均线拐点指标源码
通达信均线粘合指标源码
通达信均线粘合指标源码概述通达信均线粘合指标是一种用于判断股票价格趋势的技术指标，通过观察均线之间的距离和相互关系来预测股票价格的未来走势。
该指标通常使用多条不同参数的均线作为基础，通过计算均线的相对位置和距离，来判断市场走势和买卖点。
源码详解以下是一份通达信均线粘合指标的源码，包括指标函数、参数设置和计算公式等内容。
请注意，源码中的函数和变量名称可能需要根据您的通达信版本进行适当调整。
```scss指标函数：MA(CLOSE,N) 表示计算收盘价与N日均线之间的距离参数设置：(1) 粘合指标参数：M1、M2、M3、M4，分别表示5日、10日、30日、60日等不同参数的均线；(2) 粘合范围参数：A、B，可以根据需要进行调整；(3) 目标股票代码：Ticker，输入需要分析的股票代码。
计算公式：(1) 计算各条均线的数值；(2) 计算各条均线之间的距离；(3) 根据粘合范围参数A、B和目标股票代码，确定买入点和卖出点；(4) 根据买入点和卖出点，编写买入信号和卖出信号的公式。
示例公式：// 通达信均线粘合指标（买入信号）IF((MA(CLOSE,M1)-MA(CLOSE,M2))<=B AND (MA(CLOSE,M2)-MA(CLOSE,M3))<=B AND (MA(CLOSE,M3)-MA(CLOSE,M4))<=B,H>L,0)// 通达信均线粘合指标（卖出信号）IF((MA(CLOSE,M1)-MA(CLOSE,M2))>B AND (MA(CLOSE,M2)-MA(CLOSE,M3))>B AND (MA(CLOSE,M3)-MA(CLOSE,M4))>B,H<L,-1)```使用方法在使用通达信均线粘合指标时，需要先输入目标股票代码，并设置粘合指标参数和粘合范围参数。
然后，根据指标发出的买入信号和卖出信号进行操作。
通常情况下，当均线之间距离小于或等于某个设定值（A、B参数）时，视为达到粘合状态，此时可以考虑买入；反之，当均线之间距离大于该值时，视为偏离粘合状态，此时可以考虑卖出。
通达信指标公式源码缠论均线源码
通达信指标公式源码缠论均线源码```
/*缠论均线*/
/*缠论均线
/*动态调用JCA调用方式*/
SetDynamicInfoPos(5,0);
/*实现MA*/
function MA(C:P, N:integer):real;
var
i: integer;
sum: real;
begin
sum := 0;
for i := 0 to N-1 do
sum := sum + C[i];
MA := sum / N;
end;
/*取得收盘价*/
C :ref(close,1);
/*定义均线周期数*/
period :input(20, "MA周期数");
/*计算MA值*/
MA(C, period);
```
以上是通达信指标公式源码，用于计算缠论均线。
该指标使用了MA
函数，通过计算收盘价的均线来得到缠论均线的数值。
在源码中，使用了SetDynamicInfoPos函数来设置指标图形的位置。
然后定义了一个MA函数，用于计算指定周期数的均线。
该函数通过循环
累加收盘价，并除以周期数来计算均线的值。
接下来，使用ref函数获取前一周期的收盘价，并将其赋值给变量C。
最后，使用input函数定义了一个输入框，用于输入均线的周期数。
然后将该周期数作为参数传递给MA函数，计算并返回缠论均线的数值。
以上是缠论均线的通达信指标公式源码。
三根均线上行指标源码
三根均线上行指标源码编写三根均线上行指标的源码需要考虑以下几个方面：1. 数据获取，首先需要从股票或者其他金融市场数据源获取股票的历史价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等。
2. 计算均线，通过历史价格数据，计算出短期均线、中期均线和长期均线。
一般来说，短期均线可以选择5日均线，中期均线可以选择10日均线，长期均线可以选择20日均线。
3. 判断上行指标，通过比较短期均线、中期均线和长期均线的走势，来判断上行指标。
一般来说，当短期均线向上穿过中期均线，同时中期均线向上穿过长期均线时，可以判断为上行指标。
以下是一个简单的Python示例代码，用于计算三根均线上行指标：python.import pandas as pd.# 获取股票历史价格数据，这里假设已经获取到了数据并存储在DataFrame对象中。
# 假设数据包括日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价等字段。
# 这里使用pandas库来处理数据。
# 这里假设数据存储在df中。
# 计算短期均线。
df['MA5'] = df['收盘价'].rolling(window=5).mean()。
# 计算中期均线。
df['MA10'] = df['收盘价'].rolling(window=10).mean()。
# 计算长期均线。
df['MA20'] = df['收盘价'].rolling(window=20).mean()。
# 判断上行指标。
# 当MA5向上穿过MA10，并且MA10向上穿过MA20时，判断为上行指标。
df['Signal'] = 0。
df.loc[(df['MA5'] > df['MA10']) & (df['MA10'] >df['MA20']), 'Signal'] = 1。
