n型走势指标源码(bbi指标公式源码？)
1. bbi指标公式源码？
BBi指标是一种基于均线的技术指标，在计算时需要使用到移动平均线和标准差的数学公式。以下是BBi指标的公式源码（使用Python语言实现）：
```
def bbi(close, n=[3, 6, 12, 24], m=4):
# 计算均线
ma = [0] * len(close)
for i in range(m):
ma += close.shift(i)
ma /= m
# 计算标准差
std = [0] * len(close)
for i in range(m):
std += (close.shift(i) - ma) ** 2
std = np.sqrt(std / m)
# 计算不同周期的BBi值
bbi = [0] * len(close)
for i in range(len(n)):
bbi += (ma / close.shift(n[i]) - 1) * m
return bbi
```
解释一下代码中的变量和计算过程：
- `close`：收盘价数据，可以是任意长度的列表或数组。
- `n`：不同周期的计算周期，可以是一个列表，例如`[3, 6, 12, 24]`。
- `m`：标准差计算的周期，一般取4。
- `ma`：移动平均线的计算结果，是一个和`close`等长的数组。
- `std`：标准差的计算结果，是一个和`close`等长的数组。
- `bbi`：最终的BBi指标计算结果，是一个和`close`等长的数组。
代码中的计算过程包括以下步骤：
1. 计算移动平均线。使用循环累加近m个交易日的收盘价，然后除以m就得到了移动平均线的值。
2. 计算标准差。同样使用循环累加近m个交易日收盘价与移动平均线之差的平方，然后除以m并求根号就得到了标准差的值。
3. 计算BBi指标。使用循环计算不同周期（n）下的指标值，根据公式`(ma / close.shift(n[i]) - 1) * m`计算出每个交易日的指标值，并将不同周期的指标值相加得到最终的BBi指标值。
以上就是BBi指标的基本计算过程和Python代码实现。
2. bbi指标公式源码？
BBi指标是一种基于均线的技术指标，在计算时需要使用到移动平均线和标准差的数学公式。以下是BBi指标的公式源码（使用Python语言实现）：
```
def bbi(close, n=[3, 6, 12, 24], m=4):
# 计算均线
ma = [0] * len(close)
for i in range(m):
ma += close.shift(i)
ma /= m
# 计算标准差
std = [0] * len(close)
for i in range(m):
std += (close.shift(i) - ma) ** 2
std = np.sqrt(std / m)
# 计算不同周期的BBi值
bbi = [0] * len(close)
for i in range(len(n)):
bbi += (ma / close.shift(n[i]) - 1) * m
return bbi
```
解释一下代码中的变量和计算过程：
- `close`：收盘价数据，可以是任意长度的列表或数组。
- `n`：不同周期的计算周期，可以是一个列表，例如`[3, 6, 12, 24]`。
- `m`：标准差计算的周期，一般取4。
- `ma`：移动平均线的计算结果，是一个和`close`等长的数组。
- `std`：标准差的计算结果，是一个和`close`等长的数组。
- `bbi`：最终的BBi指标计算结果，是一个和`close`等长的数组。
代码中的计算过程包括以下步骤：
1. 计算移动平均线。使用循环累加近m个交易日的收盘价，然后除以m就得到了移动平均线的值。
2. 计算标准差。同样使用循环累加近m个交易日收盘价与移动平均线之差的平方，然后除以m并求根号就得到了标准差的值。
3. 计算BBi指标。使用循环计算不同周期（n）下的指标值，根据公式`(ma / close.shift(n[i]) - 1) * m`计算出每个交易日的指标值，并将不同周期的指标值相加得到最终的BBi指标值。
以上就是BBi指标的基本计算过程和Python代码实现。
3. 通达信xdqd指标源码公式？
input:n（1，1，999，1﹚，n1﹙10，1，999，1﹚;强度:ma﹙c∕indexc*10000，n﹚，COLORWHITE，linethick2；强度1:ma﹙c∕indexc*10000，n1﹚，COLORFFFFFF；
