我目前正在编写一个涉及一些财务计算的代码。更特别的是一些指数移动平均线。为了完成这项工作，我尝试了 Pandas 和 Talib：
talib_ex=pd.Series(talib.EMA(self.PriceAdjusted.values,timeperiod=200),self.PriceAdjusted.index)
pandas_ex=self.PriceAdjusted.ewm(span=200,adjust=True,min_periods=200-1).mean()
它们都工作正常，但它们在数组的开头提供了不同的结果：
所以有一些参数需要更改为 pandas 的 EWMA 或者这是一个错误，我应该担心吗？
提前致谢
卢卡
对于 talib ema，公式为：
所以在使用 pandas 的时候，如果你想让 pandas ema 和 talib 一样，你应该把它当作：
pandas_ex=self.PriceAdjusted.ewm(span=200, adjust=False ,min_periods=200-1).mean()
如果要使用与 talib 相同的公式，请根据文档（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.ewm.html ）将调整设置为 False：
当调整为 True（默认）时，加权平均值使用权重 (1-alpha) (n-1), (1-alpha) (n-2), ..., 1-alpha, 1 计算。
当adjust为False时，加权平均值递归计算为：weighted_average[0] = arg[0]; weighted_average[i] = (1-alpha) weighted_average[i-1] + alpha arg[i]。
您也可以在这里参考： https ://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
PS：但是，在我的项目中，我仍然发现 talib 和 pandas.ewm 之间存在一些小的差异，但还不知道为什么......
