package strategy

import "github.com/shopspring/decimal"

/*
	EMA，全名為指數移動平均線（Exponential Moving Average），用於平滑價格波動，幫助識別市場趨勢。
	它與簡單移動平均線（SMA）不同，EMA 更注重近期價格，因此對價格變動的反應更迅速，能更快地反映市場趨勢。

EMA 的主要特點和作用：
	更快速的反應：
		EMA 比 SMA 更快地反映價格變動，因為它給予近期數據更高的權重。
	識別趨勢：
		通過平滑價格波動，EMA 有助於識別市場的整體趨勢，判斷是上升趨勢還是下降趨勢。
	輔助交易決策：
		EMA 的使用可以幫助交易者判斷買入和賣出的時機，例如，當股價高於EMA 時，可能被視為買入信號；反之，則可能被視為賣出信號。
	適合短線交易：
		由於EMA 對價格變動的敏感性，它更適合於短線交易者，能更快地捕捉市場的短期波動。
	EMA 的計算方法：
		EMA 的計算涉及一個平滑因子和一個初始值，然後每天更新。 具體公式可以參考專業的金融網站或交易平台提供的資料。
	總結：
		EMA 是一種有用的技術分析工具，尤其適合於快速變動的市場，它可以幫助交易者更好地理解市場趨勢，並制定相應的交易策略
*/

type EMA struct {
	n   uint
	alp decimal.Decimal // 平滑係數 α = 2 / (n + 1)
	val decimal.Decimal // 當前EMA值
	ok  bool            // 內部旗標，用於判斷是否為第一筆資料
}

// NewEMA 建立EMA計算器
func NewEMA(n uint) *EMA {
	return &EMA{
		n:   n,
		alp: decimal.NewFromInt(2).Div(decimal.NewFromInt(int64(n + 1))),
		ok:  false,
	}
}

// Push 輸入收盤價，返回當前EMA值
func (e *EMA) Push(close decimal.Decimal) (decimal.Decimal, bool) {
	// 如果 n 無效，永遠回傳無效狀態
	if e.n == 0 {
		return decimal.Zero, false
	}

	if !e.ok {
		// 第一筆資料直接當作EMA初始值，並將狀態設為 ok
		e.val = close
		e.ok = true
	} else {
		// 後續資料使用 EMA 計算公式
		// EMA = α * close + (1 - α) * prev_EMA
		e.val = e.alp.Mul(close).Add(decimal.NewFromInt(1).Sub(e.alp).Mul(e.val))
	}
	// EMA 從第一筆資料開始就是有效的
	return e.val, true
}

// GetEMA 取得目前 EMA 值
func (e *EMA) GetEMA() (decimal.Decimal, bool) {
	if !e.ok {
		return decimal.Zero, false // 尚未初始化
	}
	return e.val, true
}