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. 超准kd指标公式源码？
输出INPUT:N(45),M(10),M1(4),N1(14)
RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100
K赋值:RSV的M日[8日权重]移动平均
D赋值:K的M1日[1日权重]移动平均
J赋值:(3*K-2*D)
MID赋值:D的N1日简单移动平均
输出AD:(RSV-MID)/MID*100, COLORSTICK
输出AD1:(RSV-MID)/MID*100,画白色,线宽为1
输出活跃界:50,POINTDOT,画绿色
输出SX:110,POINTDOT,画红色
输出DX:200,POINTDOT,画黄色
6. 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！
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. 超准kd指标公式源码？
输出INPUT:N(45),M(10),M1(4),N1(14)
RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100
K赋值:RSV的M日[8日权重]移动平均
D赋值:K的M1日[1日权重]移动平均
J赋值:(3*K-2*D)
MID赋值:D的N1日简单移动平均
输出AD:(RSV-MID)/MID*100, COLORSTICK
输出AD1:(RSV-MID)/MID*100,画白色,线宽为1
输出活跃界:50,POINTDOT,画绿色
输出SX:110,POINTDOT,画红色
输出DX:200,POINTDOT,画黄色
9. cmo指标公式源码？
CMO指标由Thomas Aspray于1989 年提出，是一种走势指标，可以帮助投资者识别行情的买卖趋势。CMO指标公式： CMO=（收盘价上涨日数累计收益率-收盘价下跌日数累计收益率）／（收盘价上涨日数累计收益率+收盘价下跌日数累计收益率）。CMO指标可以帮助投资者识别行情的买卖趋势，可以通过分析CMO指标的值来判断买卖趋势，如果CMO指标的值大于50，表明行情处于上升趋势，可以做多；反之，如果CMO指标的值小于50，表明行情处于下降趋势，需要控制风险可以考虑做空。因此，CMO指标公式可以帮助投资者有效判断买卖趋势，可以有效提升投资成功率。
10. vwap指标源码？
指标源码VWAP:=AMOUNT/(VOL*100);
假阴线1:=VWAP>REF(C,1) AND C<O AND VOL>REF(VOL,1);
BLZZ1:=VOL>REF(V,1)*1.5;
A:=SUM(IF(C>O,V,0),1){阳量};
倍量:=BLZZ1 ;
凹底板倍量假阴:REF(C,1)>REF(C,2)*1.090 AND REF(C,1)<REF(C,1)*1.105 AND 假阴线1 AND 倍量。
11. 分时上一直横盘，突然放量拉升的股票，条件选股的公式，谢谢？
N:1;N1:3;N2:20;N3:4;
A:= (CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)>=(N/100);
100*SUM(VOL,N1)/CAPITAL>=N2
AND COUNT(VOL>REF(VOL,1),N3)=N3 AND COUNT(A,N3)=N3;
选股时用分钟线就行了
12. cmo指标公式源码？
CMO指标由Thomas Aspray于1989 年提出，是一种走势指标，可以帮助投资者识别行情的买卖趋势。CMO指标公式： CMO=（收盘价上涨日数累计收益率-收盘价下跌日数累计收益率）／（收盘价上涨日数累计收益率+收盘价下跌日数累计收益率）。CMO指标可以帮助投资者识别行情的买卖趋势，可以通过分析CMO指标的值来判断买卖趋势，如果CMO指标的值大于50，表明行情处于上升趋势，可以做多；反之，如果CMO指标的值小于50，表明行情处于下降趋势，需要控制风险可以考虑做空。因此，CMO指标公式可以帮助投资者有效判断买卖趋势，可以有效提升投资成功率。
13. bbi指标公式源码？
BBi指标是一种基于均线的技术指标，在计算时需要使用到移动平均线和标准差的数学公式。以下是BBi指标的公式源码（使用Python语言实现）：
```
def bbi(close, n=[3, 6, 12, 24], m=4):
# 计算均线
ma = [0] * len(close)
for i in range(m):
