均线MACD量能共振指标公式(求大智慧公式不同周期共振的方法？)
1. 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。
2. MA+MACD+KDJ”三金叉共振指标？
你好！"MA+MACD+KDJ"三金叉共振指标是一种股票技术分析指标的组合。其中，MA代表移动平均线，MACD代表移动平均线收敛与背离指标，KDJ代表随机指标，是一种常用的反应超买超卖现象的指标。
当这三个指标同时出现金叉信号时，意味着股票的买入信号比较强烈，投资者可以考虑买入。但需要注意，单一指标并不能保证股票的准确预测，所以还需结合其他指标和分析方法来综合判断。希望这个回答对你有帮助！
3. 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。
4. MA+MACD+KDJ”三金叉共振指标公式？
"MA+MACD+KDJ"是一种综合指标，结合了移动平均线(MA)、移动平均线收敛/发散指标(MACD)和随机指标(KDJ)。这三个指标的共振可以提供更全面和准确的市场分析。
具体的公式如下：
1. 移动平均线(MA)：计算一段时间内的平均价格。常见的是简单移动平均线(SMA)和指数移动平均线(EMA)。公式为：MA = (P1 + P2 + ... + Pn) / n，其中Pn表示每个周期的价格，n表示周期数。
2. 移动平均线收敛/发散指标(MACD)：用于衡量价格动量的变化。MACD由两条线组成，即快速线(DIF)和慢速线(DEA)。计算公式如下：DIF = EMA(Close, 12) - EMA(Close, 26)，DEA = EMA(DIF, 9)，MACD = (DIF - DEA) * 2，其中Close表示收盘价，EMA表示指数移动平均线。
3. 随机指标(KDJ)：用于衡量市场超买超卖程度。计算公式如下：RSV = (Close - Lowest Low) / (Highest High - Lowest Low) * 100，K = SMA(RSV, N)，D = SMA(K, M)，J = 3 * K - 2 * D，其中Lowest Low表示最低价的最低值，Highest High表示最高价的最高值，SMA表示简单移动平均线。
这些指标的交叉共振可以提供更多的交易信号和市场趋势分析，但具体的应用需要根据具体的交易策略和市场情况进行分析和判断。建议在实际操作中结合其他指标和量化分析方法，进行综合判断和决策。
5. MA+MACD+KDJ”三金叉共振指标？
你好！"MA+MACD+KDJ"三金叉共振指标是一种股票技术分析指标的组合。其中，MA代表移动平均线，MACD代表移动平均线收敛与背离指标，KDJ代表随机指标，是一种常用的反应超买超卖现象的指标。
当这三个指标同时出现金叉信号时，意味着股票的买入信号比较强烈，投资者可以考虑买入。但需要注意，单一指标并不能保证股票的准确预测，所以还需结合其他指标和分析方法来综合判断。希望这个回答对你有帮助！
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. MA+MACD+KDJ”三金叉共振指标公式？
"MA+MACD+KDJ"是一种综合指标，结合了移动平均线(MA)、移动平均线收敛/发散指标(MACD)和随机指标(KDJ)。这三个指标的共振可以提供更全面和准确的市场分析。
具体的公式如下：
1. 移动平均线(MA)：计算一段时间内的平均价格。常见的是简单移动平均线(SMA)和指数移动平均线(EMA)。公式为：MA = (P1 + P2 + ... + Pn) / n，其中Pn表示每个周期的价格，n表示周期数。
2. 移动平均线收敛/发散指标(MACD)：用于衡量价格动量的变化。MACD由两条线组成，即快速线(DIF)和慢速线(DEA)。计算公式如下：DIF = EMA(Close, 12) - EMA(Close, 26)，DEA = EMA(DIF, 9)，MACD = (DIF - DEA) * 2，其中Close表示收盘价，EMA表示指数移动平均线。
3. 随机指标(KDJ)：用于衡量市场超买超卖程度。计算公式如下：RSV = (Close - Lowest Low) / (Highest High - Lowest Low) * 100，K = SMA(RSV, N)，D = SMA(K, M)，J = 3 * K - 2 * D，其中Lowest Low表示最低价的最低值，Highest High表示最高价的最高值，SMA表示简单移动平均线。
这些指标的交叉共振可以提供更多的交易信号和市场趋势分析，但具体的应用需要根据具体的交易策略和市场情况进行分析和判断。建议在实际操作中结合其他指标和量化分析方法，进行综合判断和决策。
8. 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。
9. 六维共振指标公式？
、DIFF:=EMA(CLOSE,8)-EMA(CLOSE,13)
;DEA:=EMA(DIFF,5)
;DRAWICON(DIFF>DEA,1,1);DRAWICON(DIFF<DEA,1,2);以上非选股公式，只是公式的一部分，公式太长发不了。根据思路编写公式，修改公式。盘中预警，条件选股。公式解密，去除时间限制。鼠标点击下方 我 的 名 字 上，进入 可 订 公式。
10. MA+MACD+KDJ”三金叉共振指标公式？
"MA+MACD+KDJ"是一种综合指标，结合了移动平均线(MA)、移动平均线收敛/发散指标(MACD)和随机指标(KDJ)。这三个指标的共振可以提供更全面和准确的市场分析。
具体的公式如下：
1. 移动平均线(MA)：计算一段时间内的平均价格。常见的是简单移动平均线(SMA)和指数移动平均线(EMA)。公式为：MA = (P1 + P2 + ... + Pn) / n，其中Pn表示每个周期的价格，n表示周期数。
