顾比倒数线适合在短期交易中使用，其最常用的周期是5分钟、15分钟和30分钟图表。这是因为顾比倒数线是一种用于确定趋势反转的技术指标，对于快速波动的市场相当有效。适用于股票、期货、外汇等多个市场，特别适合短期交易者寻找交易机会。在使用顾比倒数线时需要结合其他技术分析指标和基本面分析进行确认和筛选，以提高交易成功率。
顾比倒数是一种在研究或实验中广泛使用的方法，其精准使用需要注意两点：一是要明确所要比较的两个群体或事物，二是要正确计算出顾比倒数的值。
顾比倒数值越大，说明两个群体的差异越显著。
此外，使用顾比倒数时也需要注意样本量的大小和是否具有代表性，避免出现样本过小或样本选择偏差等问题引起的误差。
在实际应用中，顾比倒数除了可以用于判断两个群体差异的显著性外，还可以用于分析某种因素对人口或社会现象的影响。
例如，在统计一个地区的文盲率时，可以用顾比倒数来比较男女文盲率的差异，从而进一步研究男女教育水平的差异。
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
Copy code
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。