量学买卖点选股公式源码_趋势买卖指标公式源码

文章目录：

• 1、个股提示买卖点公式
• 2、倍量柱选股公式源码 学习《量柱擒涨停》一书，收获颇多。先觉得神奇，因为它探索出了股市的内在运行规律；
• 3、请大师帮忙把下面源码改成选股公式,要求选出成交量比等于大于85%的股票
• 4、请老师将下列源码编成选股公式,要求选出成交量等于大于85%的股票
• 5、通达信量化选股公式
• 6、短线高手最精准的买卖点指标 吐血奉献通达信指标公式源码

个股提示买卖点公式

本文公式指标的选股公式如下：

买卖点提示之波段底选股指标公式

买卖点提示之波段底初现选股指标公式

VARV:=(2*C+H+L)/4;

VARU:=LLV(LOW,30);

VARA1:=HHV(HIGH,30);

B:=EMA((VARV-VARU)/(VARA1-VARU)*100,8);

B1:=EMA(B,5);

STICKLINE(B-B10,B,B1,8,1),COLORRED;

STICKLINE(B-B1LC:=REF(CLOSE,1);

RSI:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),6,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),6,1)*100;

倍量柱选股公式源码 学习《量柱擒涨停》一书，收获颇多。先觉得神奇，因为它探索出了股市的内在运行规律；

倍量柱+连续3日量缩价升:

EXIST(V/REF(V,1)=2,7) AND NDAY(REF(V,1),V,3) AND UPNDAY(C,3);

QQ857890174

请大师帮忙把下面源码改成选股公式,要求选出成交量比等于大于85%的股票

AA:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN));

主买:=IF(CLOSEOPEN,AA*(HIGH-LOW),IF(CLOSEOPEN,AA*((HIGH-OPEN)+(CLOSE-LOW)),VOL/2));

成交量比选股:主买/VOL*100=85;

请老师将下列源码编成选股公式,要求选出成交量等于大于85%的股票

A股:=CAPITAL/1000000,LINETHICK0,COLORWHITE;

成交量:=VOL,POINTDOT,COLORYELLOW;

AA:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN));

主买:=IF(CLOSEOPEN,AA*(HIGH-LOW),IF(CLOSEOPEN,AA*((HIGH-OPEN)+(CLOSE-LOW)),VOL /2)),POINTDOT,COLORRED;

主卖:=IF(CLOSEOPEN,AA*((HIGH-CLOSE)+(OPEN-LOW)),IF(CLOSEOPEN,AA*(HIGH-LOW),VOL /2)),COLORCYAN,POINTDOT;

资金异动:=VOL/MA(VOL,55)*100,COLORYELLOW;

成交量比%:=主买/VOL*100,COLORWHITE;

换手率％:=VOL/CAPITAL*100,POINTDOT,COLORWHITE;

XG:成交量比%=85;

通达信量化选股公式

通达信的选股公式为xg:vref(v，1)*2 and cref(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。

短线高手最精准的买卖点指标 吐血奉献通达信指标公式源码

选股公式需要细致条件才能编写，您描述公式的编写条件都是模糊条件而不是具体条件，例如：涨停需要说明具体的判断幅度、放量的满足条件、以及冲高的位置等等，各项条件都要说得明白清楚才能编写选股公式。

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