嘉可能趋势轨道指标源码(obos指标源码公式？)
1. obos指标源码公式？
你好，OBV（On-Balance Volume）指标源码公式：
```
MA(CLOSE, 30);
OBV:=IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),OBV+VOL,IF(CLOSE<REF(CLOSE,1),OBV-VOL,OBV));
```
其中，MA(CLOSE, 30)表示收盘价的30日简单移动平均线。
OBV的计算公式为：
1. 如果当日收盘价大于昨日收盘价，则OBV加上当日成交量；
2. 如果当日收盘价小于昨日收盘价，则OBV减去当日成交量；
3. 如果当日收盘价等于昨日收盘价，则OBV不变。
最终得到的OBV曲线可以和股价曲线一起绘制，用于分析股价上升或下降的动力和趋势强弱。
2. obos指标源码公式？
你好，OBV（On-Balance Volume）指标源码公式：
```
MA(CLOSE, 30);
OBV:=IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),OBV+VOL,IF(CLOSE<REF(CLOSE,1),OBV-VOL,OBV));
```
其中，MA(CLOSE, 30)表示收盘价的30日简单移动平均线。
OBV的计算公式为：
1. 如果当日收盘价大于昨日收盘价，则OBV加上当日成交量；
2. 如果当日收盘价小于昨日收盘价，则OBV减去当日成交量；
3. 如果当日收盘价等于昨日收盘价，则OBV不变。
最终得到的OBV曲线可以和股价曲线一起绘制，用于分析股价上升或下降的动力和趋势强弱。
3. 益马成交量指标源码？
益马成交量指标是一个技术分析指标，它可以用来确认股票价格趋势的强弱。以下是该指标的 Python 代码实现：
```python
def yima_volume(data, days=21, ref_days=63):
# 计算收盘价格的波动性
volatility = data['Close'].rolling(window=days).std()
# 计算基准线
base_line = data['Close'].rolling(window=ref_days).mean()
# 计算中心线
center_line = (data['Close'] - base_line) / (volatility * 2)
# 计算成交量加权移动平均线
weighted_vol = data['Volume'] * data['Close']
center_line = center_line.rolling(window=days).sum() /
data['Volume'].rolling(window=days).sum()
# 计算标准差
sd_line = center_line.rolling(window=days).std()
return center_line, sd_line
```
代码中 `data` 应该是一个包含开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量数据的 DataFrame，`days` 和 `ref_days` 分别表示计算成交量加权移动平均线和计算基准线的时间窗口大小。返回值是一个包含中心线和标准差的元组。
4. dmi指标源码？
DMI指标又叫动向指标或趋向指标，其全称叫“Directional Movement Index，简称DMI”，也是由美国技术分析大师威尔斯·威尔德（Wells Wilder）所创造的，是一种中长期股市技术分析（Technical Analysis）方法。
DMI指标是通过分析股票价格在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况，即多空双方的力量的变化受价格波动的影响而发生由均衡到失衡的循环过程，从而提供对趋势判断依据的一种技术指标。
dmi指标分类：DMI指标共有+DI（即PDI，下同)、-DI（即MDI，下同)、ADX、ADXR四条线，也是它的四个参数值，它分为多空指标(+DI、-DI)和趋向指标(ADX、ADXR)两组指标。
dmi指标公式源码
TR：=EXPMEMA（MAX（MAX（HIGH-LOW，ABS（HIGH-ref（CLOSE，1））），ABS（ref（CLOSE，1）-LOW）），N）；
HD：=HIGH-ref（HIGH，1）；
LD：=ref（LOW，1）-LOW；
DMP：=EXPMEMA（IF（HD0&&HDLD，HD，0），N）；
DMM：=EXPMEMA（IF（LD0&&LDHD，LD，0），N）；
PDI：=DMP*100/TR，COLORFFFFFF；
DRAWTEXT_FIX（CO，0.01，0.9，0''），COLORRED；
DRAWTEXT_FIX（CO，1，1，0，''），COLORRED；
MDI：=DMM*100/TR，COLOR00FFFF；
ADX：=EXPMEMA（ABS（MDI-PDI）/（MDI+PDI）*100，M），COLOR0000FF，LINETHICK2；
ADXR：=EXPMEMA（ADX，M），COLOR00FF00，LINETHICK2；
DYNAINFO（9）0 AND CROSS（ADX，MDI） AND CROSS（ADXR，MDI） AND PDIMDI；
5. 益马成交量指标源码？
益马成交量指标是一个技术分析指标，它可以用来确认股票价格趋势的强弱。以下是该指标的 Python 代码实现：
```python
def yima_volume(data, days=21, ref_days=63):
# 计算收盘价格的波动性
volatility = data['Close'].rolling(window=days).std()
# 计算基准线
base_line = data['Close'].rolling(window=ref_days).mean()
# 计算中心线
center_line = (data['Close'] - base_line) / (volatility * 2)
# 计算成交量加权移动平均线
weighted_vol = data['Volume'] * data['Close']
center_line = center_line.rolling(window=days).sum() /
