摘要
GuppyMMARibbon 是 RTTA 对 Daryl Guppy 完整多重移动平均带的流式实现。它跟踪十二条 EMA（六条短期交易者均线和六条长期投资者均线）、两个组的平均值，以及短期平均减长期平均的价差。
更新 API
result = rtta.GuppyMMARibbon(fillna=True).update(price)
# 短期：result.s3, s5, s8, s10, s12, s15
# 长期：result.l30, l35, l40, l45, l50, l60
# 汇总：result.short_average, result.long_average, result.spread
周期固定为经典的顾比参数。当 fillna=False 时，在取得 60 个样本（最长 EMA 周期）之前，所有字段均为 NaN。
工作原理
顾比多重移动平均把“交易者”（快速 EMA）与“投资者”（慢速 EMA）分开。当短期组紧密聚拢，并与同样方向一致的长期组拉开距离时，趋势共识很强；两组收缩或彼此交错则表示犹豫。带状形式会公开每一条 EMA 供绘图使用，而不只提供两个平均值。
RTTA 还提供精简的同类指标 GuppyMultipleMovingAverage，只返回两个平均值及其价差。
递推公式
令 \(x_t\) 为价格。定义固定周期集合：
\[\mathcal{S} = \{3,5,8,10,12,15\}, \qquad
\mathcal{L} = \{30,35,40,45,50,60\}.\]
\[E^{(p)}_t = \operatorname{EMA}_p(x_t)
\quad\text{对每个 } p \in \mathcal{S} \cup \mathcal{L}\]
（RTTA 的 EMA 使用乘数 \(\alpha=2/(p+1)\)。）
\[\begin{aligned}
S^{\text{avg}}_t &= \tfrac16 \sum_{p\in\mathcal{S}} E^{(p)}_t \\
L^{\text{avg}}_t &= \tfrac16 \sum_{p\in\mathcal{L}} E^{(p)}_t \\
\operatorname{spread}_t &= S^{\text{avg}}_t - L^{\text{avg}}_t
\end{aligned}\]
命名输出一一对应：s3 \(=E^{(3)}_t\)，…，s15 \(=E^{(15)}_t\)；l30 \(=E^{(30)}_t\)，…，l60 \(=E^{(60)}_t\)，另加上述三个汇总值。内部 EMA 均以 fillna=True 构造，因此预热期间也有部分值；外层 fillna=False 时，只负责在前 59 根 K 线输出 NaN。
实现说明
该递推过程在 src/rtta/indicator.cpp 的 class GuppyMMARibbon 中实现。结果字段为 s3–s15、l30–l60、short_average、long_average 和 spread。