macd多周期共振副图指标(macd多周期共振选股指标源码？)
1. macd多周期共振选股指标源码？
以下是一个示例的MACD多周期共振选股指标的Python源码：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def calculate_macd(data, short_period, long_period, signal_period):
close_prices = data['close'].values
macd, signal, _ = talib.MACD(close_prices, fastperiod=short_period, slowperiod=long_period, signalperiod=signal_period)
return macd, signal
def find_resonance_stocks(data, short_periods, long_periods, signal_periods):
resonance_stocks = []
for short_period in short_periods:
for long_period in long_periods:
for signal_period in signal_periods:
macd, signal = calculate_macd(data, short_period, long_period, signal_period)
if macd[-1] > signal[-1] and macd[-2] < signal[-2] and macd[-3] > signal[-3]:
resonance_stocks.append((short_period, long_period, signal_period))
return resonance_stocks
# 示例使用
data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 读取股票数据，假设包含日期和收盘价等字段
short_periods = [12, 26, 9] # 短周期参数列表
long_periods = [50, 100] # 长周期参数列表
signal_periods = [9, 12, 26] # 信号周期参数列表
resonance_stocks = find_resonance_stocks(data, short_periods, long_periods, signal_periods)
print("Resonance stocks:")
for stock in resonance_stocks:
print("Short Period: {}, Long Period: {}, Signal Period: {}".format(stock[0], stock[1], stock[2]))
```
请注意，这只是一个示例代码框架，您可能需要根据实际需求进行修改和优化。此外，您还需要安装相应的Python库（如pandas、numpy和talib）才能运行这段代码。
2. macd多周期共振选股指标源码？
以下是一个示例的MACD多周期共振选股指标的Python源码：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def calculate_macd(data, short_period, long_period, signal_period):
close_prices = data['close'].values
macd, signal, _ = talib.MACD(close_prices, fastperiod=short_period, slowperiod=long_period, signalperiod=signal_period)
return macd, signal
def find_resonance_stocks(data, short_periods, long_periods, signal_periods):
resonance_stocks = []
for short_period in short_periods:
for long_period in long_periods:
for signal_period in signal_periods:
macd, signal = calculate_macd(data, short_period, long_period, signal_period)
if macd[-1] > signal[-1] and macd[-2] < signal[-2] and macd[-3] > signal[-3]:
resonance_stocks.append((short_period, long_period, signal_period))
return resonance_stocks
# 示例使用
data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 读取股票数据，假设包含日期和收盘价等字段
short_periods = [12, 26, 9] # 短周期参数列表
long_periods = [50, 100] # 长周期参数列表
signal_periods = [9, 12, 26] # 信号周期参数列表
resonance_stocks = find_resonance_stocks(data, short_periods, long_periods, signal_periods)
print("Resonance stocks:")
for stock in resonance_stocks:
print("Short Period: {}, Long Period: {}, Signal Period: {}".format(stock[0], stock[1], stock[2]))
```
请注意，这只是一个示例代码框架，您可能需要根据实际需求进行修改和优化。此外，您还需要安装相应的Python库（如pandas、numpy和talib）才能运行这段代码。
3. 共振的选股公式2求KDJMACD共振选股公式？
{求选股公式 kdj和macd发生共振的选股公式}XG:CROSS(MACD.DIF,MACD.DEA) AND CROSS(KDJ.J,KDJ.K) AND KDJ.J
4. expma二次金叉选股公式？
EXPMA=（当日或当期收盘价－上一日或上期EXPMA）/N+上一日或上期EXPMA，其中，首次上期EXPMA值为上一期收盘价，N为天数。在技术分析软件中，EXPMA指标由三条线构成，价格K线、短期EXPMA线（以白色线条或其他稍浅色的线条表示）、长期EXPMA线（以黄色线条或其他稍深色的线条表示）。
