经传多赢指标源码(通达信软件里这个是指标叫什么，最好给个源码？)
1. 通达信软件里这个是指标叫什么，最好给个源码？
叫水手买入，它是航海家水手版里面的一个公式（现改名为经传软件），红色买入黄色持股，绿色卖出，软件被人破解后指标流向市场，有大智慧格式的，通达信等格式的
2. 通达信软件里这个是指标叫什么，最好给个源码？
叫水手买入，它是航海家水手版里面的一个公式（现改名为经传软件），红色买入黄色持股，绿色卖出，软件被人破解后指标流向市场，有大智慧格式的，通达信等格式的
3. 经传许为切割线指标源码？
经传许为切割线指标是一种用于图像分割的算法，它可以通过计算图像中各个区域的灰度差异来实现自动分割。以下是一个Python实现的例子：
```python
import numpy as np
from PIL import Image
def xiezhou(img):
"""
计算斜率
"""
dx = np.array([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]], dtype=np.float32)
dy = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]], dtype=np.float32)
gx = np.abs(np.sum(np.multiply(dx,img)))
gy = np.abs(np.sum(np.multiply(dy,img)))
return gx + gy
def jingchuanxu(img):
"""
计算梯度值
"""
dx = np.array([[-3,-3,-3],[0,0,0],[3,3,3]], dtype=np.float32)
dy = np.array([[-3,0,-3],[-3,0,-3],[-3,0,-3]], dtype=np.float32)
gx = np.abs(np.sum(np.multiply(dx,img)))
gy = np.abs(np.sum(np.multiply(dy,img)))
return gx + gy
if __name__ == '__main__':
# 加载图像数据
img_file_path = "test.png"
img_data = Image.open(img_file_path).convert('L')
img_data_arr = np.asarray(img_data)
# 计算梯度值和斜率并保存结果
xz = xiezhou(img_data_arr)
jcx = jingchuanxu(img_data_arr)
# 保存结果图像
Image.fromarray(xz).save("xz.png")
Image.fromarray(jcx).save("jcx.png")
```
在这个例子中，我们使用了PIL库来加载图像数据，然后定义了两个函数分别计算梯度值和斜率，并将结果保存为图像文件。您可以根据需要进行修改和调整。
希望对您有所帮助！
4. 经传许为切割线指标源码？
经传许为切割线指标是一种用于图像分割的算法，它可以通过计算图像中各个区域的灰度差异来实现自动分割。以下是一个Python实现的例子：
```python
import numpy as np
from PIL import Image
def xiezhou(img):
"""
计算斜率
"""
dx = np.array([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]], dtype=np.float32)
dy = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]], dtype=np.float32)
gx = np.abs(np.sum(np.multiply(dx,img)))
gy = np.abs(np.sum(np.multiply(dy,img)))
return gx + gy
def jingchuanxu(img):
"""
计算梯度值
"""
dx = np.array([[-3,-3,-3],[0,0,0],[3,3,3]], dtype=np.float32)
dy = np.array([[-3,0,-3],[-3,0,-3],[-3,0,-3]], dtype=np.float32)
gx = np.abs(np.sum(np.multiply(dx,img)))
gy = np.abs(np.sum(np.multiply(dy,img)))
return gx + gy
if __name__ == '__main__':
# 加载图像数据
img_file_path = "test.png"
img_data = Image.open(img_file_path).convert('L')
img_data_arr = np.asarray(img_data)
# 计算梯度值和斜率并保存结果
xz = xiezhou(img_data_arr)
