Tape speed EMA 指标：公式、参数与读法
成交速度 EMA（Tape Speed EMA）是每根K线成交笔数的指数移动平均，默认周期为 10。单位保持为“每根K线的笔数”，不换算成时间速率，所以它平滑的是原始成交活跃度，而不是对其做归一化。
Senzoukria · 指标 · Updated September 2026
Tape speed EMA — 逐笔成交与资金流, 显示在图表下方的独立面板中.
Tape speed EMA 测量的是什么
输入是每根K线的成交笔数——K线包含多少笔成交，不论每笔大小。平均采用标准指数形式：用前 N 个样本的简单平均作为初值，之后以 2 除以 N 加 1 作为平滑系数更新，与 TradingView 和 ATAS 的惯例一致。预热期间，在凑齐 N 根K线之前不画数值。不做时间归一化，正是它与成交速度（Tape Speed）指标的有意区别——后者用测得的K线持续时间去除成交笔数，得到每分钟笔数。
公式：代码中的实现
这不是别处常见的定义，而是所发布代码实际计算的内容，记录在实现旁边：
Vitesse du tape LISSÉE : EMA_N du tradeCount par barre (défaut N=10). Variante EMA standard (`emaSeries`) : graine = SMA des N premiers échantillons, α = 2/(N+1) — parité TradingView/ATAS. Warm-up (< N barres) → null. DIFFÈRE de `speed-of-tape` (tape.ts) qui normalise en trades/MINUTE sur une fenêtre glissante : ici pas de normalisation temporelle, l'unité reste « trades par barre » (compagnon lissé de trade-intensity).
如何解读
- 把水平与它在同一张图上最近的波动范围比较。每根K线的笔数取决于周期，所以没有有意义的绝对刻度。
- 持续上升描述的是成交在几根K线中逐渐变密，过滤掉了原始笔数里逐根的噪音。
- 单独一根K线的剧烈活跃几乎不会让这条线移动，这正是平滑的目的——需要看到那个尖峰本身时，用未平滑的笔数。
- 在交易时段中可比的时间段之间比较这条线的水平，而不是在全天范围内比较，因为成交活跃度有自己的日内形态。
- 这条线走平而成交量上升时，说明同样的笔数承载了更大的规模，成交量序列会证实这一点。
参数与默认值
周期默认 10 根K线。周期越短，越紧密地跟随活跃度的变化，保留的原始噪音也越多；周期越长，曲线越干净，没有数值的预热期越长，成交变化在线上显现之前的延迟也越长。唯一的其他设置是线条颜色。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 取值范围 |
|---|---|---|---|
| Period | number | 10 | 2 – 200 |
它无法显示的内容
所有移动平均都有滞后，所以这条线的拐点总是晚于底层笔数的拐点，滞后量随周期增大。数值在不同周期或不同K线类型之间不可比，因为每根K线的笔数直接取决于一根K线覆盖了多少市场——这种比较请使用经过时间归一化的成交速度。计数对每笔成交一视同仁，不论大小，并且反映交易所和数据源如何聚合成交，所以同一市场的两个数据源可能得到不同的水平。
相关指标
- Unfinished Auctions — 逐笔成交与资金流
- Effort vs Result — 逐笔成交与资金流
- POC Drift (ticks) — 逐笔成交与资金流
- Cumulative buy volume — 逐笔成交与资金流
- Cumulative sell volume — 逐笔成交与资金流
- Buy/sell ratio — 逐笔成交与资金流
其他语言版本
Frequently asked questions
- 成交速度和成交速度 EMA 有什么区别？
- 成交速度用窗口内K线的实测持续时间去除成交笔数，把它换算成速率，即每分钟笔数。成交速度 EMA 对每根K线的原始成交笔数做指数移动平均，并保持这个单位。前者可以跨周期比较；后者是你正在看的这张图上成交活跃度的平滑视图。
- 成交速度的平滑应该用多少周期？
- 默认的 10 根K线是一个通用设置，能去掉大部分逐根噪音，同时仍在几根K线内作出反应。较短的周期适合希望线条快速反应的快周期图；较长的周期适合慢周期图或用来观察整个交易时段的活跃度，代价是更长的延迟和更长的预热期。
- 成交笔数会考虑单笔规模吗？
- 不会。每笔成交都算一次，不论数量多少，所以一笔 500 手和一笔 1 手贡献相同。要按规模加权，就同时看一条成交量序列；两者之间的差异本身就能说明成交的平均规模。