【指标】指标公式大全,款款经典(建议珍藏)!-神奇指标网
三、指标源码:
1、连续三天高开高走的选股公式
count(o〉ref(c,1)andc>o,3)=3;
2、连续3天每天的最低价都比前一天高
count(l〉ref(c,1),3)=3;
3、周量缩小50%或40%或n%
a1:vol/capital*100;
xg:a1/ref(a1,1)
hhv(ref(c,5),25);
44、MACD的拐点公式
DIFF:=(EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26));
DEA:=EMA(DIFF,9),COLORBLUE,LINETHICK0;
MACD:=2*(DIFF-DEA);
拐点:ref(macd,2)>ref(macd,1)andref(macd,1);
45、跳空高开收阳线
LOW>REF(HIGH,1)andc〉o;
46、涨停过300日线的选股公式;
c/ref(c,1)〉1.09andcross(c,ma(c,300));
47、成交量是前5天中其他任何一天的10天均量线的3.5倍以上
w1:=llv(ma(v,10),5);
xg:v>w1*3.5;
COUNT(C〉MA(C,250),3)=3;
18、跳高大阴线,条件:1、开盘跳空4%以上2、大阴线实体6%以上。
O/REF(C,1)>1。04ANDC/REF(C,1)<0。94;
19、60与120均线距离在n%内
XG:ABS((MA(C,60)-MA(C,120))/MA(C,120))
20、5日均线倾角大于60度
w1:=ref(c,2)/ref(c,3)〉1。1;
w2:=ref(v,1)/ref(v,2)>2;
xg:w1andw2;
35、放量2倍突破300日线的选股指标
cross(c,ma(c,300))andv〉ref(v,1)*2;
36、3日均线上穿10日均线,KDJ有效金叉
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)—LLV(LOW,9))*100;
11、今天的250平均线大于昨天的昨天的250平均线
ma(c,250)〉ref(ma(c,250),1);
12、均线中增加一根线,这根线的价格是5日线的1。2倍
aa:ma(c,5)*1.2;
13、20天均线向上的股
xg:ma(c,20)>ref(ma(c,20),1);
14、今天收盘价在昨天收盘价-2%~2%之间
XG:(HHV(C,5)-LLV(C,5))/LLV(C,5)<0.1ANDV〉REF(V,1)*2ANDC/REF(C,1)>1。05;
26、60与120均线距离在n%内
XG:ABS((MA(C,60)—MA(C,120))/MA(C,120));
27、“中阴之后,跳拉阳"
c/ref(c,1)>1.05;
22、今天涨停的公式
C/REF(C,1)>1。09;
23、10日内ห้องสมุดไป่ตู้涨停的公式
今涨停:=C/REF(C,1)〉1.09;
选股:count(今涨停,10);
24、昨日前日涨停的
REF(C,1)/REF(C,2)〉1.095;
25、近5日K线最高价和最低价格波动在10%以内,成交量是昨日2倍,收盘涨5%
MACD:=2*(DIFF—DEA);
w1:cross(DIFF,dea);
xg:count(w1,8)>=2;
41、60MA由向下调头向上
ma(c,60)>ref(ma(c,60),1);
42、股价回调到14日均线的选股
abs(c—ma(c,14))/ma(c,14)〈0。005;
43、历史第5根K线到第30根K线之间的最高价
K:=SMA(RSV,3,1);
D:=SMA(K,3,1);
J:=3*K-2*D;
w1:=cross(ma(c,3),ma(c,10));
xg:w1andcross(k,d);
37、30日均线拐头向上。
ma(c,30)〉ref(ma(c,30),1);
38、连续3—5天,每天的收盘价涨跌幅不超过1%。
a1:=h/l〉1.05;