2. 移动平均线收敛/发散指标(MACD)：用于衡量价格动量的变化。MACD由两条线组成，即快速线(DIF)和慢速线(DEA)。计算公式如下：DIF = EMA(Close, 12) - EMA(Close, 26)，DEA = EMA(DIF, 9)，MACD = (DIF - DEA) * 2，其中Close表示收盘价，EMA表示指数移动平均线。
3. 随机指标(KDJ)：用于衡量市场超买超卖程度。计算公式如下：RSV = (Close - Lowest Low) / (Highest High - Lowest Low) * 100，K = SMA(RSV, N)，D = SMA(K, M)，J = 3 * K - 2 * D，其中Lowest Low表示最低价的最低值，Highest High表示最高价的最高值，SMA表示简单移动平均线。
这些指标的交叉共振可以提供更多的交易信号和市场趋势分析，但具体的应用需要根据具体的交易策略和市场情况进行分析和判断。建议在实际操作中结合其他指标和量化分析方法，进行综合判断和决策。
11. 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。
12. MA+MACD+KDJ”三金叉共振指标公式？
"MA+MACD+KDJ"是一种综合指标，结合了移动平均线(MA)、移动平均线收敛/发散指标(MACD)和随机指标(KDJ)。这三个指标的共振可以提供更全面和准确的市场分析。
具体的公式如下：
1. 移动平均线(MA)：计算一段时间内的平均价格。常见的是简单移动平均线(SMA)和指数移动平均线(EMA)。公式为：MA = (P1 + P2 + ... + Pn) / n，其中Pn表示每个周期的价格，n表示周期数。
2. 移动平均线收敛/发散指标(MACD)：用于衡量价格动量的变化。MACD由两条线组成，即快速线(DIF)和慢速线(DEA)。计算公式如下：DIF = EMA(Close, 12) - EMA(Close, 26)，DEA = EMA(DIF, 9)，MACD = (DIF - DEA) * 2，其中Close表示收盘价，EMA表示指数移动平均线。
3. 随机指标(KDJ)：用于衡量市场超买超卖程度。计算公式如下：RSV = (Close - Lowest Low) / (Highest High - Lowest Low) * 100，K = SMA(RSV, N)，D = SMA(K, M)，J = 3 * K - 2 * D，其中Lowest Low表示最低价的最低值，Highest High表示最高价的最高值，SMA表示简单移动平均线。
这些指标的交叉共振可以提供更多的交易信号和市场趋势分析，但具体的应用需要根据具体的交易策略和市场情况进行分析和判断。建议在实际操作中结合其他指标和量化分析方法，进行综合判断和决策。
13. 六维共振指标公式？
、DIFF:=EMA(CLOSE,8)-EMA(CLOSE,13)
;DEA:=EMA(DIFF,5)
;DRAWICON(DIFF>DEA,1,1);DRAWICON(DIFF<DEA,1,2);以上非选股公式，只是公式的一部分，公式太长发不了。根据思路编写公式，修改公式。盘中预警，条件选股。公式解密，去除时间限制。鼠标点击下方 我 的 名 字 上，进入 可 订 公式。
14. 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。
15. 六维共振指标公式？
、DIFF:=EMA(CLOSE,8)-EMA(CLOSE,13)
;DEA:=EMA(DIFF,5)
;DRAWICON(DIFF>DEA,1,1);DRAWICON(DIFF<DEA,1,2);以上非选股公式，只是公式的一部分，公式太长发不了。根据思路编写公式，修改公式。盘中预警，条件选股。公式解密，去除时间限制。鼠标点击下方 我 的 名 字 上，进入 可 订 公式。
16. MA+MACD+KDJ”三金叉共振指标？
你好！"MA+MACD+KDJ"三金叉共振指标是一种股票技术分析指标的组合。其中，MA代表移动平均线，MACD代表移动平均线收敛与背离指标，KDJ代表随机指标，是一种常用的反应超买超卖现象的指标。
当这三个指标同时出现金叉信号时，意味着股票的买入信号比较强烈，投资者可以考虑买入。但需要注意，单一指标并不能保证股票的准确预测，所以还需结合其他指标和分析方法来综合判断。希望这个回答对你有帮助！
17. 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。
18. 六维共振指标公式？
、DIFF:=EMA(CLOSE,8)-EMA(CLOSE,13)
;DEA:=EMA(DIFF,5)
;DRAWICON(DIFF>DEA,1,1);DRAWICON(DIFF<DEA,1,2);以上非选股公式，只是公式的一部分，公式太长发不了。根据思路编写公式，修改公式。盘中预警，条件选股。公式解密，去除时间限制。鼠标点击下方 我 的 名 字 上，进入 可 订 公式。
19. 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。
20. MA+MACD+KDJ”三金叉共振指标？
你好！"MA+MACD+KDJ"三金叉共振指标是一种股票技术分析指标的组合。其中，MA代表移动平均线，MACD代表移动平均线收敛与背离指标，KDJ代表随机指标，是一种常用的反应超买超卖现象的指标。
当这三个指标同时出现金叉信号时，意味着股票的买入信号比较强烈，投资者可以考虑买入。但需要注意，单一指标并不能保证股票的准确预测，所以还需结合其他指标和分析方法来综合判断。希望这个回答对你有帮助！
