顾比均线是由两组均线构成，短期组为3、5、8、10、12、15。长期组为：30、35、40、45、50、60。顾比均线由澳大利亚的投资家戴若-顾比先生发明，因此叫顾比线。顾比均线可以广泛运用于股票、期货和外汇交易中，只要是能运用K线图的投资项目均能运用。
顾比线主要是用来判断趋势的，趋势有短、中、长趋势，有1分钟趋势、5分钟趋势、15分钟趋势、30分钟趋势、1小时趋势、4小时趋势、日趋势、周趋势、月趋势。1、5、15分钟为短期。30分钟、1小时为中期。日、周、月线为长期趋势。也就是说做短线的看短期均线，中则看中，长则看长。
新手或者是普通投资者大多是看短线的，做短线的，在外汇市场中生存的时间最短，最终盈利的人不到10%，中线次之，盈利概率上升到50%，做长线的盈利者高达80%。
使用顾比技术分析之前,我们必须再次明确这一概念：市场的参与者包括短线的交易者和长线的投资者,其中改变市场趋势的是交易者,而投资者的参与和支持能使趋势得到有效的确认。
顾比线主要由2组均线组成。一组是短期均线，一组是长期均线。前者代表短期成本，后期代表长期成本。
简单说，短期均线是做短线人的成本，长期均线是做长线人的成本。外汇的平均线与股票是不一样的。股票是依据成交的手数和金额产生平均成交成本形成一根线。
顾比粘合指标（Ease of Movement，EMV）是一种技术分析指标，用于衡量价格和成交量之间的关系。它通过计算价格变动与成交量变动之比的移动平均值来评估市场的趋势和强度。其公式如下：
EMV = ((H+L)/2 - (H' + L')/2) / ((V/10000) / ((H-L)/2))
其中，H表示当日最高价，L表示当日最低价，H'表示前一日的最高价，L'表示前一日的最低价，V表示当日的成交量。
下面是用Python实现顾比粘合指标的代码示例：
python
Copy code
import pandas as pd
def EMV(df, n=14):
dm = ((df['High'] + df['Low']) / 2) - ((df['High'].shift(1) + df['Low'].shift(1)) / 2)
br = df['Volume'] / (df['High'] - df['Low'])
emv = dm / br
emv_ma = emv.rolling(n).mean()
return emv_ma
其中，df为股票数据的DataFrame，包括High、Low和Volume等列。n表示计算移动平均的周期，默认为14天。函数返回的是顾比粘合指标的移动平均值。
顾淮辞和乔温白的小说大结局相当温馨。经历了种种波折后，顾淮辞终于意识到乔温白才是他心中真正所爱，他放下了对白月光的执念，坚定地选择了乔温白。两人经历了磨合与成长，最终走到了一起，过上了幸福的生活。这个结局既符合读者的期待，也展现了爱情的真谛：珍惜眼前人，把握自己的幸福。