通达信指标公式源码 个股均线
长线120:MA(CLOSE,120),COLORRED;中线60:MA(CLOSE,60),COLORGREEN;中短线:EMA(C,18),POINTDOT,LINETHICK4,COLORYELLOW;短线10:MA(CLOSE,10),COLORMAGENTA;DRAWLINE(CURRBARSCOUNT=TOTALBARSCOUNT,CONST(C),CURRBARSCOU NT=1,C,3)DOTLINE;局部低点预选A:=BACKSET(LLV(L,5)<REF(LLV(L,4),1),4);局部低点预选B:=BACKSET(局部低点预选A=0 AND REF(局部低点预选A,1)=1,2);局部低点预选C:=IF(局部低点预选B=1 AND REF(局部低点预选B,1)=0,-1,0); 局部高点预选A:=BACKSET(HHV(H,5)>REF(HHV(H,4),1),4);局部高点预选B:=BACKSET(局部高点预选A=0 AND REF(局部高点预选A,1)=1,2);局部高点预选C:=IF(局部高点预选B=1 AND REF(局部高点预选B,1)=0,1,0); 缺口判断:=IF(L>REF(H,1),1,IF(H<REF(L,1),-1,0));距前高天:=BARSLAST(局部高点预选C=1);距前低天:=BARSLAST(局部低点预选C=-1);小值周期:=LOWRANGE(L);大值周期:=TOPRANGE(H);低保留AA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)>REF(距前低天,1) AND LLV(L,距前高天+1)<REF(LLV(L,距前高天+1),1),-1,0);低保留AB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND (距前高天>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天)=-1 OR LLV(L,距前低天+2)<REF(LLV(L,距前低天+1),1)),-1,0);低保留S:=IF((低保留AA=-1 OR 低保留AB=-1) AND L<REF(H,距前高天+1),-1,0);预判:=IF((距前低天<4 AND HHV(缺口判断,距前低天)!=1) OR REF(低保留S,距前低天)=0,1,0);判断:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)<=REF(距前高天,1) AND 预判=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天),1,0);高保留A:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)>REF(距前高天,1) AND HHV(H,距前低天+1)>REF(HHV(H,距前低天+1),1),1,0);高保留B:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)<=REF(距前高天,1) AND REF(低保留S,距前低天)=-1 AND (距前低天>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天)=1),1,0);高保留:=IF((高保留A=1 OR 高保留B=1 OR 判断=1) AND H>REF(L,距前低天+1),1,0);预判A:=IF((距前高天<4 AND HHV(缺口判断,距前高天)!=1) OR REF(高保留,距前高天)=0,1,0);判断A:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND 预判A=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天+1) AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天),-1,0);低保留A:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)>REF(距前低天,1) AND LLV(L,距前高天+1)<REF(LLV(L,距前高天+1),1),-1,0);低保留B:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND (距前高天>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天)=-1 OR 判断A=-1),-1,0);低保留:=IF((低保留A=-1 OR 低保留B=-1) AND L<REF(H,距前高天+1),-1,0); 距前高天A:=BARSLAST(高保留=1);距前低天A:=BARSLAST(低保留=-1);预判X:=IF((距前低天A<4 AND HHV(缺口判断,距前低天A)!