data['Volume'].rolling(window=days).sum()
# 计算标准差
sd_line = center_line.rolling(window=days).std()
return center_line, sd_line
```
代码中 `data` 应该是一个包含开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量数据的 DataFrame，`days` 和 `ref_days` 分别表示计算成交量加权移动平均线和计算基准线的时间窗口大小。返回值是一个包含中心线和标准差的元组。
6. dmi指标源码？
DMI指标又叫动向指标或趋向指标，其全称叫“Directional Movement Index，简称DMI”，也是由美国技术分析大师威尔斯·威尔德（Wells Wilder）所创造的，是一种中长期股市技术分析（Technical Analysis）方法。
DMI指标是通过分析股票价格在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况，即多空双方的力量的变化受价格波动的影响而发生由均衡到失衡的循环过程，从而提供对趋势判断依据的一种技术指标。
dmi指标分类：DMI指标共有+DI（即PDI，下同)、-DI（即MDI，下同)、ADX、ADXR四条线，也是它的四个参数值，它分为多空指标(+DI、-DI)和趋向指标(ADX、ADXR)两组指标。
dmi指标公式源码
TR：=EXPMEMA（MAX（MAX（HIGH-LOW，ABS（HIGH-ref（CLOSE，1））），ABS（ref（CLOSE，1）-LOW）），N）；
HD：=HIGH-ref（HIGH，1）；
LD：=ref（LOW，1）-LOW；
DMP：=EXPMEMA（IF（HD0&&HDLD，HD，0），N）；
DMM：=EXPMEMA（IF（LD0&&LDHD，LD，0），N）；
PDI：=DMP*100/TR，COLORFFFFFF；
DRAWTEXT_FIX（CO，0.01，0.9，0''），COLORRED；
DRAWTEXT_FIX（CO，1，1，0，''），COLORRED；
MDI：=DMM*100/TR，COLOR00FFFF；
ADX：=EXPMEMA（ABS（MDI-PDI）/（MDI+PDI）*100，M），COLOR0000FF，LINETHICK2；
ADXR：=EXPMEMA（ADX，M），COLOR00FF00，LINETHICK2；
DYNAINFO（9）0 AND CROSS（ADX，MDI） AND CROSS（ADXR，MDI） AND PDIMDI；
7. obos指标源码公式？
你好，OBV（On-Balance Volume）指标源码公式：
```
MA(CLOSE, 30);
OBV:=IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),OBV+VOL,IF(CLOSE<REF(CLOSE,1),OBV-VOL,OBV));
```
其中，MA(CLOSE, 30)表示收盘价的30日简单移动平均线。
OBV的计算公式为：
1. 如果当日收盘价大于昨日收盘价，则OBV加上当日成交量；
2. 如果当日收盘价小于昨日收盘价，则OBV减去当日成交量；
3. 如果当日收盘价等于昨日收盘价，则OBV不变。
最终得到的OBV曲线可以和股价曲线一起绘制，用于分析股价上升或下降的动力和趋势强弱。
8. 益马成交量指标源码？
益马成交量指标是一个技术分析指标，它可以用来确认股票价格趋势的强弱。以下是该指标的 Python 代码实现：
```python
def yima_volume(data, days=21, ref_days=63):
# 计算收盘价格的波动性
volatility = data['Close'].rolling(window=days).std()
# 计算基准线
base_line = data['Close'].rolling(window=ref_days).mean()
# 计算中心线
center_line = (data['Close'] - base_line) / (volatility * 2)
# 计算成交量加权移动平均线
weighted_vol = data['Volume'] * data['Close']
center_line = center_line.rolling(window=days).sum() /
data['Volume'].rolling(window=days).sum()
# 计算标准差
sd_line = center_line.rolling(window=days).std()
return center_line, sd_line
```
代码中 `data` 应该是一个包含开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量数据的 DataFrame，`days` 和 `ref_days` 分别表示计算成交量加权移动平均线和计算基准线的时间窗口大小。返回值是一个包含中心线和标准差的元组。
9. dmi指标源码？
DMI指标又叫动向指标或趋向指标，其全称叫“Directional Movement Index，简称DMI”，也是由美国技术分析大师威尔斯·威尔德（Wells Wilder）所创造的，是一种中长期股市技术分析（Technical Analysis）方法。
DMI指标是通过分析股票价格在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况，即多空双方的力量的变化受价格波动的影响而发生由均衡到失衡的循环过程，从而提供对趋势判断依据的一种技术指标。
dmi指标分类：DMI指标共有+DI（即PDI，下同)、-DI（即MDI，下同)、ADX、ADXR四条线，也是它的四个参数值，它分为多空指标(+DI、-DI)和趋向指标(ADX、ADXR)两组指标。
dmi指标公式源码
TR：=EXPMEMA（MAX（MAX（HIGH-LOW，ABS（HIGH-ref（CLOSE，1））），ABS（ref（CLOSE，1）-LOW）），N）；
HD：=HIGH-ref（HIGH，1）；
LD：=ref（LOW，1）-LOW；