EXPMA指标金叉一定要满足以下条件：EXPMA指标与MACD指标要形成共振。第一要看MACD指标是否上穿0轴。第二看EXPMA指标是否在MACD指标上穿0轴的那天之前已经形成了金叉，是的话就进仓，如果没有就等待形成金叉买入。EXPMA指标与MACD指标相反形成共振，则我们就只能选择卖出。
5. 共振的选股公式2求KDJMACD共振选股公式？
{求选股公式 kdj和macd发生共振的选股公式}XG:CROSS(MACD.DIF,MACD.DEA) AND CROSS(KDJ.J,KDJ.K) AND KDJ.J
6. macd多周期共振选股指标源码？
以下是一个示例的MACD多周期共振选股指标的Python源码：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def calculate_macd(data, short_period, long_period, signal_period):
close_prices = data['close'].values
macd, signal, _ = talib.MACD(close_prices, fastperiod=short_period, slowperiod=long_period, signalperiod=signal_period)
return macd, signal
def find_resonance_stocks(data, short_periods, long_periods, signal_periods):
resonance_stocks = []
for short_period in short_periods:
for long_period in long_periods:
for signal_period in signal_periods:
macd, signal = calculate_macd(data, short_period, long_period, signal_period)
if macd[-1] > signal[-1] and macd[-2] < signal[-2] and macd[-3] > signal[-3]:
resonance_stocks.append((short_period, long_period, signal_period))
return resonance_stocks
# 示例使用
data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 读取股票数据，假设包含日期和收盘价等字段
short_periods = [12, 26, 9] # 短周期参数列表
long_periods = [50, 100] # 长周期参数列表
signal_periods = [9, 12, 26] # 信号周期参数列表
resonance_stocks = find_resonance_stocks(data, short_periods, long_periods, signal_periods)
print("Resonance stocks:")
for stock in resonance_stocks:
print("Short Period: {}, Long Period: {}, Signal Period: {}".format(stock[0], stock[1], stock[2]))
```
请注意，这只是一个示例代码框架，您可能需要根据实际需求进行修改和优化。此外，您还需要安装相应的Python库（如pandas、numpy和talib）才能运行这段代码。
7. expma二次金叉选股公式？
EXPMA=（当日或当期收盘价－上一日或上期EXPMA）/N+上一日或上期EXPMA，其中，首次上期EXPMA值为上一期收盘价，N为天数。在技术分析软件中，EXPMA指标由三条线构成，价格K线、短期EXPMA线（以白色线条或其他稍浅色的线条表示）、长期EXPMA线（以黄色线条或其他稍深色的线条表示）。
EXPMA指标金叉一定要满足以下条件：EXPMA指标与MACD指标要形成共振。第一要看MACD指标是否上穿0轴。第二看EXPMA指标是否在MACD指标上穿0轴的那天之前已经形成了金叉，是的话就进仓，如果没有就等待形成金叉买入。EXPMA指标与MACD指标相反形成共振，则我们就只能选择卖出。
8. 求大智慧公式不同周期共振的方法？
大智慧指标可以跨周期引用。比如在60分钟周期取用日线MACD指标是 A:="MACD.MACD#DAY",具体语法查大智慧帮助。值得一提的是，大智慧说明书讲只能引用周期更大的指标，但引用更大周期的指标，有引用未来数据的含义，使用中注意甄别。
比如今日上午的60分钟K线，引用日线数据，日线数据要到下午3点才定型，所以，被引用的数据一直会根据“未来”不断变化。
9. macd和kdj共振参数设置？
一、MACD指标的最佳参数设置：由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。原因：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，使阅读起来更方便。
二、KDJ指标的最佳参数设置：最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。
原因：随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系。
10. 30，60，日线mACD金叉共振选股指标？
很重要的选股指标，30分钟线上穿60分钟线，形成金叉，60分钟线上穿日线，形成金叉，日线上穿周线形成mACD金叉，标准买入信号，投资股票良好指南。
11. kdj与macd共振参数的最佳设置？
一、MACD指标的最佳参数设置：由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。原因：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，使阅读起来更方便。
二、KDJ指标的最佳参数设置：最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。
原因：随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系。
12. macd与skdj组合参数？
macd和skdj的组合最佳参数设置如下：
证券软件中macd默认值为（12，26，9）skdj默认值为（9，3）为常用最佳设置