=1) OR REF(低保留,距前低天A)=0,1,0);判断X:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)<=REF(距前高天A,1) AND 预判X=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天A+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天A) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天A),1,0); 高保留XA:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)>REF(距前高天A,1) AND HHV(H,距前低天A+1)>REF(HHV(H,距前低天A+1),1),1,0);高保留XB:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)<=REF(距前高天A,1) AND REF(低保留,距前低天A)=-1 AND (距前低天A>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天A)=1),1,0);高保留X:=IF((高保留XA=1 OR 高保留XB=1 OR 判断X=1) AND H>REF(L,距前低天A+1),1,0);预判XA:=IF((距前高天A<4 AND HHV(缺口判断,距前高天A)!=1) OR REF(高保留XA,距前高天A)=0,1,0);判断XA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)<=REF(距前低天A,1) AND 预判XA=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天A+1) AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天A) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天A),-1,0); 低保留XA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)>REF(距前低天A,1) AND LLV(L,距前高天A+1)<REF(LLV(L,距前高天A+1),1),-1,0);低保留XB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)<=REF(距前低天A,1) AND (距前高天A>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天A)=-1 OR 判断XA=-1),-1,0);低保留X:=IF((低保留XA=-1 OR 低保留XB=-1) AND L<REF(H,距前高天A+1),-1,0);距前高天YA:=BARSLAST(高保留X=1);距前低天YA:=BARSLAST(低保留X=-1);预判YX:=IF((距前低天YA<4 AND HHV(缺口判断,距前低天YA)!=1) OR REF(低保留X,距前低天YA)=0,1,0);判断YX:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)<=REF(距前高天YA,1) AND 预判YX=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天YA+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天YA) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天YA),1,0);高保留YXA:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)>REF(距前高天YA,1) AND HHV(H,距前低天YA+1)>REF(HHV(H,距前低天YA+1),1),1,0);高保留YXB:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)<=REF(距前高天YA,1) AND REF(低保留X,距前低天YA)=-1 AND (距前低天YA>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天YA)=1),1,0);高保留YX:=IF((高保留YXA=1 OR 高保留YXB=1 OR 判断YX=1) ANDH>REF(L,距前低天YA+1),1,0);预判YXA:=IF((距前高天YA<4 AND HHV(缺口判断,距前高天YA)!=1) ORREF(高保留YXA,距前高天YA)=0,1,0);判断YXA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)<=REF(距前低天YA,1) AND 预判YXA=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天YA+1) AND小值周期>REF(大值周期,距前高天YA) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天YA),-1,0);低保留YXA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)>REF(距前低天YA,1) AND