DMP：=EXPMEMA（IF（HD0&&HDLD，HD，0），N）；
DMM：=EXPMEMA（IF（LD0&&LDHD，LD，0），N）；
PDI：=DMP*100/TR，COLORFFFFFF；
DRAWTEXT_FIX（CO，0.01，0.9，0''），COLORRED；
DRAWTEXT_FIX（CO，1，1，0，''），COLORRED；
MDI：=DMM*100/TR，COLOR00FFFF；
ADX：=EXPMEMA（ABS（MDI-PDI）/（MDI+PDI）*100，M），COLOR0000FF，LINETHICK2；
ADXR：=EXPMEMA（ADX，M），COLOR00FF00，LINETHICK2；
DYNAINFO（9）0 AND CROSS（ADX，MDI） AND CROSS（ADXR，MDI） AND PDIMDI；
10. 益马成交量指标源码？
益马成交量指标是一个技术分析指标，它可以用来确认股票价格趋势的强弱。以下是该指标的 Python 代码实现：
```python
def yima_volume(data, days=21, ref_days=63):
# 计算收盘价格的波动性
volatility = data['Close'].rolling(window=days).std()
# 计算基准线
base_line = data['Close'].rolling(window=ref_days).mean()
# 计算中心线
center_line = (data['Close'] - base_line) / (volatility * 2)
# 计算成交量加权移动平均线
weighted_vol = data['Volume'] * data['Close']
center_line = center_line.rolling(window=days).sum() /
data['Volume'].rolling(window=days).sum()
# 计算标准差
sd_line = center_line.rolling(window=days).std()
return center_line, sd_line
```
代码中 `data` 应该是一个包含开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量数据的 DataFrame，`days` 和 `ref_days` 分别表示计算成交量加权移动平均线和计算基准线的时间窗口大小。返回值是一个包含中心线和标准差的元组。
11. obos指标源码公式？
你好，OBV（On-Balance Volume）指标源码公式：
```
MA(CLOSE, 30);
OBV:=IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),OBV+VOL,IF(CLOSE<REF(CLOSE,1),OBV-VOL,OBV));
```
其中，MA(CLOSE, 30)表示收盘价的30日简单移动平均线。
OBV的计算公式为：
1. 如果当日收盘价大于昨日收盘价，则OBV加上当日成交量；
2. 如果当日收盘价小于昨日收盘价，则OBV减去当日成交量；
3. 如果当日收盘价等于昨日收盘价，则OBV不变。
最终得到的OBV曲线可以和股价曲线一起绘制，用于分析股价上升或下降的动力和趋势强弱。
12. 委比指标公式源码？
集合竞价量比
量比:=V/REF(MA(V,5),1);
D1:=ISBUYORDER AND DYNAINFO(9)*C/100>=50;{分笔买入单>50万}
D2:=(DYNAINFO(23)-DYNAINFO(22))/CAPITAL*100>=0.4;{内外盘净};
ST:=NOT(NAMELIKE('S') OR NAMELIKE('*S'));
T1:=DYNAINFO(11)/DYNAINFO(4)>=1.03 AND DYNAINFO(11)/DYNAINFO(4)<=1.05 AND ST;
T2:=H/DYNAINFO(3)<=1.075 AND C/DYNAINFO(3)<=1.06 AND C>=DYNAINFO(11) AND C<H;
T3:=FROMOPEN>=10 AND FROMOPEN<=220;{时间控制}
预警:=T1 AND T2 AND T3 AND D1 AND D2;
流通股本:=FINANCE(1)/10000000<=30;
换手率:=COUNT(VOL/CAPITAL*100<3,N)=0;
现价:=DYNAINFO(7);
均价:=DYNAINFO(11)+(DYNAINFO(11)*0.021);
条件:=IF(现价>均价,1,0);
集合竞价选股:量比 AND 预警 AND 流通股本 AND 条件;
13. 委比指标公式源码？
集合竞价量比
量比:=V/REF(MA(V,5),1);
D1:=ISBUYORDER AND DYNAINFO(9)*C/100>=50;{分笔买入单>50万}
D2:=(DYNAINFO(23)-DYNAINFO(22))/CAPITAL*100>=0.4;{内外盘净};
ST:=NOT(NAMELIKE('S') OR NAMELIKE('*S'));
T1:=DYNAINFO(11)/DYNAINFO(4)>=1.03 AND DYNAINFO(11)/DYNAINFO(4)<=1.05 AND ST;
T2:=H/DYNAINFO(3)<=1.075 AND C/DYNAINFO(3)<=1.06 AND C>=DYNAINFO(11) AND C<H;
T3:=FROMOPEN>=10 AND FROMOPEN<=220;{时间控制}
预警:=T1 AND T2 AND T3 AND D1 AND D2;
流通股本:=FINANCE(1)/10000000<=30;
换手率:=COUNT(VOL/CAPITAL*100<3,N)=0;
现价:=DYNAINFO(7);
均价:=DYNAINFO(11)+(DYNAINFO(11)*0.021);
条件:=IF(现价>均价,1,0);
集合竞价选股:量比 AND 预警 AND 流通股本 AND 条件;
14. dmi指标源码？
DMI指标又叫动向指标或趋向指标，其全称叫“Directional Movement Index，简称DMI”，也是由美国技术分析大师威尔斯·威尔德（Wells Wilder）所创造的，是一种中长期股市技术分析（Technical Analysis）方法。
