通达信动力强度指标公式(cyc指标公式源码?)
1. 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。
2. 请高手将这个通达信附图改成选股公式,选出当天资金流入强度上穿0轴的股票,谢谢?
ZLCM:=EMA(WINNER(CLOSE)*70,3);{//主力筹码估算}
SHCM:=EMA((WINNER(CLOSE*1.1)-WINNER(CLOSE*0.9))*80,3);{//散户筹码估算}
ZZLKP:=ZLCM/(ZLCM+SHCM)*100;{//主力控盘筹码比率}
ZZLJJ:=EMA(ZZLKP,89);{//主力警戒}
ZJLRQD:=INTPART(ZZLKP-ZZLJJ);{//资金流入强度}
XG:CROSS(ZJLRQD,0);
3. xlpl指标高级使用技巧?
XLPL指标是一种基于移动平均线的技术指标,用于判断股价趋势的强弱和买卖信号。以下是一些XLPL指标的高级使用技巧:1. 多重线突破:XLPL指标通过不同周期的移动平均线的交叉来发出买卖信号。利用多重线的突破,可以提高信号的准确度。例如,当短期移动平均线从下方穿越长期移动平均线时,发出买入信号;当短期移动平均线从上方穿越长期移动平均线时,发出卖出信号。2. 调整参数:根据不同的市场环境和个股特性,可以调整XLPL指标的参数以提高其适应性。例如,调整移动平均线的周期长度,可以适应不同的股票波动性。3. 过滤假信号:XLPL指标在市场震荡时可能会发出较多的假信号。为了过滤这些假信号,可以使用其他技术指标进行协助,例如相对强弱指数(RSI)或随机指数(Stochastic Oscillator)等。4. 结合其他技术分析工具:XLPL指标可以结合其他技术分析工具来进一步确认买卖信号。例如,结合支撑位和阻力位进行判断,或结合图表形态分析进行验证。5. 定期复盘和优化:根据实际交易情况,进行定期复盘和优化XLPL指标的使用方法。不断总结经验教训,完善交易策略,让XLPL指标更好地为自己的交易决策服务。请注意,以上技巧仅供参考,具体使用时应结合个人投资经验和市场情况进行判断。
4. 请高手将这个通达信附图改成选股公式,选出当天资金流入强度上穿0轴的股票,谢谢?
ZLCM:=EMA(WINNER(CLOSE)*70,3);{//主力筹码估算}
SHCM:=EMA((WINNER(CLOSE*1.1)-WINNER(CLOSE*0.9))*80,3);{//散户筹码估算}
ZZLKP:=ZLCM/(ZLCM+SHCM)*100;{//主力控盘筹码比率}
ZZLJJ:=EMA(ZZLKP,89);{//主力警戒}
ZJLRQD:=INTPART(ZZLKP-ZZLJJ);{//资金流入强度}
XG:CROSS(ZJLRQD,0);
5. xlpl指标高级使用技巧?
XLPL指标是一种基于移动平均线的技术指标,用于判断股价趋势的强弱和买卖信号。以下是一些XLPL指标的高级使用技巧:1. 多重线突破:XLPL指标通过不同周期的移动平均线的交叉来发出买卖信号。利用多重线的突破,可以提高信号的准确度。例如,当短期移动平均线从下方穿越长期移动平均线时,发出买入信号;当短期移动平均线从上方穿越长期移动平均线时,发出卖出信号。2. 调整参数:根据不同的市场环境和个股特性,可以调整XLPL指标的参数以提高其适应性。例如,调整移动平均线的周期长度,可以适应不同的股票波动性。3. 过滤假信号:XLPL指标在市场震荡时可能会发出较多的假信号。为了过滤这些假信号,可以使用其他技术指标进行协助,例如相对强弱指数(RSI)或随机指数(Stochastic Oscillator)等。4. 结合其他技术分析工具:XLPL指标可以结合其他技术分析工具来进一步确认买卖信号。例如,结合支撑位和阻力位进行判断,或结合图表形态分析进行验证。5. 定期复盘和优化:根据实际交易情况,进行定期复盘和优化XLPL指标的使用方法。不断总结经验教训,完善交易策略,让XLPL指标更好地为自己的交易决策服务。请注意,以上技巧仅供参考,具体使用时应结合个人投资经验和市场情况进行判断。
6. 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。
7. 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。
8. xlpl指标高级使用技巧?