ma += close.shift(i)
ma /= m
# 计算标准差
std = [0] * len(close)
for i in range(m):
std += (close.shift(i) - ma) ** 2
std = np.sqrt(std / m)
# 计算不同周期的BBi值
bbi = [0] * len(close)
for i in range(len(n)):
bbi += (ma / close.shift(n[i]) - 1) * m
return bbi
```
解释一下代码中的变量和计算过程：
- `close`：收盘价数据，可以是任意长度的列表或数组。
- `n`：不同周期的计算周期，可以是一个列表，例如`[3, 6, 12, 24]`。
- `m`：标准差计算的周期，一般取4。
- `ma`：移动平均线的计算结果，是一个和`close`等长的数组。
- `std`：标准差的计算结果，是一个和`close`等长的数组。
- `bbi`：最终的BBi指标计算结果，是一个和`close`等长的数组。
代码中的计算过程包括以下步骤：
1. 计算移动平均线。使用循环累加近m个交易日的收盘价，然后除以m就得到了移动平均线的值。
2. 计算标准差。同样使用循环累加近m个交易日收盘价与移动平均线之差的平方，然后除以m并求根号就得到了标准差的值。
3. 计算BBi指标。使用循环计算不同周期（n）下的指标值，根据公式`(ma / close.shift(n[i]) - 1) * m`计算出每个交易日的指标值，并将不同周期的指标值相加得到最终的BBi指标值。
以上就是BBi指标的基本计算过程和Python代码实现。
14. bbi指标公式源码？
BBi指标是一种基于均线的技术指标，在计算时需要使用到移动平均线和标准差的数学公式。以下是BBi指标的公式源码（使用Python语言实现）：
```
def bbi(close, n=[3, 6, 12, 24], m=4):
# 计算均线
ma = [0] * len(close)
for i in range(m):
ma += close.shift(i)
ma /= m
# 计算标准差
std = [0] * len(close)
for i in range(m):
std += (close.shift(i) - ma) ** 2
std = np.sqrt(std / m)
# 计算不同周期的BBi值
bbi = [0] * len(close)
for i in range(len(n)):
bbi += (ma / close.shift(n[i]) - 1) * m
return bbi
```
解释一下代码中的变量和计算过程：
- `close`：收盘价数据，可以是任意长度的列表或数组。
- `n`：不同周期的计算周期，可以是一个列表，例如`[3, 6, 12, 24]`。
- `m`：标准差计算的周期，一般取4。
- `ma`：移动平均线的计算结果，是一个和`close`等长的数组。
- `std`：标准差的计算结果，是一个和`close`等长的数组。
- `bbi`：最终的BBi指标计算结果，是一个和`close`等长的数组。
代码中的计算过程包括以下步骤：
1. 计算移动平均线。使用循环累加近m个交易日的收盘价，然后除以m就得到了移动平均线的值。
2. 计算标准差。同样使用循环累加近m个交易日收盘价与移动平均线之差的平方，然后除以m并求根号就得到了标准差的值。
3. 计算BBi指标。使用循环计算不同周期（n）下的指标值，根据公式`(ma / close.shift(n[i]) - 1) * m`计算出每个交易日的指标值，并将不同周期的指标值相加得到最终的BBi指标值。
以上就是BBi指标的基本计算过程和Python代码实现。
15. 分时上一直横盘，突然放量拉升的股票，条件选股的公式，谢谢？
N:1;N1:3;N2:20;N3:4;
A:= (CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)>=(N/100);
100*SUM(VOL,N1)/CAPITAL>=N2
AND COUNT(VOL>REF(VOL,1),N3)=N3 AND COUNT(A,N3)=N3;
选股时用分钟线就行了
16. 通达信SAR指标源码？
{参数名:N 最小:1 最大:100 缺省:4}
{参数名:S 最小:1 最大:100 缺省:2}
{参数名:M 最小:1 最大:100 缺省:20}