DMI指标是通过分析股票价格在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况，即多空双方的力量的变化受价格波动的影响而发生由均衡到失衡的循环过程，从而提供对趋势判断依据的一种技术指标。
dmi指标分类：DMI指标共有+DI（即PDI，下同)、-DI（即MDI，下同)、ADX、ADXR四条线，也是它的四个参数值，它分为多空指标(+DI、-DI)和趋向指标(ADX、ADXR)两组指标。
dmi指标公式源码
TR：=EXPMEMA（MAX（MAX（HIGH-LOW，ABS（HIGH-ref（CLOSE，1））），ABS（ref（CLOSE，1）-LOW）），N）；
HD：=HIGH-ref（HIGH，1）；
LD：=ref（LOW，1）-LOW；
DMP：=EXPMEMA（IF（HD0&&HDLD，HD，0），N）；
DMM：=EXPMEMA（IF（LD0&&LDHD，LD，0），N）；
PDI：=DMP*100/TR，COLORFFFFFF；
DRAWTEXT_FIX（CO，0.01，0.9，0''），COLORRED；
DRAWTEXT_FIX（CO，1，1，0，''），COLORRED；
MDI：=DMM*100/TR，COLOR00FFFF；
ADX：=EXPMEMA（ABS（MDI-PDI）/（MDI+PDI）*100，M），COLOR0000FF，LINETHICK2；
ADXR：=EXPMEMA（ADX，M），COLOR00FF00，LINETHICK2；
DYNAINFO（9）0 AND CROSS（ADX，MDI） AND CROSS（ADXR，MDI） AND PDIMDI；
15. 委比指标公式源码？
集合竞价量比
量比:=V/REF(MA(V,5),1);
D1:=ISBUYORDER AND DYNAINFO(9)*C/100>=50;{分笔买入单>50万}
D2:=(DYNAINFO(23)-DYNAINFO(22))/CAPITAL*100>=0.4;{内外盘净};
ST:=NOT(NAMELIKE('S') OR NAMELIKE('*S'));
T1:=DYNAINFO(11)/DYNAINFO(4)>=1.03 AND DYNAINFO(11)/DYNAINFO(4)<=1.05 AND ST;
T2:=H/DYNAINFO(3)<=1.075 AND C/DYNAINFO(3)<=1.06 AND C>=DYNAINFO(11) AND C<H;
T3:=FROMOPEN>=10 AND FROMOPEN<=220;{时间控制}
预警:=T1 AND T2 AND T3 AND D1 AND D2;
流通股本:=FINANCE(1)/10000000<=30;
换手率:=COUNT(VOL/CAPITAL*100<3,N)=0;
现价:=DYNAINFO(7);
均价:=DYNAINFO(11)+(DYNAINFO(11)*0.021);
条件:=IF(现价>均价,1,0);
集合竞价选股:量比 AND 预警 AND 流通股本 AND 条件;
16. cyc指标公式源码？
Cyc指标（Cycle Indicator）是一种用于研究股票、期货、外汇等市场的技术指标。它的计算方法比较复杂，涉及到多个参数和数学公式。以下是Cyc指标的计算公式源码，供参考：
```
// 计算Cyc指标
double[] Cyc(double[] close, int n, double w) {
// 初始化变量
double[] cycle = new double[close.Length];
double[] trend = new double[close.Length];
double[] deviation = new double[close.Length];
double[] period = new double[close.Length];
double[] smooth = new double[close.Length];
double[] dc = new double[close.Length];
double[] cyc = new double[close.Length];
double[] sum1 = new double[close.Length];
double[] sum2 = new double[close.Length];
double[] sum3 = new double[close.Length];
double[] sum4 = new double[close.Length];
double[] sum5 = new double[close.Length];
double[] sum6 = new double[close.Length];
double[] sum7 = new double[close.Length];
double[] sum8 = new double[close.Length];
double[] sum9 = new double[close.Length];
// 计算周期
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
// 计算价格波动率
double sum = 0;
for (int j = i - n; j <= i; j++) {
sum += Math.Abs(close[j] - close[j - 1]);
}
deviation[i] = sum / n;
// 计算周期
if (deviation[i] != 0) {
period[i] = 0.5 / (deviation[i] / close[i - 1]);
} else {
period[i] = period[i - 1];
}
}
// 计算趋势
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
if (i == n + 1) {
trend[i] = 0.5 * (close[i] - close[i - n]);
} else {
trend[i] = (1 - w) * trend[i - 1] + w * 0.5 * (close[i] - close[i - n]);