jcx = jingchuanxu(img_data_arr)
# 保存结果图像
Image.fromarray(xz).save("xz.png")
Image.fromarray(jcx).save("jcx.png")
```
在这个例子中，我们使用了PIL库来加载图像数据，然后定义了两个函数分别计算梯度值和斜率，并将结果保存为图像文件。您可以根据需要进行修改和调整。
希望对您有所帮助！
5. 通达信软件里这个是指标叫什么，最好给个源码？
叫水手买入，它是航海家水手版里面的一个公式（现改名为经传软件），红色买入黄色持股，绿色卖出，软件被人破解后指标流向市场，有大智慧格式的，通达信等格式的
6. 通达信软件里这个是指标叫什么，最好给个源码？
叫水手买入，它是航海家水手版里面的一个公式（现改名为经传软件），红色买入黄色持股，绿色卖出，软件被人破解后指标流向市场，有大智慧格式的，通达信等格式的
7. 经传许为切割线指标源码？
经传许为切割线指标是一种用于图像分割的算法，它可以通过计算图像中各个区域的灰度差异来实现自动分割。以下是一个Python实现的例子：
```python
import numpy as np
from PIL import Image
def xiezhou(img):
"""
计算斜率
"""
dx = np.array([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]], dtype=np.float32)
dy = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]], dtype=np.float32)
gx = np.abs(np.sum(np.multiply(dx,img)))
gy = np.abs(np.sum(np.multiply(dy,img)))
return gx + gy
def jingchuanxu(img):
"""
计算梯度值
"""
dx = np.array([[-3,-3,-3],[0,0,0],[3,3,3]], dtype=np.float32)
dy = np.array([[-3,0,-3],[-3,0,-3],[-3,0,-3]], dtype=np.float32)
gx = np.abs(np.sum(np.multiply(dx,img)))
gy = np.abs(np.sum(np.multiply(dy,img)))
return gx + gy
if __name__ == '__main__':
# 加载图像数据
img_file_path = "test.png"
img_data = Image.open(img_file_path).convert('L')
img_data_arr = np.asarray(img_data)
# 计算梯度值和斜率并保存结果
xz = xiezhou(img_data_arr)
jcx = jingchuanxu(img_data_arr)
# 保存结果图像
Image.fromarray(xz).save("xz.png")
Image.fromarray(jcx).save("jcx.png")
```
在这个例子中，我们使用了PIL库来加载图像数据，然后定义了两个函数分别计算梯度值和斜率，并将结果保存为图像文件。您可以根据需要进行修改和调整。
希望对您有所帮助！
8. 将，智能辅助线的代码，改为，金叉选股公式？
HHJSJDA:=(2.97*CLOSE+OPEN+LOW+HIGH)/6;
大:=(20*HHJSJDA+19*REF(HHJSJDA,1)+18*REF(HHJSJDA,2)+17*REF(HHJSJDA,3)+16*REF(HHJSJDA,4)+15*REF(HHJSJDA,5)+14*REF(HHJSJDA,6) +13*REF(HHJSJDA,7)+12*REF(HHJSJDA,8)+11*REF(HHJSJDA,9)+10*REF(HHJSJDA,10)+9*REF(HHJSJDA,11)+8*REF(HHJSJDA,12) +7*REF(HHJSJDA,13)+6*REF(HHJSJDA,14)+5*REF(HHJSJDA,15)+4*REF(HHJSJDA,16)+3*REF(HHJSJDA,17)+2*REF(HHJSJDA,18)+ REF(HHJSJDA,20))/210;
小:=MA(大,5);
XG:CROSS(大,小);
9. 将，智能辅助线的代码，改为，金叉选股公式？
HHJSJDA:=(2.97*CLOSE+OPEN+LOW+HIGH)/6;
大:=(20*HHJSJDA+19*REF(HHJSJDA,1)+18*REF(HHJSJDA,2)+17*REF(HHJSJDA,3)+16*REF(HHJSJDA,4)+15*REF(HHJSJDA,5)+14*REF(HHJSJDA,6) +13*REF(HHJSJDA,7)+12*REF(HHJSJDA,8)+11*REF(HHJSJDA,9)+10*REF(HHJSJDA,10)+9*REF(HHJSJDA,11)+8*REF(HHJSJDA,12) +7*REF(HHJSJDA,13)+6*REF(HHJSJDA,14)+5*REF(HHJSJDA,15)+4*REF(HHJSJDA,16)+3*REF(HHJSJDA,17)+2*REF(HHJSJDA,18)+ REF(HHJSJDA,20))/210;