LLV(L,距前高天YA+1)<REF(LLV(L,距前高天YA+1),1),-1,0);低保留YXB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)<=REF(距前低天YA,1) AND (距前高天YA>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天YA)=-1 OR 判断YXA=-1),-1,0);低保留YX:=IF((低保留YXA=-1 OR 低保留YXB=-1) AND L<REF(H,距前高天YA+1),-1,0);AAAD:=IF(高保留YX=1 AND 低保留YX=-1 AND H>REF(H,REF(距前高天YA,1)+2),1,IF(高保留YX=1 AND 低保留YX=-1 AND L<REF(L,REF(距前低天YA,1)+2),-1,0));极点保留:=IF(AAAD=0,高保留YX+低保留YX,AAAD);局部极点:IF(极点保留=-1,L,IF(极点保留=1,H,DRAWNULL)) CIRCLEDOT COLORYELLOW;DD1:=BARSLAST(ABS(极点保留)!=1);DRAWTEXT(极点保留=1,局部极点,'卖'),COLORGREEN;DRAWTEXT(极点保留=-1,局部极点,'买'),COLORRED;。
自适应均线的源代码以及改良
自适应均线的源代码以及改良根据考夫曼的自适应均线原理，利用文华财经编了一下，还是不错的，现把源代码公布出来给大家参考。
交易指标即自适应均线的源代码，我根据指标改良了一下交易系统，考夫曼原来是采用均线值的变化率发出买卖信号，我觉得不是很好，就用最高最低价构建了一个智能均线带，采用最低最高价突破来发出信号，大家一起探讨阿。
交易指标:DIRECTION:=CLOSE-REF(CLOSE,N);VOLATILITY:=SUM(ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))),N);ER:=ABS(DIRECTION/VOLATILITY);FASTSC:=2/(2 + 1);SLOWSC:=2/(30 + 1);SSC:=ER*(FASTSC-SLOWSC)+SLOWSC;CONSTANT:=SSC*SSC;AMAHIGH:REF(EMA(HIGH,N),1)+CONSTANT*(HIGH- REF(EMA(HIGH,N),1));AMALOW:REF(EMA(LOW,N),1)+CONSTANT*(LOW- REF(EMA(LOW,N),1));交易模型:DIRECTION:=CLOSE-REF(CLOSE,N);VOLATILITY:=SUM(ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))),N);ER:=ABS(DIRECTION/VOLATILITY);FASTSC:=2/(2 + 1);SLOWSC:=2/(30 + 1);SSC:=ER*(FASTSC-SLOWSC)+SLOWSC;CONSTANT:=SSC*SSC;AMAHIGH:=REF(EMA(HIGH,N),1)+CONSTANT*(HIGH- REF(EMA(HIGH,N),1));AMACLOSE:=REF(EMA(CLOSE,N),1)+CONSTANT*(CLOSE- REF(EMA(CLOSE,N),1));AMALOW:=REF(EMA(LOW,N),1)+CONSTANT*(LOW- REF(EMA(LOW,N),1));LOW>AMAHIGH,BK;CLOSE<AMACLOSE,SP;HIGH<AMALOW,SK;CLOSE>AMACLOSE,BP;AMACLOSE:=REF(EMA(CLOSE,N),1)+CONSTANT*(CLOSE- REF(EMA(CLOSE,N),1));这还不是原书中定义的自适应均线。
分时均线指标源码
分时均线指标源码全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：分时均线指标是技术分析中常用的一种指标，可以帮助投资者了解市场行情的走势。
分时均线指标的计算方法比较简单，通过对某一时间段内的价格进行平均计算，可以得到不同周期的均线线。
分时均线指标可以帮助投资者判断价格的趋势，并作出相应的投资决策。
分时均线指标的计算方法主要分为简单移动平均线(SMA)和指数加权移动平均线(EMA)两种。
简单移动平均线是对一定时间段内的收盘价进行平均计算，一般来说，常用的周期包括5日、10日、20日、30日等。
指数加权移动平均线则是为了突出最新的价格走势，通过给予不同权重的计算，可以更快地反映价格的变化。
以下是分时均线指标的Python源码示例：```pythonimport numpy as npdef sma(data, n):sma = np.zeros_like(data)for i in range(n-1, len(data)):sma[i] = np.mean(data[i-(n-1):i+1])return smadata = [100, 102, 105, 103, 101, 98, 97, 99, 102, 104]sma_5 = sma(data, 5)sma_10 = sma(data, 10)ema_5 = ema(data, 5)ema_10 = ema(data, 10)print("5日简单移动平均线:", sma_5)print("10日简单移动平均线:", sma_10)print("5日指数加权移动平均线:", ema_5)print("10日指数加权移动平均线:", ema_10)```以上是一个简单的分时均线指标的Python源码示例，通过该源码可以计算出给定周期下的简单移动平均线和指数加权移动平均线。