}
}
// 计算平滑系数
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
smooth[i] = 0.15 * period[i] + 0.85 * smooth[i - 1];
}
// 计算DC
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
dc[i] = 0.5 * (1 + Math.Cos(2 * Math.PI / smooth[i]));
}
// 计算Cyc
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
sum1[i] = 0.0962 * close[i] + 0.5769 * close[i - 2] - 0.5769 * close[i - 4] - 0.0962 * close[i - 6];
sum2[i] = 0.075 * sum1[i] + 0.54 * sum1[i - 1] + 0.54 * sum1[i - 2] + 0.075 * sum1[i - 3];
sum3[i] = sum2[i] - dc[i] * sum2[i];
sum4[i] = 0.0962 * sum3[i] + 0.5769 * sum3[i - 2] - 0.5769 * sum3[i - 4] - 0.0962 * sum3[i - 6];
sum5[i] = 0.075 * sum4[i] + 0.54 * sum4[i - 1] + 0.54 * sum4[i - 2] + 0.075 * sum4[i - 3];
sum6[i] = sum5[i] - dc[i] * sum5[i];
sum7[i] = 0.0962 * sum6[i] + 0.5769 * sum6[i - 2] - 0.5769 * sum6[i - 4] - 0.0962 * sum6[i - 6];
sum8[i] = 0.075 * sum7[i] + 0.54 * sum7[i - 1] + 0.54 * sum7[i - 2] + 0.075 * sum7[i - 3];
sum9[i] = sum8[i] - dc[i] * sum8[i];
cyc[i] = 0.2 * sum9[i] + 0.8 * cyc[i - 1];
}
return cyc;
}
```
其中，参数`close`表示收盘价序列，`n`表示周期长度，`w`表示趋势平滑系数。该源码中包含了Cyc指标的完整计算过程，可以直接调用该方法进行计算。
17. cyc指标公式源码？
Cyc指标（Cycle Indicator）是一种用于研究股票、期货、外汇等市场的技术指标。它的计算方法比较复杂，涉及到多个参数和数学公式。以下是Cyc指标的计算公式源码，供参考：
```
// 计算Cyc指标
double[] Cyc(double[] close, int n, double w) {
// 初始化变量
double[] cycle = new double[close.Length];
double[] trend = new double[close.Length];
double[] deviation = new double[close.Length];
double[] period = new double[close.Length];
double[] smooth = new double[close.Length];
double[] dc = new double[close.Length];
double[] cyc = new double[close.Length];
double[] sum1 = new double[close.Length];
double[] sum2 = new double[close.Length];
double[] sum3 = new double[close.Length];
double[] sum4 = new double[close.Length];
double[] sum5 = new double[close.Length];
double[] sum6 = new double[close.Length];
double[] sum7 = new double[close.Length];
double[] sum8 = new double[close.Length];
double[] sum9 = new double[close.Length];
// 计算周期
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
// 计算价格波动率
double sum = 0;
for (int j = i - n; j <= i; j++) {
sum += Math.Abs(close[j] - close[j - 1]);
}
deviation[i] = sum / n;
// 计算周期
if (deviation[i] != 0) {
period[i] = 0.5 / (deviation[i] / close[i - 1]);
} else {
period[i] = period[i - 1];
}
}
// 计算趋势
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
if (i == n + 1) {
trend[i] = 0.5 * (close[i] - close[i - n]);
} else {
trend[i] = (1 - w) * trend[i - 1] + w * 0.5 * (close[i] - close[i - n]);
}
}
// 计算平滑系数
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
smooth[i] = 0.15 * period[i] + 0.85 * smooth[i - 1];
}
// 计算DC
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
dc[i] = 0.5 * (1 + Math.Cos(2 * Math.PI / smooth[i]));
