通达信指标放1倍量选股

⑴ 求通达信:第一天收阳、量增1倍且涨幅3~5%,然后第二、三天缩量,涨幅在-2%~2%之间的选股公式

XG:REF(REF(C<O,1) AND C>O AND V/REF(V,1)>2 AND RANGE(C/REF(C,1),1.03,1.05),2) AND COUNT(V<REF(V,1) AND MAX(C,REF(C,1))/MIN(C,REF(C,1))<1.02,2)=2;

⑵ 请高手编个倍量和缩倍量选股公式

倍量及以上：
XG:V/REF(V,1)>=2;
缩倍量及以下：
XG:REF(V,1)/V>=2;

（今日与昨日相比。已测试通过）

⑶ 求高人帮忙写个通达信的选股公式， 要求； 向上跳空缺口（向下的不要）并且放出倍量（阴阳倍量都行）, 谢

o>ref(h,1) and v>=ref(v,1);

⑷ 通达信选股公式:在股价上涨趋势中，股价前日放倍量下跌昨日缩量上涨并且在此之前5天内股价已上涨10%以上

T1:=V/REF(V,1)>2&&C<O&&C<REF(C,1)&&V=HHV(V,15);

T2:=V<REF(V,1)&&C>O&&C>REF(C,1)&&C>REF(H,1);

T3:=HHV(C,5)/LLV(C,5)>1.1&&BARSLAST(C=LLV(C,5))+1-BARSLAST(C=HHV(C,5))+1>2;

XG:REF(T1,2)=1&&REF(T2,1)=1&&REF(T3,3)=1;

⑸ 求通达信条件选股公式：昨日放出倍量上涨百分之4以上，今日缩量调整或者上涨

ref(c,1)>=ref(c,2)*1.04 and ref(v,1)>ref(v,2)*2 and v<ref(v,1);

⑹ 通达信当日股价放量1.2倍上穿BBI选股公式

BBI:=(MA(CLOSE,3)+MA(CLOSE,6)+MA(CLOSE,12)+MA(CLOSE,24))/4;
T1:=V/REF(V,1);
XG:T1>1.2
AND
CROSS(C,BBI);
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
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公式。
耕耘有收获，付出得回报！

⑺ 求高手写一个通达信地量后倍量的选股公式,谢谢

所谓的地量是多大量，是和前一个交易日的量相比吗？还是以换手率来评判呢？我就以地量前一个交易日的1/5-1/4作为地量！而后的倍量以1.8-2.5为倍量范围。
T1:=REF(V,1)>REF(V,2)*0.2
AND
REF(V,1)<REF(V,2)*0.25
;
T2:=V>REF(V,1)*1.8
AND
V<REF(V,1)*2.5;
T3:
T1
AND
T2
;

⑻ 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。

⑼ 求大神帮忙编个通达信底部横盘30天以上放倍量上涨选股公式

X:REF(((HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))/LLV(LOW,N)),1)<=(N1/100)
&& CLOSE>=REF(HHV(HIGH,N),1) AND V>=(REF(V,1)*2);
变量N为天数，默认值30，N1为横盘期间振幅，默认值20

⑽ 求通达信 单日放量（倍量以上）后连续3日缩量 选股公式

我这里有一个底部引爆指标的公式

一般的常用指标都是在价格波动完成之后所形成的指标线，并不能研判后期的股价涨跌，只能依靠经验总结得出结论，接下来呢给大家分享一下上面所说的底部引爆指标，能大概率抓取起涨牛股。话不多说，直接上图：

在出现底部信号之前，走势平缓，处于横盘整理状态，积蓄放量，有人会纳闷为什么没有股票代码，在这里申明，平台规定不能荐股，被举报会被封号

有意此指标和个股的可以看看玄阳论盘公众号