SMA 简单移动平均

上游序列的简单移动平均。这是 edge-first、可链 transform：消费所连上游节点的序列，可链式 price_factor → SMA → Crossover；未连接时按 symbol 自取。连到多个 Price Factor 时按标的 fan out 为 by_symbol。

做什么（One-liner）

上游序列的滚动均值（窗口默认 20）—— 喂给 MACD、Bollinger、momentum 链的基础平滑 primitive。

输入

• window（number，可选）—— 滚动窗口，默认 20。
• symbol（string，可选）—— 无上游序列时的兜底标的。

输出

• series —— SMA 序列（与输入对齐，预热为 None）。
• current —— 最新 SMA 值。
• by_symbol —— 连多个 Price Factor 时的 per-ticker 映射。

怎么用

1. 连一个上游 price_factor（或另一个 transform）。
2. 设置 window（默认 20）。
3. 输出 series 可接入下一个 transform。

核心公式

sma_t = series.rolling(window=window).mean()[t]

假设与适用场景

假设：等距时间戳 + 有序数值序列 + window ≥ 2。

适用：价格 smoothing、MACD 组件、GC/DC 策略；任意资产类别、任意频率。

不适用：weighted MA / EMA（用 compute_ema_v1）、adaptive window。

已知局限

1. 等权窗口对趋势拐点滞后（比 EMA 慢）。
2. 左对齐预热（前 window-1 个点为 None）。
3. 不处理 calendar gap。

参考文献

Murphy (1999), Technical Analysis of the Financial Markets。

Golden Test

tests/golden/fixtures/tier1/compute_sma/ —— 容差 1e-12 absolute，对标 pandas.Series.rolling().mean()，最后验证 2026-05-25，状态 passing。

Changelog

• 1.0.0 (2026-05-25) —— 作为 Layer-1 规范 transform 激活；并入已弃用 Layer-0 compute_sma 卡的治理字段。