SPL量化 EMA（指数移动平均线）
EMA(Exponential Moving Average) 指数移动平均值是以指数式递减加权的移动平均，它是一种趋势指标，要了解均价趋势快慢的时候，用 EMA 更稳定。显然时间越靠近当今时刻，即 N 越小，它的权重越大，说明 EMA 函数对近期的价格加强了权重比，比 MA 更能及时反映近期价格波动情况。在没有昨日 EMA 的情况下，该日的 EMA 用当日的收盘价代替，一般用第一天的收盘价为 E
EMA(Exponential Moving Average) 指数移动平均值是以指数式递减加权的移动平均，它是一种趋势指标，要了解均价趋势快慢的时候，用 EMA 更稳定。
EMA 的计算方法是一个递归公式。
EMA= 平滑系数 * 当前价格 +(1- 平滑系数)*EMA(N-1)。
N 表示 ema 的周期，有短期、中期、长期。
平滑系数 =2/(N+1)
在没有昨日 EMA 的情况下，该日的 EMA 用当日的收盘价代替，一般用第一天的收盘价为 EMA 的初始值
显然时间越靠近当今时刻，即 N 越小，它的权重越大，说明 EMA 函数对近期的价格加强了权重比，比 MA 更能及时反映近期价格波动情况。
以代码 600000 的股票数据为例，计算 5 日 EMA 值。
| A | |
| 1 | 600000 |
| 2 | 2024-01-01 |
| 3 | 2024-12-31 |
| 4 | =call("adjustprice.splx", "", call("loadkday.splx", A1, A2,A3) ) |
| 5 | 5 |
| 6 | =k=2/(A5+1) |
| 7 | =A4.new(code,tdate,if(#>1,k*close+(1-k)*ema[-1],close):ema) |
A1-A4 读取股票数据
A5 设置移动平均周期 N
A6 计算平滑系数 k
A7 带入递归公式计算 ema
也可以封装成函数，使用时直接调用。
函数代码：
| A | B | |
| 1 | func ema(data,field,N) | >k=2/(N+1) |
| 2 | =data.new(code,tdate,if(#>1,k*${field}+(1-k)*ema_${N}[-1],${field}):ema_${N}) |
此代码比较短，和前面章节的 MA 一样，可以用 func 的形式保存在 index.splx 中。
参数：
| data | 序表，某支股票的日线数据 |
| field | 字符串，字段名如 "close" |
| N | 数字，移动平均周期 |
返回数据集结构：
| code | 股票代码 |
| tdate | 日期 |
| ema_N | N 日 EMA |
例如，调用脚本计算浦发银行 2024 年收盘价的 5 日 EMA，
| A | B | |
| … | … | |
| 4 | =call@f("index.splx") | 登记脚本中的函数 |
| 5 | … | 计算出源数据 |
| 6 | =ema (A5,"close",5) | 调用函数 |
运行效果：
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