Ⅰ 求大神帮忙 修改通达信指标
B1:=MA(C,1);
B2:=SMA(SMA(SMA(B1,2,1),2,1),2,1);
SMA2:=MA(B2,3);
下限:IF(LLV(MA(B2,8),3)<B2,LLV(MA(B2,8),3),B2);
个股红:=B2>SMA2;个股绿:=B2<SMA2;
IF(个股红,B2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK3;
IF(个股绿,B2,DRAWNULL),COLORGREEN,LINETHICK3;
上限:HHV(MA(B2,1),13),COLORYELLOW;
VAR1A:=(2*CLOSE+HIGH+LOW)/4;
VAR2A:=MA(VAR1A,7);
VAR3A:=VAR2A-MA(VAR1A,7/2)<0;
VAR4A:=VAR2A-MA(VAR1A,7/2)>0;
VAR5A:=BARSLAST(VAR3A);
VAR6A:=0-BARSLAST(VAR4A);
VAR7A:=IF(VAR3A<=0,VAR5A,VAR6A);
STICKLINE(上限>下限 AND B2>SMA2,上限,下限,0,0),COLORYELLOW;
STICKLINE(上限>B2 AND B2>SMA2,上限,B2,0,0),COLORBLUE;
STICKLINE(上限>SMA2 AND B2<SMA2,上限,SMA2,0,0),COLORBLUE;
Ⅱ 通达信三条均线间如何画彩带
画出带状线.
用法:DRAWBAND(VAL1,COLOR1,VAL2,COLOR2),当VAL1>VAL2时,在VAL1和VAL2之间填充COLOR1;当VAL1<VAL2时,填充COLOR2,这里的颜色均使用RGB函数计算得到。
例如:DRAWBAND(OPEN,RGB(0,224,224),CLOSE,RGB(255,96,96));
移动平均线，Moving Average，简称MA，原本的意思是移动平均，由于我们将其制作成线形，所以一般称之为移动平均线，简称均线。它是将某一段时间的收盘价之和除以该周期。 比如日线MA5指5天内的收盘价除以5 。
移动平均线是由著名的美国投资专家Joseph E.Granville（葛兰碧，又译为格兰威尔）于20世纪中期提出来的。均线理论是当今应用最普遍的技术指标之一，它帮助交易者确认现有趋势、判断将出现的趋势、发现过度延生即将反转的趋势。
Ⅲ 通达信vol指标参数如何优化最佳
这个没有准确的答案，不同的人有不同的标准，像我就不用均量线指标，我的参数全是0
Ⅳ 通达信指标
不知道你说的白色趋势线是哪一条，因为源码中看不出，反复在我的通达信中也看不出。是‘海面’线还是A5线？下面是选出红紫两种彩带同时出现的选股公式：
A5:=EMA((L+H+C*2)/4,5);
A13:=EMA((L+H+C*2)/4,13);
A21:=EMA((L+H+C*2)/4,21);
A55:=EMA((L+H+C*2)/4,55);
X:=(A5>A13 AND A5>=REF(A13,1) AND A13>REF(A13,1)) OR (A5>A13 AND A5<REF(A5,1) AND A13>REF(A13,1));
Y:=(A13>A55 AND A21>=REF(A55,1) AND A55>REF(A55,1)) OR (A21>A55 AND A21<REF(A21,1) AND A55>REF(A55,1));
选股:X AND Y;
Ⅳ 通达信指标中v和vol有什么不同
是同一个函数，都是"成交量"函数，只是“v”是简写，“vol”是全称。
股票公式专家团为你解答，希望能帮到你，祝投资顺利。
Ⅵ 请教：通达信ddf指标是什么含义
DDF是股票的大单频率指标。
DDF指标称为大单频率指标, 基于LEVEL2数据的逐单分析, 用买入大单数差除以总的成交单数。
备注：
DDX(大单动向,指标):委托单的大小，反映不同资金能力的投资者的交易方向，我们称之为DDX
用法：
(1)如果当日红绿柱线为红色表示当日大单买入量较大，反之如果当日红绿柱线为绿色表示大单卖出较多。
(2)3线持续向上主力买入积极，股价有持续的上涨动力。
(3)3线持续向下表示主力持续卖出。
(4)可以在动态显示牌中对DDX由大到小排序选出短线强势股。
DDY（涨跌动因 指标）：
涨跌动因指标基于大智慧新一代的逐单分析，逐单分析是对交易委托单的分析,涨跌动因是每日卖出单数和买入单数差的累计值.DDY红绿柱线是每日卖出单数和买入单数的差占持仓人数的比例(估算值).