MACD在应用上应先行计算出快速（一般选12日）移动平均数值与慢速（一般选26日）移动平均数值。以这两个数值作为测量两者（快速与慢速线）间的"差离值"依据。所谓"差离值"（DIF），即12日EMA数值减去26日EMA数值。因此，在持续的涨势中，12日EMA在26日EMA之上。其间的正差离值（+DIF）会愈来愈大。反之在跌势中，差离值可能变负（-DIF），也愈来愈大。 MACD的反转信号界定为"差离值"的9日移动平均值（9日EMA）。
13. macd多周期共振选股指标源码？
以下是一个示例的MACD多周期共振选股指标的Python源码：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def calculate_macd(data, short_period, long_period, signal_period):
close_prices = data['close'].values
macd, signal, _ = talib.MACD(close_prices, fastperiod=short_period, slowperiod=long_period, signalperiod=signal_period)
return macd, signal
def find_resonance_stocks(data, short_periods, long_periods, signal_periods):
resonance_stocks = []
for short_period in short_periods:
for long_period in long_periods:
for signal_period in signal_periods:
macd, signal = calculate_macd(data, short_period, long_period, signal_period)
if macd[-1] > signal[-1] and macd[-2] < signal[-2] and macd[-3] > signal[-3]:
resonance_stocks.append((short_period, long_period, signal_period))
return resonance_stocks
# 示例使用
data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 读取股票数据，假设包含日期和收盘价等字段
short_periods = [12, 26, 9] # 短周期参数列表
long_periods = [50, 100] # 长周期参数列表
signal_periods = [9, 12, 26] # 信号周期参数列表
resonance_stocks = find_resonance_stocks(data, short_periods, long_periods, signal_periods)
print("Resonance stocks:")
for stock in resonance_stocks:
print("Short Period: {}, Long Period: {}, Signal Period: {}".format(stock[0], stock[1], stock[2]))
```
请注意，这只是一个示例代码框架，您可能需要根据实际需求进行修改和优化。此外，您还需要安装相应的Python库（如pandas、numpy和talib）才能运行这段代码。
14. expma二次金叉选股公式？
EXPMA=（当日或当期收盘价－上一日或上期EXPMA）/N+上一日或上期EXPMA，其中，首次上期EXPMA值为上一期收盘价，N为天数。在技术分析软件中，EXPMA指标由三条线构成，价格K线、短期EXPMA线（以白色线条或其他稍浅色的线条表示）、长期EXPMA线（以黄色线条或其他稍深色的线条表示）。
EXPMA指标金叉一定要满足以下条件：EXPMA指标与MACD指标要形成共振。第一要看MACD指标是否上穿0轴。第二看EXPMA指标是否在MACD指标上穿0轴的那天之前已经形成了金叉，是的话就进仓，如果没有就等待形成金叉买入。EXPMA指标与MACD指标相反形成共振，则我们就只能选择卖出。
15. macd和kdj共振参数设置？
一、MACD指标的最佳参数设置：由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。原因：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，使阅读起来更方便。
二、KDJ指标的最佳参数设置：最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。
原因：随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系。
16. macd与skdj组合参数？
macd和skdj的组合最佳参数设置如下：
证券软件中macd默认值为（12，26，9）skdj默认值为（9，3）为常用最佳设置
MACD在应用上应先行计算出快速（一般选12日）移动平均数值与慢速（一般选26日）移动平均数值。以这两个数值作为测量两者（快速与慢速线）间的"差离值"依据。所谓"差离值"（DIF），即12日EMA数值减去26日EMA数值。因此，在持续的涨势中，12日EMA在26日EMA之上。其间的正差离值（+DIF）会愈来愈大。反之在跌势中，差离值可能变负（-DIF），也愈来愈大。 MACD的反转信号界定为"差离值"的9日移动平均值（9日EMA）。
17. kdj与macd共振参数的最佳设置？
一、MACD指标的最佳参数设置：由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。原因：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，使阅读起来更方便。
二、KDJ指标的最佳参数设置：最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。
原因：随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系。
18. macd和kdj共振参数设置？
一、MACD指标的最佳参数设置：由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。原因：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，使阅读起来更方便。
二、KDJ指标的最佳参数设置：最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。
