美联储加息25个基点并暗示暂停，鲍威尔称“现在降息为时过早”
1. 顾比粘合指标公式源码？
顾比粘合指标（Ease of Movement，EMV）是一种技术分析指标，用于衡量价格和成交量之间的关系。它通过计算价格变动与成交量变动之比的移动平均值来评估市场的趋势和强度。其公式如下：
EMV = ((H+L)/2 - (H' + L')/2) / ((V/10000) / ((H-L)/2))
其中，H表示当日最高价，L表示当日最低价，H'表示前一日的最高价，L'表示前一日的最低价，V表示当日的成交量。
下面是用Python实现顾比粘合指标的代码示例：
python
Copy code
import pandas as pd
def EMV(df, n=14):
dm = ((df['High'] + df['Low']) / 2) - ((df['High'].shift(1) + df['Low'].shift(1)) / 2)
br = df['Volume'] / (df['High'] - df['Low'])
emv = dm / br
emv_ma = emv.rolling(n).mean()
return emv_ma
其中，df为股票数据的DataFrame，包括High、Low和Volume等列。n表示计算移动平均的周期，默认为14天。函数返回的是顾比粘合指标的移动平均值。
2. 顾比粘合指标公式源码？
顾比粘合指标（Ease of Movement，EMV）是一种技术分析指标，用于衡量价格和成交量之间的关系。它通过计算价格变动与成交量变动之比的移动平均值来评估市场的趋势和强度。其公式如下：
EMV = ((H+L)/2 - (H' + L')/2) / ((V/10000) / ((H-L)/2))
其中，H表示当日最高价，L表示当日最低价，H'表示前一日的最高价，L'表示前一日的最低价，V表示当日的成交量。
下面是用Python实现顾比粘合指标的代码示例：
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import pandas as pd
def EMV(df, n=14):
dm = ((df['High'] + df['Low']) / 2) - ((df['High'].shift(1) + df['Low'].shift(1)) / 2)
br = df['Volume'] / (df['High'] - df['Low'])
emv = dm / br
emv_ma = emv.rolling(n).mean()
return emv_ma
其中，df为股票数据的DataFrame，包括High、Low和Volume等列。n表示计算移动平均的周期，默认为14天。函数返回的是顾比粘合指标的移动平均值。
3. 顾比粘合指标公式源码？
顾比粘合指标（Ease of Movement，EMV）是一种技术分析指标，用于衡量价格和成交量之间的关系。它通过计算价格变动与成交量变动之比的移动平均值来评估市场的趋势和强度。其公式如下：
EMV = ((H+L)/2 - (H' + L')/2) / ((V/10000) / ((H-L)/2))
其中，H表示当日最高价，L表示当日最低价，H'表示前一日的最高价，L'表示前一日的最低价，V表示当日的成交量。
下面是用Python实现顾比粘合指标的代码示例：
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import pandas as pd
def EMV(df, n=14):
dm = ((df['High'] + df['Low']) / 2) - ((df['High'].shift(1) + df['Low'].shift(1)) / 2)
br = df['Volume'] / (df['High'] - df['Low'])
emv = dm / br
emv_ma = emv.rolling(n).mean()
return emv_ma
其中，df为股票数据的DataFrame，包括High、Low和Volume等列。n表示计算移动平均的周期，默认为14天。函数返回的是顾比粘合指标的移动平均值。
4. 顾比均线和什么指标一起用比较好？
适合中长周期。看起来比较直观。各个技术指标都有它自己的用法。只要适合自己的交易系统，都是好的指标。顾比长短线的用法，可以一起交流一下。
5. 顾比粘合指标公式源码？
顾比粘合指标（Ease of Movement，EMV）是一种技术分析指标，用于衡量价格和成交量之间的关系。它通过计算价格变动与成交量变动之比的移动平均值来评估市场的趋势和强度。其公式如下：