小:=MA(大,5);
XG:CROSS(大,小);
10. 经传许为切割线指标源码？
经传许为切割线指标是一种用于图像分割的算法，它可以通过计算图像中各个区域的灰度差异来实现自动分割。以下是一个Python实现的例子：
```python
import numpy as np
from PIL import Image
def xiezhou(img):
"""
计算斜率
"""
dx = np.array([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]], dtype=np.float32)
dy = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]], dtype=np.float32)
gx = np.abs(np.sum(np.multiply(dx,img)))
gy = np.abs(np.sum(np.multiply(dy,img)))
return gx + gy
def jingchuanxu(img):
"""
计算梯度值
"""
dx = np.array([[-3,-3,-3],[0,0,0],[3,3,3]], dtype=np.float32)
dy = np.array([[-3,0,-3],[-3,0,-3],[-3,0,-3]], dtype=np.float32)
gx = np.abs(np.sum(np.multiply(dx,img)))
gy = np.abs(np.sum(np.multiply(dy,img)))
return gx + gy
if __name__ == '__main__':
# 加载图像数据
img_file_path = "test.png"
img_data = Image.open(img_file_path).convert('L')
img_data_arr = np.asarray(img_data)
# 计算梯度值和斜率并保存结果
xz = xiezhou(img_data_arr)
jcx = jingchuanxu(img_data_arr)
# 保存结果图像
Image.fromarray(xz).save("xz.png")
Image.fromarray(jcx).save("jcx.png")
```
在这个例子中，我们使用了PIL库来加载图像数据，然后定义了两个函数分别计算梯度值和斜率，并将结果保存为图像文件。您可以根据需要进行修改和调整。
希望对您有所帮助！
11. 将，智能辅助线的代码，改为，金叉选股公式？
HHJSJDA:=(2.97*CLOSE+OPEN+LOW+HIGH)/6;
大:=(20*HHJSJDA+19*REF(HHJSJDA,1)+18*REF(HHJSJDA,2)+17*REF(HHJSJDA,3)+16*REF(HHJSJDA,4)+15*REF(HHJSJDA,5)+14*REF(HHJSJDA,6) +13*REF(HHJSJDA,7)+12*REF(HHJSJDA,8)+11*REF(HHJSJDA,9)+10*REF(HHJSJDA,10)+9*REF(HHJSJDA,11)+8*REF(HHJSJDA,12) +7*REF(HHJSJDA,13)+6*REF(HHJSJDA,14)+5*REF(HHJSJDA,15)+4*REF(HHJSJDA,16)+3*REF(HHJSJDA,17)+2*REF(HHJSJDA,18)+ REF(HHJSJDA,20))/210;
小:=MA(大,5);
XG:CROSS(大,小);
12. 将，智能辅助线的代码，改为，金叉选股公式？
HHJSJDA:=(2.97*CLOSE+OPEN+LOW+HIGH)/6;
大:=(20*HHJSJDA+19*REF(HHJSJDA,1)+18*REF(HHJSJDA,2)+17*REF(HHJSJDA,3)+16*REF(HHJSJDA,4)+15*REF(HHJSJDA,5)+14*REF(HHJSJDA,6) +13*REF(HHJSJDA,7)+12*REF(HHJSJDA,8)+11*REF(HHJSJDA,9)+10*REF(HHJSJDA,10)+9*REF(HHJSJDA,11)+8*REF(HHJSJDA,12) +7*REF(HHJSJDA,13)+6*REF(HHJSJDA,14)+5*REF(HHJSJDA,15)+4*REF(HHJSJDA,16)+3*REF(HHJSJDA,17)+2*REF(HHJSJDA,18)+ REF(HHJSJDA,20))/210;
小:=MA(大,5);
XG:CROSS(大,小);
