的时间段，并比较 EMA 和 SMA 的 10、50 和 100 天。
您可以在上图中看到，EMA 比 SMA 对最近的变化更敏感。较短的时间范围也比较长的时间范围更具响应性，较长的时间范围具有可以追溯到几个月或更长时间的价格“记忆”。
所有类型的移动平均线都是滞后指标，这意味着它们只能告诉您价格中已经发生了什么。然而，这并不意味着它们不能用于识别趋势和制定使用一个或多个移动平均指标的策略。如果您有想法，请继续进行测试，看看如何结合 EMA、SMA 和其他值来开发新的盈利交易策略。
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简单移动平均线
USDJPY已经在109.00关口附近站稳脚步，提振价格回到简单移动平均线（SMAs）和110.00关口上方。尽管该货币对出现回调，但简单移动平均线（SMAs）上方持续看涨的走势正形成上行结构。
总结而言，若USDJPY要维持其看涨基调，价格需要保持在简单移动平均线（SMAs）和109.00关口上方。
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