a2:=c〉3.5andc<15;
a3:=ma(c,3)〉ref(ma(c,3),1);
xg:a1anda2anda3;
8、连续三日收阳后日收盘高于前日且每日收于当日最高价附近每日涨幅不大于4%
选股:count(c〉oandc>ref(c,1)andabs((h—c)/c)〈0.01andc/ref(c,1)<1.04,3)=3;
c/ref(c,1)>0.98andc/ref(c,1)<1。02;
15、收盘价在5日均线以上5天
count(c〉ma(c,5),5)=5;
16、月k线十字星收盘并且5月线拐点向上。
XG:ABS(C-O)/O〈0。02ANDMA(C,5)〉REF(MA(C,5),1);
用月线选股
17、最近3天(包括昨天。前天)股价突破250日均线
xg:cross(ma(c,20),ma(c,62));
32、选出当日收盘价突破10日均线5%的个股
cross(c,ma(c,10)*1。05);
33、选出当日最低价在10日均线上下0.05%内,收盘价在均线上方的个股
abs(l-ma(c,10))<0.005andc>ma(c,10);
34、第一天股票涨停,第二天成交量是第一天成交量的1倍,并超过10%。那第三天就是买点
w1:abs(c—o)〈0。01;
xg:count(w1,5)>=3;
39、K线收十字星
abs(c-o)/o<0.01;
40、MACD在8天以内两次金叉
DIFF:=(EMA(CLOSE,12)—EMA(CLOSE,26));
DEA:=EMA(DIFF,9),COLORBLUE,LINETHICK0;
m4:=ma(close,30);
y1:=max(max(max(m1,m2),m3),m4);
x1:=min(min(min(m1,m2),m3),m4);
黏合:y1/x1;
30、今天的换手率大于前天的一倍以上
w1:=v*100/capital;
w1>ref(w1,2)*2;
31、20日均线,上穿62日均线
9、昨日收阴,今日收阳,的K线组合。
C>OANDREF(C,1)
10、股价突破5ma买入,跌破5ma卖出。买入和卖出用箭头表示(副图)
a1:cross(c,ma(c,5));
a2:cross(ma(c,5),c);
drawtext(a1,low*0。98,'↑'),colorred;
drawtext(a2,h*1.02,’↑’),color00ffff;
28、能在图上提示个股(不含S或ST股)出现过的涨跌停板日期的公式
w1:if((c—ref(c,1))/ref(c,1)>0.1,date—1000000,c);
29、5日,10日,30日贴近公式,越贴越好
m1:=ma(close,5);
m2:=ma(close,10);
m3:=ma(close,20);
4、股价超过五日均价的15%以上,并给出卖出信号
卖出:c/ma(c,5)〉1.15;
5、连收两个十字星的选股公式
count(abs((c—o)/o<0.01),2)=2;
6、收盘价连续8天都站在5日均线的股票。
count(c>ma(c,5),8)=8;
7、振幅大于5%,收盘价大于3。5小于15元,三日均线大于昨日的三日均线,去掉ST股。
X:(ATAN((MA(C,5)/REF(MA(C,5),1)-1)*100)*180/3.14115926)>60;
也可以这样:
X:(ATAN((EMA(C,5)/REF(EMA(C,5),1)—1)*100)*180/3。14115926)>60;
21、“中阴之后,跳拉阳”
c/ref(c,1)〉1.05;
48、跳空高开后,三天内没有回补缺口
ref(LOW,2)〉REF(HIGH,3)andl〉ref(LOW,2);
49、日涨幅小于3%
C〉0ANDC/REF(C,1)>1.03;
50、股价创30个交易日的新高
H>ref(H,30);
51、5日均线倾角大于60度
X:(ATAN((MA(C,5)/REF(MA(C,5),1)—1)*100)*180/3。14115926)〉60;
相关文章:

【指标】指标公式大全,款款经典(建议珍藏)!-神奇指标网
三、指标源码: 1、连续三天高开高走的选股公式 count(o〉ref(c,1)andc>o,3)3; 2、连续3天每天的最低价都比前一天高 count(l〉ref(c,1),3)3; 3、周量缩小50%或40%或n&#x…...
面试题目收集
Zset排行榜功能如何设计key? key就设计成排行榜的名字,比如下面插入或者更新数据 Long zadd(final String key, final double score, final String member) key : 排行榜的名字 memeber : 用户 score : 用户的分数 项目…...

创建R包-2.1:在RStudio中使用Rcpp制作R-Package(更新于2023.8.23)
目录 0-前言 1-在RStudio中创建R包项目 2-创建R包 2.1通过R函数创建新包 2.2在RStudio通过菜单来创建一个新包 2.3关于R包创建的说明 3-添加R自定义函数 4-添加C函数 0-前言 目标:在RStudio中创建一个R包,这个R包中包含C函数,接口是Rc…...

chatGPT如何解释泽众PerformanceRunner性能测试工具?
PerformanceRunner 是一个性能测试工具,可以帮助测试人员进行性能测试。它的主要功能包括: 1. 脚本录制和回放: PerformanceRunner可以录制 HTTP/HTTPS 通信协议的脚本,并能够回放模拟真实用户的行为。通过录制和回放,…...
LA@向量组线性相关性
文章目录 向量组线性相关性线性相关线性无关多向量向量组线性相关单向量向量组的线性相关性单位向量向量组线性相关性双向量向量组的线性相关性双向量线性相关的几何意义三向量线性相关的几何意义包含零向量的向量组线性相关概念迁移:线性方程组和线性相关齐次线性方程组和向量…...
[k8s] 基于ubuntu22部署k8s1.28记录
k8s1.28部署已经不依赖docker了,所以不需要安装docker。同理:如果想查看镜像和运行容器,也不能用docker命令去查询了:需要使用crictl。不过crictl命令参数兼容docker,所以使用上手没有啥难度。 1. 配置安装源 根据k8…...
React 事件代理 和原生事件绑定混用:你的选择会导致什么问题?
在React开发中,事件处理是一个常见的任务。React提供了一个方便的事件系统,但有时我们可能会在React组件中与原生DOM事件一起使用。本文将讨论React的事件代理机制与原生事件绑定混用可能导致的一些问题。 React的事件代理 React采用了一种称为"事…...
使用阿里云国外和国内云服务器有什么注意事项?
使用阿里云的国外和国内云服务器时,有一些注意事项需要考虑: 地理位置:选择离你的用户或数据中心最近的地理位置,可以减少延迟和提高访问速度。对于国内用户,使用国内云服务器可能更好;对于国外用户&#…...

【计算机网络】【常考问题总结】
1. ping 127.0.0.1 后会发生什么? ping 127.0.0.1 ;ping 0.0.0.0 ; ping localhost 面试官问:断网了,还能ping通 127.0.0.1 吗?为什么?_kevin_tech的博客-CSDN博客 2. MTU,MMU是…...

前端基础(props emit slot 父子组件间通信)
前言:如何实现组件的灵活使用,今天学习组件封装用到的props、slot和emit。 目录 props 子组件 父组件 示例代码 slot 示例代码 作用域插槽 emit 示例代码 props 需要实现在其他组件中使用同一个子组件。 子组件 子组件(所谓子组件…...
即时通讯:短轮询、长轮询、SSE 和 WebSocket 间的区别
在现代 Web 开发中,即时通讯已经成为许多应用程序的重要组成部分。为了实现即时通讯,开发人员通常使用不同的技术和协议。本文将介绍四种常见的即时通讯实现方法:短轮询、长轮询、SSE(服务器发送事件)和 WebSocket&…...

高忆管理:药店零售概念回落,开开实业走低,此前7日大涨超80%
药店零售概念18日盘中大幅下挫,到发稿,华人健康跌逾11%,漱玉布衣、塞力医疗跌超9%,重药控股、浙江震元、榜首医药等跌超7%,药易购跌超6%,开开实业跌超3%。 值得注意的是,开开实业此前7个交易日斩…...

Go1.19 排序算法设计实践 经典排序算法对比
详解经典排序算法 01 为什么要学习数据结构与算法 抖音直播排行榜功能 案例 规则:某个时间段内,直播间礼物数TOP10房间获得奖励,需要在每个房间展示排行榜解决方案 •礼物数量存储在Redis-zset中,使用skiplist使得元素整体有序 •…...

3:Ubuntu上配置QT交叉编译环境并编译QT程序到Jetson Orin Nano(ARM)
1.Ubuntu Qt 配置交叉编译环境 1.1 ubuntu 20.04安装Qt sudo apt-get install qtcreator 1.2 配置QT GCC配置同上 最后配置Kits 上面设置完成之后 ,设置Kits 中的Device(这是为了能够直接把项目部署到arm设备上) 点击NEXT之后会出现连接被拒绝,不用担…...