EMV = ((H+L)/2 - (H' + L')/2) / ((V/10000) / ((H-L)/2))
其中，H表示当日最高价，L表示当日最低价，H'表示前一日的最高价，L'表示前一日的最低价，V表示当日的成交量。
下面是用Python实现顾比粘合指标的代码示例：
python
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import pandas as pd
def EMV(df, n=14):
dm = ((df['High'] + df['Low']) / 2) - ((df['High'].shift(1) + df['Low'].shift(1)) / 2)
br = df['Volume'] / (df['High'] - df['Low'])
emv = dm / br
emv_ma = emv.rolling(n).mean()
return emv_ma
其中，df为股票数据的DataFrame，包括High、Low和Volume等列。n表示计算移动平均的周期，默认为14天。函数返回的是顾比粘合指标的移动平均值。
6. 什么是顾比支撑线和顾比压力线？
顾比支撑线：顾比支撑线是指一条水平线，通过连接前期股价的最低点来确定。如果当前股价下跌至该线以下，通常表明该股票已经处于超卖状态，有可能出现反弹。该线也被称为支撑线，因为股价下跌到该线以下，可能会遇到支撑而反弹。
顾比压力线：顾比压力线是指一条水平线，通过连接前期股价的最高点来确定。如果当前股价上涨至该线以上，通常表明该股票已经处于超买状态，有可能出现下跌。该线也被称为压力线，因为股价上涨到该线以上，可能会遇到压力而下跌。
7. 什么是顾比支撑线和顾比压力线？
顾比支撑线：顾比支撑线是指一条水平线，通过连接前期股价的最低点来确定。如果当前股价下跌至该线以下，通常表明该股票已经处于超卖状态，有可能出现反弹。该线也被称为支撑线，因为股价下跌到该线以下，可能会遇到支撑而反弹。
顾比压力线：顾比压力线是指一条水平线，通过连接前期股价的最高点来确定。如果当前股价上涨至该线以上，通常表明该股票已经处于超买状态，有可能出现下跌。该线也被称为压力线，因为股价上涨到该线以上，可能会遇到压力而下跌。
8. 通达信顾比的移动平均线指标怎样加入通达信版？
打开软件的公式管理器，在点击公式类型，然后点新建。
写好公式名称，在把你的指标复制到下面的框框中，测试成功点确定就可以了
9. 顾比均线和什么指标一起用比较好？
适合中长周期。看起来比较直观。各个技术指标都有它自己的用法。只要适合自己的交易系统，都是好的指标。顾比长短线的用法，可以一起交流一下。
10. 顾比均线和什么指标一起用比较好？
适合中长周期。看起来比较直观。各个技术指标都有它自己的用法。只要适合自己的交易系统，都是好的指标。顾比长短线的用法，可以一起交流一下。
11. 通达信顾比的移动平均线指标怎样加入通达信版？
打开软件的公式管理器，在点击公式类型，然后点新建。
写好公式名称，在把你的指标复制到下面的框框中，测试成功点确定就可以了
12. 什么是顾比支撑线和顾比压力线？
顾比支撑线：顾比支撑线是指一条水平线，通过连接前期股价的最低点来确定。如果当前股价下跌至该线以下，通常表明该股票已经处于超卖状态，有可能出现反弹。该线也被称为支撑线，因为股价下跌到该线以下，可能会遇到支撑而反弹。
顾比压力线：顾比压力线是指一条水平线，通过连接前期股价的最高点来确定。如果当前股价上涨至该线以上，通常表明该股票已经处于超买状态，有可能出现下跌。该线也被称为压力线，因为股价上涨到该线以上，可能会遇到压力而下跌。
13. 通达信顾比的移动平均线指标怎样加入通达信版？
打开软件的公式管理器，在点击公式类型，然后点新建。
写好公式名称，在把你的指标复制到下面的框框中，测试成功点确定就可以了
14. 什么是顾比支撑线和顾比压力线？
顾比支撑线：顾比支撑线是指一条水平线，通过连接前期股价的最低点来确定。如果当前股价下跌至该线以下，通常表明该股票已经处于超卖状态，有可能出现反弹。该线也被称为支撑线，因为股价下跌到该线以下，可能会遇到支撑而反弹。
顾比压力线：顾比压力线是指一条水平线，通过连接前期股价的最高点来确定。如果当前股价上涨至该线以上，通常表明该股票已经处于超买状态，有可能出现下跌。该线也被称为压力线，因为股价上涨到该线以上，可能会遇到压力而下跌。
15. 顾比均线和什么指标一起用比较好？
适合中长周期。看起来比较直观。各个技术指标都有它自己的用法。只要适合自己的交易系统，都是好的指标。顾比长短线的用法，可以一起交流一下。
16. 通达信顾比的移动平均线指标怎样加入通达信版？
打开软件的公式管理器，在点击公式类型，然后点新建。
写好公式名称，在把你的指标复制到下面的框框中，测试成功点确定就可以了
