经验模态分解 EMD 趋势提取：把价格拆成「趋势+一堆周期+噪声」再拼回你要的趋势
移动平均会滞后、HP 滤波端点漂移、小波要选基——经验模态分解（EMD, Huang et al. 1998）换个思路：不预设基函数，直接按数据自身的局部极值反复「筛」出一组本征模态函数（IMF），高频在前、低频在后，最后一块是趋势残差。本文用 numpy 从零实现 sifting，在「慢饱和趋势+双周期+噪声」合成价格上把趋势 RMSE 压到约 4（接近 HP 滤波的 2.3），并诚实对比 MA / HP，拆穿端点漂移、模态混叠、噪声敏感、停止准则、计算成本五类真实陷阱（中阶）。