}
// 计算Cyc
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
sum1[i] = 0.0962 * close[i] + 0.5769 * close[i - 2] - 0.5769 * close[i - 4] - 0.0962 * close[i - 6];
sum2[i] = 0.075 * sum1[i] + 0.54 * sum1[i - 1] + 0.54 * sum1[i - 2] + 0.075 * sum1[i - 3];
sum3[i] = sum2[i] - dc[i] * sum2[i];
sum4[i] = 0.0962 * sum3[i] + 0.5769 * sum3[i - 2] - 0.5769 * sum3[i - 4] - 0.0962 * sum3[i - 6];
sum5[i] = 0.075 * sum4[i] + 0.54 * sum4[i - 1] + 0.54 * sum4[i - 2] + 0.075 * sum4[i - 3];
sum6[i] = sum5[i] - dc[i] * sum5[i];
sum7[i] = 0.0962 * sum6[i] + 0.5769 * sum6[i - 2] - 0.5769 * sum6[i - 4] - 0.0962 * sum6[i - 6];
sum8[i] = 0.075 * sum7[i] + 0.54 * sum7[i - 1] + 0.54 * sum7[i - 2] + 0.075 * sum7[i - 3];
sum9[i] = sum8[i] - dc[i] * sum8[i];
cyc[i] = 0.2 * sum9[i] + 0.8 * cyc[i - 1];
}
return cyc;
}
```
其中，参数`close`表示收盘价序列，`n`表示周期长度，`w`表示趋势平滑系数。该源码中包含了Cyc指标的完整计算过程，可以直接调用该方法进行计算。
18. cyc指标公式源码？
Cyc指标（Cycle Indicator）是一种用于研究股票、期货、外汇等市场的技术指标。它的计算方法比较复杂，涉及到多个参数和数学公式。以下是Cyc指标的计算公式源码，供参考：
```
// 计算Cyc指标
double[] Cyc(double[] close, int n, double w) {
// 初始化变量
double[] cycle = new double[close.Length];
double[] trend = new double[close.Length];
double[] deviation = new double[close.Length];
double[] period = new double[close.Length];
double[] smooth = new double[close.Length];
double[] dc = new double[close.Length];
double[] cyc = new double[close.Length];
double[] sum1 = new double[close.Length];
double[] sum2 = new double[close.Length];
double[] sum3 = new double[close.Length];
double[] sum4 = new double[close.Length];
double[] sum5 = new double[close.Length];
double[] sum6 = new double[close.Length];
double[] sum7 = new double[close.Length];
double[] sum8 = new double[close.Length];
double[] sum9 = new double[close.Length];
// 计算周期
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
// 计算价格波动率
double sum = 0;
for (int j = i - n; j <= i; j++) {
sum += Math.Abs(close[j] - close[j - 1]);
}
deviation[i] = sum / n;
// 计算周期
if (deviation[i] != 0) {
period[i] = 0.5 / (deviation[i] / close[i - 1]);
} else {
period[i] = period[i - 1];
}
}
// 计算趋势
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
if (i == n + 1) {
trend[i] = 0.5 * (close[i] - close[i - n]);
} else {
trend[i] = (1 - w) * trend[i - 1] + w * 0.5 * (close[i] - close[i - n]);
}
}
// 计算平滑系数
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
smooth[i] = 0.15 * period[i] + 0.85 * smooth[i - 1];
}
// 计算DC
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
dc[i] = 0.5 * (1 + Math.Cos(2 * Math.PI / smooth[i]));
}
// 计算Cyc
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
sum1[i] = 0.0962 * close[i] + 0.5769 * close[i - 2] - 0.5769 * close[i - 4] - 0.0962 * close[i - 6];
sum2[i] = 0.075 * sum1[i] + 0.54 * sum1[i - 1] + 0.54 * sum1[i - 2] + 0.075 * sum1[i - 3];