XLPL指标是一种基于移动平均线的技术指标,用于判断股价趋势的强弱和买卖信号。以下是一些XLPL指标的高级使用技巧:1. 多重线突破:XLPL指标通过不同周期的移动平均线的交叉来发出买卖信号。利用多重线的突破,可以提高信号的准确度。例如,当短期移动平均线从下方穿越长期移动平均线时,发出买入信号;当短期移动平均线从上方穿越长期移动平均线时,发出卖出信号。2. 调整参数:根据不同的市场环境和个股特性,可以调整XLPL指标的参数以提高其适应性。例如,调整移动平均线的周期长度,可以适应不同的股票波动性。3. 过滤假信号:XLPL指标在市场震荡时可能会发出较多的假信号。为了过滤这些假信号,可以使用其他技术指标进行协助,例如相对强弱指数(RSI)或随机指数(Stochastic Oscillator)等。4. 结合其他技术分析工具:XLPL指标可以结合其他技术分析工具来进一步确认买卖信号。例如,结合支撑位和阻力位进行判断,或结合图表形态分析进行验证。5. 定期复盘和优化:根据实际交易情况,进行定期复盘和优化XLPL指标的使用方法。不断总结经验教训,完善交易策略,让XLPL指标更好地为自己的交易决策服务。请注意,以上技巧仅供参考,具体使用时应结合个人投资经验和市场情况进行判断。
9. 请高手将这个通达信附图改成选股公式,选出当天资金流入强度上穿0轴的股票,谢谢?
ZLCM:=EMA(WINNER(CLOSE)*70,3);{//主力筹码估算}
SHCM:=EMA((WINNER(CLOSE*1.1)-WINNER(CLOSE*0.9))*80,3);{//散户筹码估算}
ZZLKP:=ZLCM/(ZLCM+SHCM)*100;{//主力控盘筹码比率}
ZZLJJ:=EMA(ZZLKP,89);{//主力警戒}
ZJLRQD:=INTPART(ZZLKP-ZZLJJ);{//资金流入强度}
XG:CROSS(ZJLRQD,0);
10. 请高手将这个通达信附图改成选股公式,选出当天资金流入强度上穿0轴的股票,谢谢?
ZLCM:=EMA(WINNER(CLOSE)*70,3);{//主力筹码估算}
SHCM:=EMA((WINNER(CLOSE*1.1)-WINNER(CLOSE*0.9))*80,3);{//散户筹码估算}
ZZLKP:=ZLCM/(ZLCM+SHCM)*100;{//主力控盘筹码比率}
ZZLJJ:=EMA(ZZLKP,89);{//主力警戒}
ZJLRQD:=INTPART(ZZLKP-ZZLJJ);{//资金流入强度}
XG:CROSS(ZJLRQD,0);
11. 主流板块的判定方法?
目前网上判断主流板块的方法有很多。
1.最开始判断主流板块的方法是陶粉德明根据个股的RPS进而演化弄成的板块RPS,通过计算板块RPS20和板块RPS50的数值来判断当前市场板块的强弱。
2.还有一种就是看到有些采取板块内的个股两RPS翻红进行数量统计,然后通过排序来判断主流板块的方法。
3.第三种就是通过动量模型的分值来计算板块的强度从而来分析当前哪些板块是主流板块,再从主流板块中寻找个股买卖点。
4.就是近期主张的通过通达信的强弱排序功能看10日强板块到20日强板块的进阶趋势,可能有些人不太懂,其实这个很好理解,20日强你可以理解为板块的20日RPS,一个主流板块是有持续时间的,有波段行情资金不会是短暂的介入。
5.我判断主流板块的方法不一样,但是其实逻辑都是差不多的,我主要通过强势股的板块分布来统计,然后计算排名,从而来确定主流板块,从去年下半年到现在基本上都能量化跟踪当时的主流板块,无论是去年的5G半导体,还是近期的医药医疗,消费。
总结:其实判断主流板块的方法有很多,每个方法都有利弊,最好的方法就是适合自己的方法。自己能够理解,通过这个方法能够为自己的判断和操作带来收益才是最好的。交易最终还是化繁为简。
12. 三色共振指标公式?
