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package strategy
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import "github.com/shopspring/decimal"
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/*
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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。
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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。
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EMA 的主要特點和作用：
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更快速的反應：
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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。
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識別趨勢：
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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。
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輔助交易決策：
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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。
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適合短線交易：
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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。
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EMA 的計算方法：
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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。
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總結：
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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
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*/
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type EMA struct {
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n uint
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alp decimal.Decimal // 平滑係數 α = 2 / (n + 1)
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val decimal.Decimal // 當前EMA值
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ok bool // 內部旗標，用於判斷是否為第一筆資料
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}
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// NewEMA 建立EMA計算器
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func NewEMA(n uint) *EMA {
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return &EMA{
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n: n,
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alp: decimal.NewFromInt(2).Div(decimal.NewFromInt(int64(n + 1))),
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ok: false,
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}
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}
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// Push 輸入收盤價，返回當前EMA值
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func (e *EMA) Push(close decimal.Decimal) (decimal.Decimal, bool) {
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// 如果 n 無效，永遠回傳無效狀態
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if e.n == 0 {
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return decimal.Zero, false
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}
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if !e.ok {
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// 第一筆資料直接當作EMA初始值，並將狀態設為 ok
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e.val = close
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e.ok = true
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} else {
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// 後續資料使用 EMA 計算公式
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// EMA = α * close + (1 - α) * prev_EMA
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e.val = e.alp.Mul(close).Add(decimal.NewFromInt(1).Sub(e.alp).Mul(e.val))
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}
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// EMA 從第一筆資料開始就是有效的
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return e.val, true
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}
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// GetEMA 取得目前 EMA 值
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func (e *EMA) GetEMA() (decimal.Decimal, bool) {
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if !e.ok {
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return decimal.Zero, false // 尚未初始化
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}
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return e.val, true
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}
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