这段文字介绍了如何在 Python 中计算指数移动平均值 (EMA)，并与简单的移动平均值 (SMA) 进行了对比。

主要内容:

1. 定义函数: 首先定义了一个名为 exp_moving_average 的函数，该函数接受两个参数：values（数据序列）和 window（窗口大小）。
2. 计算权重: 函数内部使用 numpy.linspace 计算权重数组，权重数组的长度等于窗口大小，并根据窗口大小设置权重衰减。
3. 使用 numpy.convolve 进行卷积: 函数使用 numpy.convolve 函数对数据序列和权重数组进行卷积，并截取结果数组中与数据序列长度相同的部分。
4. 返回结果: 函数最后返回卷积后的结果数组，即 EMA 值。
5. 与 SMA 的对比: 文中解释了 EMA 与 SMA 的区别：EMA 对最近的数据赋予更高的权重，而 SMA 对所有数据赋予相同的权重。
6. 简化说明: 为了使代码简洁易懂，文中省略了对 numpy.convolve 和 numpy.linspace 的详细解释，并强调了使用 numpy.convolve 的效率优势。

总结:

这段文字介绍了如何在 Python 中使用 numpy.convolve 函数计算 EMA，并解释了 EMA 与 SMA 的区别，以及使用 numpy.convolve 进行计算的优势。

本视频教你如何在 Python 中计算指数移动平均线。 指数移动平均线的理念是赋予最近的数据更高的权重，同时平滑曲线。 EMA 在股票、外汇、期货和一般工程中被广泛使用。 本系列的目的是在 Python 中教授数学知识。 为此，我们将使用技术分析中常用的许多流行的股票指标。 对于大多数指标，我们将首先讨论它们、它们的用途，然后教授如何在 Python 中编程它们，最后将它们实际显示在图表上。基本的图表应用程序来自之前的教程系列，这里：http://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDcR-u9O8LyLR7URiKuW-XZq所需文件：实际图表部分的示例代码：http://sentdex.com/startingPoint.pyPython：http://python.orgNumpy：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpyMatplotlib：http://matplotlib.org/downloads.html