DDZ（大单差分 指标）：
红色彩带表示了大资金买入强度，色带越宽、越高表示买入强度越大。当彩带突然升高放宽时往往预示短线将快速上涨。 对大单质量的评价，反映大资金的实力，我们称之为DDZ。DDZ的作用在于衡量买卖双方大单的力度，对于大盘股和机构分歧较大的股票比较有效，当然对于多方主力占绝对优势的股票更容易排行靠前。在动态显示牌下对该指标排序可以选出短线强势股。
Ⅶ 通达信公式编辑器怎么样把线画成透明的，要求隐约藏在K线图和均线后面
你说的透明的我没明白，透明的还能看见吗？
但是后面那句话明白点了，是想让均线在k线的后面，对吧？如果是的话，参考如下做法：（仅举例，自己去联想吧）
M5:MA(C,5);M10:MA(C,10);M20:MA(C,20);
STICKLINE(C>O,C,O,3,0),COLORRED;
STICKLINE(C>O,H,L,0.1,0),COLORRED;
STICKLINE(C<O,C,O,3,0),COLORGREEN;
STICKLINE(C<O,H,L,0.1,0),COLORGREEN;
（一个普通的均线主图）
Ⅷ 请帮忙写一个通达信主图，根据EXP写，搞成彩带形式的。
AA:MA(C,5),LINETHICK2,COLORWHITE;
BB:MA(C,21),COLORMAGENTA,LINETHICK2;
IF(AA>=BB,AA,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;
IF(AA<BB,BB,DRAWNULL),COLORGREEN,LINETHICK2;
DRAWTEXT(CROSS(AA,BB),AA*0.97,'B'),COLORYELLOW;
DRAWTEXT(CROSS(BB,AA),AA*1.03,'S'),COLORYELLOW;
怎么用exp呢，不懂
Ⅸ 把通达信的彩带指标改为选股指标
MB1:=EMA(WINNER(C)*100,5);
MB2:EMA(MB1,2),COLORBLUE;
MB3:EMA(MB2,2),COLORBLUE;
MB4:EMA(MB3,2),COLORBLUE;
MB5:EMA(MB4,2),COLORBLUE;
MB6:EMA(MB5,2),COLORBLUE;
MB7:EMA(MB6,2),COLORBLUE;
MB8:EMA(MB7,2),COLORBLUE;
MB9:EMA(MB8,2),COLORBLUE;
MB10:EMA(MB9,2),COLORBLUE;
MB11:EMA(MB10,2),COLORBLUE;
MB12:EMA(MB11,2),COLORBLUE;
MB13:EMA(MB12,2),COLORBLUE;
MB14:EMA(MB13,2),COLORBLUE;
N:=5;
VAR2:MB1;
VAR3:DRAWLINE(VAR2>=HHV(VAR2,N)=1,VAR2,VAR2<=LLV(VAR2,N)=1,VAR2,1);
XG:=REF(VAR2,1)=REF(VAR3,1) AND VAR2>REF(VAR2,1);
VAR2=VAR3 AND VAR2<MB4;
这样就可以了
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斯托克股票软件
Ⅹ 通达信量化选股公式
通达信的选股公式为xg:v>ref(v，1)*2 and c>ref(c，1)。公式的定义为今天的量大于等于昨天量的2倍，股价上涨。此公式的使用说明有以下几点：1、五行量化指标（浅灰色实心空心方格）：实心代表趋势走好，空心代表趋势走坏；2、操盘动力线指标（黄金线）：短线灵敏指标，低位拐头向上可跟进，高位拐头向下要警惕，附有高低位买卖提示；3、海洋状态指标（彩带）：彩带颜色代表短中期多空趋势，低位转红可跟进，高位变色宜减仓、清仓。
量化选股的方法
1、多因素模型(Multiple-factor regression)
多因素模型将那些引起证券价格联动的因素直接加入到收益率公式之中，然后开发基于这些因素的模型，简化投资组合分析所要求的关于证券之间相关系数的输入。模型效果的好坏主要取决于因素的选取，即那些被选定的因素是否足以证明，证券收益率之间联动效应的根源在于那些因素对各证券的共同影响。
2、动量反转选股
有效市场假说分三个层次，分别为弱有效市场、 半强有效市场、 强有效市场分别代表价格反映了历史信息、公开信息和全部信息。
动量效应(Momentum Effect)指的是投资策略或组合的持有期业绩方向和形成期业绩方向一致的股价波动现象;
而反转效应(ContrarianEffect)则指的是投资策略或组合的持有期业绩方向和形成期业绩方向相反的股价波动现象。
3、分类和回归树(Classification and regression tree)
分类和回归树是数据挖掘技术的一种，以递归分割技术为基础(常用于制药学的研究)，包括分类树和回归树：分类树产生定性输出，回归树处理定量输出。
4、神经网络(Neural networks)
因为股市的建模与预测所处理的信息量往往十分庞大，因此对算法有很严格要求，它的非线性动力学特性也非常复杂，所以一般传统的方法对于股市的预测往往难如人意。人工神经网络不仅具有大规模并行模拟处理、网络全局作用和非线性动力学等特点，而且有很强的自适应、自学习以及容错能力，具备传统的建模方法所不具有的许多优点，其可以不必事先知道有关被建模对象的参数、结构以及动态特性等方面的知识， 对被建模对象经验知识要求不高。 而只需给出对象的输入和输出数，通过网络本身的学习功能即可实现输入和输出之间的映射。