是指在三色荧光染料的共振能量转移过程中,用来描述荧光强度变化的指标。其公式为FRET efficiency = 1 - (I_D/A_D)/(I_A/A_A),其中I_D和I_A分别为受体和供体的荧光强度,A_D和A_A分别为受体和供体的吸收强度。该公式的推导基于荧光共振能量转移(FRET)原理,即在两个荧光染料分子之间,当它们的共振能量转移距离小于10nm时,受体分子的荧光强度会减弱,而供体分子的荧光强度会增强。式可以用来评估荧光共振能量转移的效率,从而研究分子间的相互作用。
13. xlpl指标高级使用技巧?
XLPL指标是一种基于移动平均线的技术指标,用于判断股价趋势的强弱和买卖信号。以下是一些XLPL指标的高级使用技巧:1. 多重线突破:XLPL指标通过不同周期的移动平均线的交叉来发出买卖信号。利用多重线的突破,可以提高信号的准确度。例如,当短期移动平均线从下方穿越长期移动平均线时,发出买入信号;当短期移动平均线从上方穿越长期移动平均线时,发出卖出信号。2. 调整参数:根据不同的市场环境和个股特性,可以调整XLPL指标的参数以提高其适应性。例如,调整移动平均线的周期长度,可以适应不同的股票波动性。3. 过滤假信号:XLPL指标在市场震荡时可能会发出较多的假信号。为了过滤这些假信号,可以使用其他技术指标进行协助,例如相对强弱指数(RSI)或随机指数(Stochastic Oscillator)等。4. 结合其他技术分析工具:XLPL指标可以结合其他技术分析工具来进一步确认买卖信号。例如,结合支撑位和阻力位进行判断,或结合图表形态分析进行验证。5. 定期复盘和优化:根据实际交易情况,进行定期复盘和优化XLPL指标的使用方法。不断总结经验教训,完善交易策略,让XLPL指标更好地为自己的交易决策服务。请注意,以上技巧仅供参考,具体使用时应结合个人投资经验和市场情况进行判断。
14. 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。
15. 三色共振指标公式?
是指在三色荧光染料的共振能量转移过程中,用来描述荧光强度变化的指标。其公式为FRET efficiency = 1 - (I_D/A_D)/(I_A/A_A),其中I_D和I_A分别为受体和供体的荧光强度,A_D和A_A分别为受体和供体的吸收强度。该公式的推导基于荧光共振能量转移(FRET)原理,即在两个荧光染料分子之间,当它们的共振能量转移距离小于10nm时,受体分子的荧光强度会减弱,而供体分子的荧光强度会增强。式可以用来评估荧光共振能量转移的效率,从而研究分子间的相互作用。
16. 三色共振指标公式?
是指在三色荧光染料的共振能量转移过程中,用来描述荧光强度变化的指标。其公式为FRET efficiency = 1 - (I_D/A_D)/(I_A/A_A),其中I_D和I_A分别为受体和供体的荧光强度,A_D和A_A分别为受体和供体的吸收强度。该公式的推导基于荧光共振能量转移(FRET)原理,即在两个荧光染料分子之间,当它们的共振能量转移距离小于10nm时,受体分子的荧光强度会减弱,而供体分子的荧光强度会增强。式可以用来评估荧光共振能量转移的效率,从而研究分子间的相互作用。
17. 主流板块的判定方法?