sum3[i] = sum2[i] - dc[i] * sum2[i];
sum4[i] = 0.0962 * sum3[i] + 0.5769 * sum3[i - 2] - 0.5769 * sum3[i - 4] - 0.0962 * sum3[i - 6];
sum5[i] = 0.075 * sum4[i] + 0.54 * sum4[i - 1] + 0.54 * sum4[i - 2] + 0.075 * sum4[i - 3];
sum6[i] = sum5[i] - dc[i] * sum5[i];
sum7[i] = 0.0962 * sum6[i] + 0.5769 * sum6[i - 2] - 0.5769 * sum6[i - 4] - 0.0962 * sum6[i - 6];
sum8[i] = 0.075 * sum7[i] + 0.54 * sum7[i - 1] + 0.54 * sum7[i - 2] + 0.075 * sum7[i - 3];
sum9[i] = sum8[i] - dc[i] * sum8[i];
cyc[i] = 0.2 * sum9[i] + 0.8 * cyc[i - 1];
}
return cyc;
}
```
其中，参数`close`表示收盘价序列，`n`表示周期长度，`w`表示趋势平滑系数。该源码中包含了Cyc指标的完整计算过程，可以直接调用该方法进行计算。
19. 红柱飞龙指标公式源码？
红柱飞龙指标公式是一种技术分析指标，用于预测股票价格的变化趋势。它基于红柱和蓝柱的变化来计算，其中红柱代表阳线的变化，蓝柱代表阴线的变化。红柱飞龙指标公式如下：红柱飞龙 = (EMA(CLOSE，6) - EMA(CLOSE，12)) - (EMA(CLOSE，10) - EMA(CLOSE，20))其中，EMA代表指数平均数，CLOSE表示收盘价。该公式可以在大部分交易软件中进行编码实现。具体实现如下：1.计算EMA(CLOSE，6)，即收盘价的6日指数平均数。2.计算EMA(CLOSE，12)，即收盘价的12日指数平均数。3.计算EMA(CLOSE，10)，即收盘价的10日指数平均数。4.计算EMA(CLOSE，20)，即收盘价的20日指数平均数。5.将第一和第二步计算得到的结果相减，得到红柱。6.将第三和第四步计算得到的结果相减，得到蓝柱。7.将红柱减去蓝柱，得到红柱飞龙。以上是红柱飞龙指标公式的详细实现方法，可以在交易软件中进行代码编写和调试。
20. 红柱飞龙指标公式源码？
红柱飞龙指标公式是一种技术分析指标，用于预测股票价格的变化趋势。它基于红柱和蓝柱的变化来计算，其中红柱代表阳线的变化，蓝柱代表阴线的变化。红柱飞龙指标公式如下：红柱飞龙 = (EMA(CLOSE，6) - EMA(CLOSE，12)) - (EMA(CLOSE，10) - EMA(CLOSE，20))其中，EMA代表指数平均数，CLOSE表示收盘价。该公式可以在大部分交易软件中进行编码实现。具体实现如下：1.计算EMA(CLOSE，6)，即收盘价的6日指数平均数。2.计算EMA(CLOSE，12)，即收盘价的12日指数平均数。3.计算EMA(CLOSE，10)，即收盘价的10日指数平均数。4.计算EMA(CLOSE，20)，即收盘价的20日指数平均数。5.将第一和第二步计算得到的结果相减，得到红柱。6.将第三和第四步计算得到的结果相减，得到蓝柱。7.将红柱减去蓝柱，得到红柱飞龙。以上是红柱飞龙指标公式的详细实现方法，可以在交易软件中进行代码编写和调试。
21. 红柱飞龙指标公式源码？
红柱飞龙指标公式是一种技术分析指标，用于预测股票价格的变化趋势。它基于红柱和蓝柱的变化来计算，其中红柱代表阳线的变化，蓝柱代表阴线的变化。红柱飞龙指标公式如下：红柱飞龙 = (EMA(CLOSE，6) - EMA(CLOSE，12)) - (EMA(CLOSE，10) - EMA(CLOSE，20))其中，EMA代表指数平均数，CLOSE表示收盘价。该公式可以在大部分交易软件中进行编码实现。具体实现如下：1.计算EMA(CLOSE，6)，即收盘价的6日指数平均数。2.计算EMA(CLOSE，12)，即收盘价的12日指数平均数。3.计算EMA(CLOSE，10)，即收盘价的10日指数平均数。4.计算EMA(CLOSE，20)，即收盘价的20日指数平均数。5.将第一和第二步计算得到的结果相减，得到红柱。6.将第三和第四步计算得到的结果相减，得到蓝柱。7.将红柱减去蓝柱，得到红柱飞龙。以上是红柱飞龙指标公式的详细实现方法，可以在交易软件中进行代码编写和调试。
22. cyc指标公式源码？
Cyc指标（Cycle Indicator）是一种用于研究股票、期货、外汇等市场的技术指标。它的计算方法比较复杂，涉及到多个参数和数学公式。以下是Cyc指标的计算公式源码，供参考：
```
// 计算Cyc指标
double[] Cyc(double[] close, int n, double w) {
// 初始化变量
double[] cycle = new double[close.Length];
double[] trend = new double[close.Length];
double[] deviation = new double[close.Length];
double[] period = new double[close.Length];
double[] smooth = new double[close.Length];
double[] dc = new double[close.Length];
double[] cyc = new double[close.Length];
double[] sum1 = new double[close.Length];
double[] sum2 = new double[close.Length];
double[] sum3 = new double[close.Length];
double[] sum4 = new double[close.Length];
double[] sum5 = new double[close.Length];
double[] sum6 = new double[close.Length];
double[] sum7 = new double[close.Length];