A:IF(CLOSE>SAR(N,S,M),SAR(N,S,M),DRAWNULL),CIRCLEDOT,COLORRED;
B:IF(CLOSE
17. 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！
18. 通达信xdqd指标源码公式？
input:n（1，1，999，1﹚，n1﹙10，1，999，1﹚;强度:ma﹙c∕indexc*10000，n﹚，COLORWHITE，linethick2；强度1:ma﹙c∕indexc*10000，n1﹚，COLORFFFFFF；
19. 通达信xdqd指标源码公式？
input:n（1，1，999，1﹚，n1﹙10，1，999，1﹚;强度:ma﹙c∕indexc*10000，n﹚，COLORWHITE，linethick2；强度1:ma﹙c∕indexc*10000，n1﹚，COLORFFFFFF；
20. sar指标公式源码？
它的源码公式为: SAR(n + 1)= SAR(n)+ AF * [EP(n)- SAR(n)]
其中,SAR(n)代表第n天的SAR值,AF代表加速因子,EP(n)代表第n天的极值点(EP)。
SAR指标（ParabolicStopandReverse）是一种技术分析指标，主要用于识别趋势反转和多头介入时机。它能够以独特的方式捕捉价格的趋势，并对价格趋势的变化作出及时的反应。SAR指标最初由美国著名的技术分析专家J. Welles Wilder所开发，他在1978年出版的《新趋势系统与资金管理》（New Trend Systems and Money Management）一书中首次提出了SAR指标的概念。
21. 超准kd指标公式源码？
输出INPUT:N(45),M(10),M1(4),N1(14)
RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100
K赋值:RSV的M日[8日权重]移动平均
D赋值:K的M1日[1日权重]移动平均
J赋值:(3*K-2*D)
MID赋值:D的N1日简单移动平均
输出AD:(RSV-MID)/MID*100, COLORSTICK
输出AD1:(RSV-MID)/MID*100,画白色,线宽为1
输出活跃界:50,POINTDOT,画绿色
输出SX:110,POINTDOT,画红色
输出DX:200,POINTDOT,画黄色
22. cmo指标公式源码？
CMO指标由Thomas Aspray于1989 年提出，是一种走势指标，可以帮助投资者识别行情的买卖趋势。CMO指标公式： CMO=（收盘价上涨日数累计收益率-收盘价下跌日数累计收益率）／（收盘价上涨日数累计收益率+收盘价下跌日数累计收益率）。CMO指标可以帮助投资者识别行情的买卖趋势，可以通过分析CMO指标的值来判断买卖趋势，如果CMO指标的值大于50，表明行情处于上升趋势，可以做多；反之，如果CMO指标的值小于50，表明行情处于下降趋势，需要控制风险可以考虑做空。因此，CMO指标公式可以帮助投资者有效判断买卖趋势，可以有效提升投资成功率。
23. 通达信xdqd指标源码公式？
input:n（1，1，999，1﹚，n1﹙10，1，999，1﹚;强度:ma﹙c∕indexc*10000，n﹚，COLORWHITE，linethick2；强度1:ma﹙c∕indexc*10000，n1﹚，COLORFFFFFF；
24. vwap指标源码？
指标源码VWAP:=AMOUNT/(VOL*100);
假阴线1:=VWAP>REF(C,1) AND C<O AND VOL>REF(VOL,1);
BLZZ1:=VOL>REF(V,1)*1.5;
A:=SUM(IF(C>O,V,0),1){阳量};
倍量:=BLZZ1 ;
凹底板倍量假阴:REF(C,1)>REF(C,2)*1.090 AND REF(C,1)<REF(C,1)*1.105 AND 假阴线1 AND 倍量。
25. sar指标公式源码？
它的源码公式为: SAR(n + 1)= SAR(n)+ AF * [EP(n)- SAR(n)]
其中,SAR(n)代表第n天的SAR值,AF代表加速因子,EP(n)代表第n天的极值点(EP)。
SAR指标（ParabolicStopandReverse）是一种技术分析指标，主要用于识别趋势反转和多头介入时机。它能够以独特的方式捕捉价格的趋势，并对价格趋势的变化作出及时的反应。SAR指标最初由美国著名的技术分析专家J. Welles Wilder所开发，他在1978年出版的《新趋势系统与资金管理》（New Trend Systems and Money Management）一书中首次提出了SAR指标的概念。