目前网上判断主流板块的方法有很多。
1.最开始判断主流板块的方法是陶粉德明根据个股的RPS进而演化弄成的板块RPS,通过计算板块RPS20和板块RPS50的数值来判断当前市场板块的强弱。
2.还有一种就是看到有些采取板块内的个股两RPS翻红进行数量统计,然后通过排序来判断主流板块的方法。
3.第三种就是通过动量模型的分值来计算板块的强度从而来分析当前哪些板块是主流板块,再从主流板块中寻找个股买卖点。
4.就是近期主张的通过通达信的强弱排序功能看10日强板块到20日强板块的进阶趋势,可能有些人不太懂,其实这个很好理解,20日强你可以理解为板块的20日RPS,一个主流板块是有持续时间的,有波段行情资金不会是短暂的介入。
5.我判断主流板块的方法不一样,但是其实逻辑都是差不多的,我主要通过强势股的板块分布来统计,然后计算排名,从而来确定主流板块,从去年下半年到现在基本上都能量化跟踪当时的主流板块,无论是去年的5G半导体,还是近期的医药医疗,消费。
总结:其实判断主流板块的方法有很多,每个方法都有利弊,最好的方法就是适合自己的方法。自己能够理解,通过这个方法能够为自己的判断和操作带来收益才是最好的。交易最终还是化繁为简。
18. 主流板块的判定方法?
目前网上判断主流板块的方法有很多。
1.最开始判断主流板块的方法是陶粉德明根据个股的RPS进而演化弄成的板块RPS,通过计算板块RPS20和板块RPS50的数值来判断当前市场板块的强弱。
2.还有一种就是看到有些采取板块内的个股两RPS翻红进行数量统计,然后通过排序来判断主流板块的方法。
3.第三种就是通过动量模型的分值来计算板块的强度从而来分析当前哪些板块是主流板块,再从主流板块中寻找个股买卖点。
4.就是近期主张的通过通达信的强弱排序功能看10日强板块到20日强板块的进阶趋势,可能有些人不太懂,其实这个很好理解,20日强你可以理解为板块的20日RPS,一个主流板块是有持续时间的,有波段行情资金不会是短暂的介入。
5.我判断主流板块的方法不一样,但是其实逻辑都是差不多的,我主要通过强势股的板块分布来统计,然后计算排名,从而来确定主流板块,从去年下半年到现在基本上都能量化跟踪当时的主流板块,无论是去年的5G半导体,还是近期的医药医疗,消费。
总结:其实判断主流板块的方法有很多,每个方法都有利弊,最好的方法就是适合自己的方法。自己能够理解,通过这个方法能够为自己的判断和操作带来收益才是最好的。交易最终还是化繁为简。
19. 三色共振指标公式?
是指在三色荧光染料的共振能量转移过程中,用来描述荧光强度变化的指标。其公式为FRET efficiency = 1 - (I_D/A_D)/(I_A/A_A),其中I_D和I_A分别为受体和供体的荧光强度,A_D和A_A分别为受体和供体的吸收强度。该公式的推导基于荧光共振能量转移(FRET)原理,即在两个荧光染料分子之间,当它们的共振能量转移距离小于10nm时,受体分子的荧光强度会减弱,而供体分子的荧光强度会增强。式可以用来评估荧光共振能量转移的效率,从而研究分子间的相互作用。
20. 主流板块的判定方法?
目前网上判断主流板块的方法有很多。
1.最开始判断主流板块的方法是陶粉德明根据个股的RPS进而演化弄成的板块RPS,通过计算板块RPS20和板块RPS50的数值来判断当前市场板块的强弱。
2.还有一种就是看到有些采取板块内的个股两RPS翻红进行数量统计,然后通过排序来判断主流板块的方法。
3.第三种就是通过动量模型的分值来计算板块的强度从而来分析当前哪些板块是主流板块,再从主流板块中寻找个股买卖点。
4.就是近期主张的通过通达信的强弱排序功能看10日强板块到20日强板块的进阶趋势,可能有些人不太懂,其实这个很好理解,20日强你可以理解为板块的20日RPS,一个主流板块是有持续时间的,有波段行情资金不会是短暂的介入。
5.我判断主流板块的方法不一样,但是其实逻辑都是差不多的,我主要通过强势股的板块分布来统计,然后计算排名,从而来确定主流板块,从去年下半年到现在基本上都能量化跟踪当时的主流板块,无论是去年的5G半导体,还是近期的医药医疗,消费。
总结:其实判断主流板块的方法有很多,每个方法都有利弊,最好的方法就是适合自己的方法。自己能够理解,通过这个方法能够为自己的判断和操作带来收益才是最好的。交易最终还是化繁为简。