投资者可以根据计算出来的均线数据，结合其他技术指标和行情走势，来做出相应的交易决策。
趋势拐点指标公式
趋势拐点指标公式趋势拐点指标是一种技术分析指标，用于判断股票、商品、外汇等交易品种的价格趋势是否出现拐点。
趋势拐点指标的公式可以分为以下几种：1. 均线拐点指标：均线是最常用的技术分析工具之一。
通过计算一段时间内的平均价格来平滑价格数据，进而判断价格趋势的变化。
趋势拐点可以通过短期均线和长期均线之间的交叉来判断：- 当短期均线向上穿越长期均线时，可以认为出现了上涨趋势拐点。
- 当短期均线向下穿越长期均线时，可以认为出现了下跌趋势拐点。
2. 动量指标拐点指标：动量指标是衡量价格变动速度的指标，可用于判断价格趋势的变化。
趋势拐点可以通过动量指标的变化来判断：- 当动量指标从负值转为正值时，可以认为出现了上涨趋势拐点。
- 当动量指标从正值转为负值时，可以认为出现了下跌趋势拐点。
3. 相对强弱指标拐点指标：相对强弱指标（RSI）是一种用于测量价格变动强度的指标，可用于判断价格趋势的转变。
趋势拐点可以通过RSI指标的超买和超卖区域来判断：- 当RSI指标超过70时，可以认为出现了上涨趋势拐点。
- 当RSI指标低于30时，可以认为出现了下跌趋势拐点。
4. 平均真实波幅拐点指标：平均真实波幅（ATR）是一种测量价格波动幅度的指标，可用于判断价格趋势的拐点。
趋势拐点可以通过ATR指标的变化来判断：- 当ATR指标突然变大时，可以认为出现了上涨趋势拐点。
- 当ATR指标突然变小时，可以认为出现了下跌趋势拐点。
以上是一些常见的趋势拐点指标公式，具体选择哪种公式要根据具体的交易品种和市场情况来确定。
另外，投资者在使用趋势拐点指标时应综合考虑其他技术指标及市场因素，以提高分析的准确性和可靠性。
5月均线与10月均线金叉指标源码
5月均线与10月均线金叉指标源码以下是使用Python编写的计算5月均线与10月均线金叉指标的源码：```pythonimport pandas as pddef moving_average(series, window):return series.rolling(window=window).meandef golden_cross(series1, series2):cross_points = []for i in range(1, len(series1)):if series1[i-1] < series2[i-1] and series1[i] > series2[i]: cross_points.append(i)return cross_pointsdef calculate_golden_cross(df, short_window, long_window):df['5ma'] = moving_average(df['close'], short_window)df['10ma'] = moving_average(df['close'], long_window)cross_points = golden_cross(df['5ma'], df['10ma'])return cross_points#读取数据data = pd.read_csv('data.csv')#计算金叉指标cross_points = calculate_golden_cross(data, 5, 10)print('金叉出现的日期：')for point in cross_points:print(data.iloc[point]['date'])```在这个源码中，首先定义了两个函数：`moving_average`用于计算移动平均线，`golden_cross`用于计算金叉点。
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均线拐点指标源码
均线拐点指标是一种用于识别股票价格趋势变化的技术分析工具。
以下是一个基于通达信软件的均线拐点指标源码：
```python
ma5:ma(close,5);
ta:ref(ma5,1)<>llv(ma5,3);
tb:barslast(ta);
xg:count(close>open,tb)>4,and,tb>5;
徐文明操盘线立桩量指标：
if(bbi>ref(bbi,1),bbi,drawnull),colorred,linethick2;
if(bbi<ref(bbi,1),bbi,drawnul
```
请注意，此代码段仅为简化版的均线拐点指标，实际应用时可能需要根据个人需求进行优化和调整。
此外，代码中的“bbi”需要替换为实际的均线指标，例如“MA5”或“MA10”。
此外，在通达信软件中，您还需要设置参数如下：
- M1（2、500、5）：用于计算均线拐点的周期参数，可根据个人喜好设置；
-M2（2、500、35）：用于计算倍量成交的周期参数，可根据个人喜好设置；
- M3（2、500、135）：用于计算成交量周期的周期参数，可根据个人喜好设置。
以上源码及参数设置仅供参考，实际应用时请根据市场情况和自身投资策略进行调整。