26. 黄金分割线指标源码？
股票技术分析中涉及到许多指标，黄金分割线就是其中一种。下面是黄金分割线指标的公式源码和计算过程：
黄金分割线 = （最高价 - 最低价）× 0.618 + 最低价
其中，最高价是指一定周期内的最高股价，最低价是指同一周期内的最低股价。黄金分割线指标是使用斐波那契数列中0.618这个比例来计算的。
在计算黄金分割线指标时，首先需要确定一个周期，也就是一段时间内的K线图。然后从该周期的最高价和最低价数据中进行计算。使用公式计算出黄金分割线后，该指标可以用于分析股票价格趋势，预测未来的价格变动方向。
需要注意的是，黄金分割线指标的计算方式可能会因不同的分析软件或服务商而略有不同。因此，在使用该指标进行交易决策之前，可以先了解所使用的软件或服务商的计算方法。
27. sar指标公式源码？
它的源码公式为: SAR(n + 1)= SAR(n)+ AF * [EP(n)- SAR(n)]
其中,SAR(n)代表第n天的SAR值,AF代表加速因子,EP(n)代表第n天的极值点(EP)。
SAR指标（ParabolicStopandReverse）是一种技术分析指标，主要用于识别趋势反转和多头介入时机。它能够以独特的方式捕捉价格的趋势，并对价格趋势的变化作出及时的反应。SAR指标最初由美国著名的技术分析专家J. Welles Wilder所开发，他在1978年出版的《新趋势系统与资金管理》（New Trend Systems and Money Management）一书中首次提出了SAR指标的概念。
28. 黄金分割线指标源码？
股票技术分析中涉及到许多指标，黄金分割线就是其中一种。下面是黄金分割线指标的公式源码和计算过程：
黄金分割线 = （最高价 - 最低价）× 0.618 + 最低价
其中，最高价是指一定周期内的最高股价，最低价是指同一周期内的最低股价。黄金分割线指标是使用斐波那契数列中0.618这个比例来计算的。
在计算黄金分割线指标时，首先需要确定一个周期，也就是一段时间内的K线图。然后从该周期的最高价和最低价数据中进行计算。使用公式计算出黄金分割线后，该指标可以用于分析股票价格趋势，预测未来的价格变动方向。
需要注意的是，黄金分割线指标的计算方式可能会因不同的分析软件或服务商而略有不同。因此，在使用该指标进行交易决策之前，可以先了解所使用的软件或服务商的计算方法。
29. vwap指标源码？
指标源码VWAP:=AMOUNT/(VOL*100);
假阴线1:=VWAP>REF(C,1) AND C<O AND VOL>REF(VOL,1);
BLZZ1:=VOL>REF(V,1)*1.5;
A:=SUM(IF(C>O,V,0),1){阳量};
倍量:=BLZZ1 ;
凹底板倍量假阴:REF(C,1)>REF(C,2)*1.090 AND REF(C,1)<REF(C,1)*1.105 AND 假阴线1 AND 倍量。
30. 超准kd指标公式源码？
输出INPUT:N(45),M(10),M1(4),N1(14)
RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100
K赋值:RSV的M日[8日权重]移动平均
D赋值:K的M1日[1日权重]移动平均
J赋值:(3*K-2*D)
MID赋值:D的N1日简单移动平均
输出AD:(RSV-MID)/MID*100, COLORSTICK
输出AD1:(RSV-MID)/MID*100,画白色,线宽为1
输出活跃界:50,POINTDOT,画绿色
输出SX:110,POINTDOT,画红色
输出DX:200,POINTDOT,画黄色
31. 通达信SAR指标源码？
{参数名:N 最小:1 最大:100 缺省:4}
{参数名:S 最小:1 最大:100 缺省:2}
{参数名:M 最小:1 最大:100 缺省:20}
A:IF(CLOSE>SAR(N,S,M),SAR(N,S,M),DRAWNULL),CIRCLEDOT,COLORRED;
B:IF(CLOSE
32. vwap指标源码？
指标源码VWAP:=AMOUNT/(VOL*100);
假阴线1:=VWAP>REF(C,1) AND C<O AND VOL>REF(VOL,1);
BLZZ1:=VOL>REF(V,1)*1.5;
A:=SUM(IF(C>O,V,0),1){阳量};
倍量:=BLZZ1 ;
凹底板倍量假阴:REF(C,1)>REF(C,2)*1.090 AND REF(C,1)<REF(C,1)*1.105 AND 假阴线1 AND 倍量。
