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

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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。