这段文字介绍了如何使用 Python 编程语言计算 EllerForce 指标 (EFI)。首先，作者强调了需要准备样例数据和代码片段，并提供了获取这些资源的步骤。然后，作者重点介绍了代码中用于计算指数移动平均 (EMA) 的部分，并解释了如何将该代码整合到主程序中。最后，作者开始构建 EFI 函数，并列出了该函数所需的变量，包括日期、收盘价、成交量和时间周期。作者还初始化了循环变量 x，并准备进入循环体，为计算 EFI 做准备。
总结来说，这段文字讲解了使用 Python 计算 EFI 的步骤，并着重介绍了代码中的 EMA 部分和 EFI 函数的定义。
本教程视频教你如何在 Python 中编程 Elder Force Index (EFI) 指标。 Elder Force Index 指标试图衡量证券的趋势强度。 本系列的目的是在 Python 中教授数学。 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及其用途，然后教授如何将它们编程到 Python 中，最后将它们实际显示在图表上。基本图表应用程序来自之前的教程系列，链接在此：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/sentiment-analysisbig-data-and-python-tutorials-algorithmic-trading/python-matplotlib-sample-code-charting-stocks-python/Python：http://python.orgNumpy：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpyMatplotlib：http://matplotlib.org/downloads.html
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