原因：随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系。
19. expma二次金叉选股公式？
EXPMA=（当日或当期收盘价－上一日或上期EXPMA）/N+上一日或上期EXPMA，其中，首次上期EXPMA值为上一期收盘价，N为天数。在技术分析软件中，EXPMA指标由三条线构成，价格K线、短期EXPMA线（以白色线条或其他稍浅色的线条表示）、长期EXPMA线（以黄色线条或其他稍深色的线条表示）。
EXPMA指标金叉一定要满足以下条件：EXPMA指标与MACD指标要形成共振。第一要看MACD指标是否上穿0轴。第二看EXPMA指标是否在MACD指标上穿0轴的那天之前已经形成了金叉，是的话就进仓，如果没有就等待形成金叉买入。EXPMA指标与MACD指标相反形成共振，则我们就只能选择卖出。
20. kdj与macd共振参数的最佳设置？
一、MACD指标的最佳参数设置：由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。原因：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，使阅读起来更方便。
二、KDJ指标的最佳参数设置：最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。
原因：随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系。
21. 30，60，日线mACD金叉共振选股指标？
很重要的选股指标，30分钟线上穿60分钟线，形成金叉，60分钟线上穿日线，形成金叉，日线上穿周线形成mACD金叉，标准买入信号，投资股票良好指南。
22. macd与skdj组合参数？
macd和skdj的组合最佳参数设置如下：
证券软件中macd默认值为（12，26，9）skdj默认值为（9，3）为常用最佳设置
MACD在应用上应先行计算出快速（一般选12日）移动平均数值与慢速（一般选26日）移动平均数值。以这两个数值作为测量两者（快速与慢速线）间的"差离值"依据。所谓"差离值"（DIF），即12日EMA数值减去26日EMA数值。因此，在持续的涨势中，12日EMA在26日EMA之上。其间的正差离值（+DIF）会愈来愈大。反之在跌势中，差离值可能变负（-DIF），也愈来愈大。 MACD的反转信号界定为"差离值"的9日移动平均值（9日EMA）。
23. 求大智慧公式不同周期共振的方法？
大智慧指标可以跨周期引用。比如在60分钟周期取用日线MACD指标是 A:="MACD.MACD#DAY",具体语法查大智慧帮助。值得一提的是，大智慧说明书讲只能引用周期更大的指标，但引用更大周期的指标，有引用未来数据的含义，使用中注意甄别。
比如今日上午的60分钟K线，引用日线数据，日线数据要到下午3点才定型，所以，被引用的数据一直会根据“未来”不断变化。
24. macd和kdj共振参数设置？
一、MACD指标的最佳参数设置：由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。原因：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，使阅读起来更方便。
二、KDJ指标的最佳参数设置：最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。
原因：随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系。
25. 共振的选股公式2求KDJMACD共振选股公式？
{求选股公式 kdj和macd发生共振的选股公式}XG:CROSS(MACD.DIF,MACD.DEA) AND CROSS(KDJ.J,KDJ.K) AND KDJ.J
26. 30，60，日线mACD金叉共振选股指标？
很重要的选股指标，30分钟线上穿60分钟线，形成金叉，60分钟线上穿日线，形成金叉，日线上穿周线形成mACD金叉，标准买入信号，投资股票良好指南。
27. 共振的选股公式2求KDJMACD共振选股公式？
{求选股公式 kdj和macd发生共振的选股公式}XG:CROSS(MACD.DIF,MACD.DEA) AND CROSS(KDJ.J,KDJ.K) AND KDJ.J
28. 求大智慧公式不同周期共振的方法？
大智慧指标可以跨周期引用。比如在60分钟周期取用日线MACD指标是 A:="MACD.MACD#DAY",具体语法查大智慧帮助。值得一提的是，大智慧说明书讲只能引用周期更大的指标，但引用更大周期的指标，有引用未来数据的含义，使用中注意甄别。
比如今日上午的60分钟K线，引用日线数据，日线数据要到下午3点才定型，所以，被引用的数据一直会根据“未来”不断变化。
29. 求大智慧公式不同周期共振的方法？
大智慧指标可以跨周期引用。比如在60分钟周期取用日线MACD指标是 A:="MACD.MACD#DAY",具体语法查大智慧帮助。值得一提的是，大智慧说明书讲只能引用周期更大的指标，但引用更大周期的指标，有引用未来数据的含义，使用中注意甄别。
比如今日上午的60分钟K线，引用日线数据，日线数据要到下午3点才定型，所以，被引用的数据一直会根据“未来”不断变化。
30. macd与skdj组合参数？
macd和skdj的组合最佳参数设置如下：
证券软件中macd默认值为（12，26，9）skdj默认值为（9，3）为常用最佳设置
MACD在应用上应先行计算出快速（一般选12日）移动平均数值与慢速（一般选26日）移动平均数值。以这两个数值作为测量两者（快速与慢速线）间的"差离值"依据。所谓"差离值"（DIF），即12日EMA数值减去26日EMA数值。因此，在持续的涨势中，12日EMA在26日EMA之上。其间的正差离值（+DIF）会愈来愈大。反之在跌势中，差离值可能变负（-DIF），也愈来愈大。 MACD的反转信号界定为"差离值"的9日移动平均值（9日EMA）。
31. kdj与macd共振参数的最佳设置？
一、MACD指标的最佳参数设置：由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。原因：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，使阅读起来更方便。
二、KDJ指标的最佳参数设置：最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。
原因：随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系。
32. 30，60，日线mACD金叉共振选股指标？
很重要的选股指标，30分钟线上穿60分钟线，形成金叉，60分钟线上穿日线，形成金叉，日线上穿周线形成mACD金叉，标准买入信号，投资股票良好指南。
