摘要
GuppyMultipleMovingAverage 是 RTTA 对顾比多重移动平均（MMA）的精简流式实现：每根 K 线更新六条短期 EMA 和六条长期 EMA，再汇总为短期组平均、长期组平均及二者价差。
更新 API
result = rtta.GuppyMultipleMovingAverage(fillna=True).update(price)
# result.short_average, result.long_average, result.spread
周期固定：短期为 \(\{3,5,8,10,12,15\}\)，长期为 \(\{30,35,40,45,50,60\}\)。当 fillna=False 时，在取得 60 个样本之前输出为 NaN。
工作原理
Daryl Guppy 的多重移动平均把市场参与者划分为两类：短期交易者与长期投资者。分别对两组 EMA 取平均可得到两条汇总曲线；二者之间的距离（spread）是衡量趋势强度 / 共识程度的简洁指标。如需完整的十二线带状图，请使用 GuppyMMARibbon。
递推公式
令 \(x_t\) 为价格，
\[\mathcal{S} = \{3,5,8,10,12,15\}, \qquad
\mathcal{L} = \{30,35,40,45,50,60\}.\]
\[\begin{aligned}
S^{\text{avg}}_t &= \tfrac16 \sum_{p\in\mathcal{S}} \operatorname{EMA}_p(x_t) \\
L^{\text{avg}}_t &= \tfrac16 \sum_{p\in\mathcal{L}} \operatorname{EMA}_p(x_t) \\
\operatorname{spread}_t &= S^{\text{avg}}_t - L^{\text{avg}}_t
\end{aligned}\]
每个 \(\operatorname{EMA}_p\) 都像 RTTA 的 class EMA 一样使用 \(\alpha=2/(p+1)\)。内部 EMA 在预热期间始终填充值；外层 fillna=False 时，只把前 59 个样本置为 NaN。
实现说明
该递推过程在 src/rtta/indicator.cpp 的 class GuppyMultipleMovingAverage 中实现。结果字段为 short_average、long_average 和 spread。