CentOS下MySQL的彻底卸载的几种方法
这里我为大家详细讲解下“CentOS下MySQL的彻底卸载的几种方法”的完整攻略。 前言 先通过下列命令找到需要删除的相关文件 rpm -qa mysql* whereis mysql find / -name mysql 需要上传的命令介绍 删除 MySQL 数据目录 rm -rf /var/lib/mysql 删除配置文件 rm -rf /etc/my.cnf…...
Spring 的异常处理机制
Spring 的异常处理机制 在Spring中,异常处理是一个非常重要的方面,用于捕获和处理应用程序中可能出现的异常情况。Spring提供了多种方式来处理异常。 使用Spring的异常处理机制主要有以下优点: **统一的异常处理:**通…...

java八股文面试[JVM]——JVM参数
参考:JVM学习笔记(一)_卷心菜不卷Iris的博客-CSDN博客 堆参数调优入门 jdk1.7: jdk1.8: 面试题:给定-Xms Xmx -Xmn 问 最大的eden区域是多少M。 常用JVM参数 怎么对jvm进行调优?通过参数配…...

面试热题(复原ip地址)
有效 IP 地址 正好由四个整数(每个整数位于 0 到 255 之间组成,且不能含有前导 0),整数之间用 . 分隔。 例如:"0.1.2.201" 和 "192.168.1.1" 是 有效 IP 地址,但是 "0.011.255.24…...

【JavaSE】Java方法的使用
【本节目标】 1. 掌握方法的定义以及使用 2. 掌握方法传参 3. 掌握方法重载 4. 掌握递归 目录 1.方法概念及使用 1.1什么是方法(method) 1.2 方法定义 1.3 方法调用的执行过程 1.4 实参和形参的关系 2. 方法重载 2.1 为什么需要方法重载 2.2 方法重载概念 3. 递归 3.…...
Node.js 安装和配置(完整详细版)
在Windows上安装和配置Node.js: 下载Node.js安装程序: 前往Node.js官方网站(https://nodejs.org/),在主页上找到"Downloads"(下载)选项。然后选择适用于Windows的"Windows Insta…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析
1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具,该工具基于TUN接口实现其功能,利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道,支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式,适应复杂网…...
在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析
在日常软件开发场景中,时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志,到供应链系统的物流节点时间戳,时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库,其日期时间类型的…...

(十)学生端搭建
本次旨在将之前的已完成的部分功能进行拼装到学生端,同时完善学生端的构建。本次工作主要包括: 1.学生端整体界面布局 2.模拟考场与部分个人画像流程的串联 3.整体学生端逻辑 一、学生端 在主界面可以选择自己的用户角色 选择学生则进入学生登录界面…...

Qt/C++开发监控GB28181系统/取流协议/同时支持udp/tcp被动/tcp主动
一、前言说明 在2011版本的gb28181协议中,拉取视频流只要求udp方式,从2016开始要求新增支持tcp被动和tcp主动两种方式,udp理论上会丢包的,所以实际使用过程可能会出现画面花屏的情况,而tcp肯定不丢包,起码…...

定时器任务——若依源码分析
分析util包下面的工具类schedule utils: ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类,封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz,先构建任务的 JobD…...

Vue2 第一节_Vue2上手_插值表达式{{}}_访问数据和修改数据_Vue开发者工具
文章目录 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染2. 插值表达式{{}}3. 访问数据和修改数据4. vue响应式5. Vue开发者工具--方便调试 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染 准备容器引包创建Vue实例 new Vue()指定配置项 ->渲染数据 准备一个容器,例如: …...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课,做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程,它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道,并基于CSP(Communicating Sequential Processes࿰…...

BCS 2025|百度副总裁陈洋:智能体在安全领域的应用实践
6月5日,2025全球数字经济大会数字安全主论坛暨北京网络安全大会在国家会议中心隆重开幕。百度副总裁陈洋受邀出席,并作《智能体在安全领域的应用实践》主题演讲,分享了在智能体在安全领域的突破性实践。他指出,百度通过将安全能力…...

【JavaWeb】Docker项目部署
引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令,在Linux上安装软件,以及如何在Linux上部署一个单体项目,大多数同学都会有相同的感受,那就是麻烦。 核心体现在三点: 命令太多了,记不住 软件安装包名字复杂&…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作
在科学计算和工程领域,向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能,能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作,并通过具体…...