double[] sum8 = new double[close.Length];
double[] sum9 = new double[close.Length];
// 计算周期
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
// 计算价格波动率
double sum = 0;
for (int j = i - n; j <= i; j++) {
sum += Math.Abs(close[j] - close[j - 1]);
}
deviation[i] = sum / n;
// 计算周期
if (deviation[i] != 0) {
period[i] = 0.5 / (deviation[i] / close[i - 1]);
} else {
period[i] = period[i - 1];
}
}
// 计算趋势
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
if (i == n + 1) {
trend[i] = 0.5 * (close[i] - close[i - n]);
} else {
trend[i] = (1 - w) * trend[i - 1] + w * 0.5 * (close[i] - close[i - n]);
}
}
// 计算平滑系数
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
smooth[i] = 0.15 * period[i] + 0.85 * smooth[i - 1];
}
// 计算DC
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
dc[i] = 0.5 * (1 + Math.Cos(2 * Math.PI / smooth[i]));
}
// 计算Cyc
for (int i = n + 1; i < close.Length; i++) {
sum1[i] = 0.0962 * close[i] + 0.5769 * close[i - 2] - 0.5769 * close[i - 4] - 0.0962 * close[i - 6];
sum2[i] = 0.075 * sum1[i] + 0.54 * sum1[i - 1] + 0.54 * sum1[i - 2] + 0.075 * sum1[i - 3];
sum3[i] = sum2[i] - dc[i] * sum2[i];
sum4[i] = 0.0962 * sum3[i] + 0.5769 * sum3[i - 2] - 0.5769 * sum3[i - 4] - 0.0962 * sum3[i - 6];
sum5[i] = 0.075 * sum4[i] + 0.54 * sum4[i - 1] + 0.54 * sum4[i - 2] + 0.075 * sum4[i - 3];
sum6[i] = sum5[i] - dc[i] * sum5[i];
sum7[i] = 0.0962 * sum6[i] + 0.5769 * sum6[i - 2] - 0.5769 * sum6[i - 4] - 0.0962 * sum6[i - 6];
sum8[i] = 0.075 * sum7[i] + 0.54 * sum7[i - 1] + 0.54 * sum7[i - 2] + 0.075 * sum7[i - 3];
sum9[i] = sum8[i] - dc[i] * sum8[i];
cyc[i] = 0.2 * sum9[i] + 0.8 * cyc[i - 1];
}
return cyc;
}
```
其中，参数`close`表示收盘价序列，`n`表示周期长度，`w`表示趋势平滑系数。该源码中包含了Cyc指标的完整计算过程，可以直接调用该方法进行计算。
23. 红柱飞龙指标公式源码？
红柱飞龙指标公式是一种技术分析指标，用于预测股票价格的变化趋势。它基于红柱和蓝柱的变化来计算，其中红柱代表阳线的变化，蓝柱代表阴线的变化。红柱飞龙指标公式如下：红柱飞龙 = (EMA(CLOSE，6) - EMA(CLOSE，12)) - (EMA(CLOSE，10) - EMA(CLOSE，20))其中，EMA代表指数平均数，CLOSE表示收盘价。该公式可以在大部分交易软件中进行编码实现。具体实现如下：1.计算EMA(CLOSE，6)，即收盘价的6日指数平均数。2.计算EMA(CLOSE，12)，即收盘价的12日指数平均数。3.计算EMA(CLOSE，10)，即收盘价的10日指数平均数。4.计算EMA(CLOSE，20)，即收盘价的20日指数平均数。5.将第一和第二步计算得到的结果相减，得到红柱。6.将第三和第四步计算得到的结果相减，得到蓝柱。7.将红柱减去蓝柱，得到红柱飞龙。以上是红柱飞龙指标公式的详细实现方法，可以在交易软件中进行代码编写和调试。
24. 委比指标公式源码？
集合竞价量比
量比:=V/REF(MA(V,5),1);
D1:=ISBUYORDER AND DYNAINFO(9)*C/100>=50;{分笔买入单>50万}
D2:=(DYNAINFO(23)-DYNAINFO(22))/CAPITAL*100>=0.4;{内外盘净};
ST:=NOT(NAMELIKE('S') OR NAMELIKE('*S'));
T1:=DYNAINFO(11)/DYNAINFO(4)>=1.03 AND DYNAINFO(11)/DYNAINFO(4)<=1.05 AND ST;
T2:=H/DYNAINFO(3)<=1.075 AND C/DYNAINFO(3)<=1.06 AND C>=DYNAINFO(11) AND C<H;
T3:=FROMOPEN>=10 AND FROMOPEN<=220;{时间控制}
预警:=T1 AND T2 AND T3 AND D1 AND D2;
流通股本:=FINANCE(1)/10000000<=30;
换手率:=COUNT(VOL/CAPITAL*100<3,N)=0;
现价:=DYNAINFO(7);
均价:=DYNAINFO(11)+(DYNAINFO(11)*0.021);
条件:=IF(现价>均价,1,0);
集合竞价选股:量比 AND 预警 AND 流通股本 AND 条件;