33. sar指标公式源码？
它的源码公式为: SAR(n + 1)= SAR(n)+ AF * [EP(n)- SAR(n)]
其中,SAR(n)代表第n天的SAR值,AF代表加速因子,EP(n)代表第n天的极值点(EP)。
SAR指标（ParabolicStopandReverse）是一种技术分析指标，主要用于识别趋势反转和多头介入时机。它能够以独特的方式捕捉价格的趋势，并对价格趋势的变化作出及时的反应。SAR指标最初由美国著名的技术分析专家J. Welles Wilder所开发，他在1978年出版的《新趋势系统与资金管理》（New Trend Systems and Money Management）一书中首次提出了SAR指标的概念。
34. 分时上一直横盘，突然放量拉升的股票，条件选股的公式，谢谢？
N:1;N1:3;N2:20;N3:4;
A:= (CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)>=(N/100);
100*SUM(VOL,N1)/CAPITAL>=N2
AND COUNT(VOL>REF(VOL,1),N3)=N3 AND COUNT(A,N3)=N3;
选股时用分钟线就行了
35. 黄金分割线指标源码？
股票技术分析中涉及到许多指标，黄金分割线就是其中一种。下面是黄金分割线指标的公式源码和计算过程：
黄金分割线 = （最高价 - 最低价）× 0.618 + 最低价
其中，最高价是指一定周期内的最高股价，最低价是指同一周期内的最低股价。黄金分割线指标是使用斐波那契数列中0.618这个比例来计算的。
在计算黄金分割线指标时，首先需要确定一个周期，也就是一段时间内的K线图。然后从该周期的最高价和最低价数据中进行计算。使用公式计算出黄金分割线后，该指标可以用于分析股票价格趋势，预测未来的价格变动方向。
需要注意的是，黄金分割线指标的计算方式可能会因不同的分析软件或服务商而略有不同。因此，在使用该指标进行交易决策之前，可以先了解所使用的软件或服务商的计算方法。
36. 通达信SAR指标源码？
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37. 黄金分割线指标源码？
股票技术分析中涉及到许多指标，黄金分割线就是其中一种。下面是黄金分割线指标的公式源码和计算过程：
黄金分割线 = （最高价 - 最低价）× 0.618 + 最低价
其中，最高价是指一定周期内的最高股价，最低价是指同一周期内的最低股价。黄金分割线指标是使用斐波那契数列中0.618这个比例来计算的。
在计算黄金分割线指标时，首先需要确定一个周期，也就是一段时间内的K线图。然后从该周期的最高价和最低价数据中进行计算。使用公式计算出黄金分割线后，该指标可以用于分析股票价格趋势，预测未来的价格变动方向。
需要注意的是，黄金分割线指标的计算方式可能会因不同的分析软件或服务商而略有不同。因此，在使用该指标进行交易决策之前，可以先了解所使用的软件或服务商的计算方法。
38. cmo指标公式源码？
CMO指标由Thomas Aspray于1989 年提出，是一种走势指标，可以帮助投资者识别行情的买卖趋势。CMO指标公式： CMO=（收盘价上涨日数累计收益率-收盘价下跌日数累计收益率）／（收盘价上涨日数累计收益率+收盘价下跌日数累计收益率）。CMO指标可以帮助投资者识别行情的买卖趋势，可以通过分析CMO指标的值来判断买卖趋势，如果CMO指标的值大于50，表明行情处于上升趋势，可以做多；反之，如果CMO指标的值小于50，表明行情处于下降趋势，需要控制风险可以考虑做空。因此，CMO指标公式可以帮助投资者有效判断买卖趋势，可以有效提升投资成功率。
39. 分时上一直横盘，突然放量拉升的股票，条件选股的公式，谢谢？
N:1;N1:3;N2:20;N3:4;
A:= (CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)>=(N/100);
100*SUM(VOL,N1)/CAPITAL>=N2
AND COUNT(VOL>REF(VOL,1),N3)=N3 AND COUNT(A,N3)=N3;
选股时用分钟线就行了
40. 通达信SAR指标源码？
{参数名:N 最小:1 最大:100 缺省:4}
{参数名:S 最小:1 最大:100 缺省:2}
{参数名:M 最小:1 最大:100 缺省:20}
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B:IF(CLOSE
