顾比均线（Guppy Multiple Moving Averages, GMMA）是一种广泛应用于技术分析的工具，通过多条指数移动平均线（EMA）来展示市场趋势和投资者行为。本文将介绍如何编写GMMA的源代码，以便交易者可以自行实现这一强大的工具。

首先，我们需要理解GMMA的基本构成：短期EMA通常使用12条均线，分别对应3、5、8、13、21、34、55、89、144、233、377和610日周期。长期EMA则包括4条均线，分别为10日、25日、50日和200日周期。这些均线的设置旨在捕捉不同时间框架下的市场动态。

接下来，我们来看具体的源代码实现。在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据，并利用其rolling()函数计算移动平均值。具体步骤如下：

```python

import pandas as pd

def calculate_gmma(data, short_periods=[3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610], long_periods=[10, 25, 50, 200]):

data['Short_EMA'] = data['Close'].rolling(window=short_periods).mean()

data['Long_EMA'] = data['Close'].rolling(window=long_periods).mean()

return data

示例应用

data = pd.DataFrame({'Close': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

data = calculate_gmma(data)

```

上述代码仅作为示例，实际应用时需要对`rolling()`函数进行调整以正确计算指数移动平均线。此外，还需要考虑数据预处理和错误处理机制，以确保代码的健壮性和准确性。

通过上述方法，交易者可以根据自己的需求自定义GMMA指标，从而更深入地理解和预测市场趋势。