这段文字是关于股票指标教程系列中，如何计算平均方向指数（ADX）的讲解。

教程首先回顾了之前计算出的正向指标（+DI）和负向指标（-DI），这些指标是ADX的一部分。接着，教程开始定义ADX，并使用代码进行计算。

代码中，首先定义了两个变量，分别代表正向指标和负向指标的长度。然后，由于在之前的计算中，只考虑了从第二天开始的价格，因此在计算ADX时，需要考虑从第一个数据点开始的所有数据。

接下来，代码开始计算DX，即方向指标。DX的计算公式为：100 * |(+DI - -DI)| / (+DI + -DI)。代码中使用循环遍历所有数据点，并计算每个数据点的DX值。

最后，为了得到ADX，需要对DX进行14周期指数移动平均（EMA）。教程解释了，对DX进行EMA和对DX计算公式中所有指标进行EMA，然后乘以100的效果是一样的。

总结来说，这段文字详细讲解了如何通过代码计算ADX，包括计算DX和对DX进行EMA的步骤。教程还强调了在进行计算时，需要考虑数据点从第一个数据点开始的情况。

本视频教你如何在 Python 中计算平均方向指数 (ADX)，ADX 是 Welles Wilder 开发的方向性移动系统的一部分。 本系列的目的是在 Python 中教授数学知识。 为此，我们将使用技术分析中常用的许多流行的股票指标。 对于大多数指标，我们将首先讨论它们，它们的用途，然后教授如何在 Python 中编程它们，最后将它们实际显示在图表上。基本的图表应用程序来自之前的教程系列，这里：http://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDcR-u9O8LyLR7URiKuW-XZq所需文件：实际图表部分的示例代码：http://sentdex.com/sentiment-analysisbig-data-and-python-tutorials-algorithmic-trading/python-matplotlib-sample-code-charting-stocks-python/Python：http://python.orgNumpy：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpyMatplotlib：http://matplotlib.org/downloads.html