二点回调测买 源码

如图所示,两点回调测买点的效果图,这是我们常见的一种预测买点计算方法。
现将源码公布如下:
DRAWKLINE(H,O,L,C);
N:=13;
A1:=REF(HIGH,N)=HHV(HIGH,2*N+1);
B1:=FILTER(A1,N);
C1:=BACKSET(B1,N+1);
D1:=FILTER(C1,N);
A2:=REF(LOW,N)=LLV(LOW,2*N+1);
B2:=FILTER(A2,N);
C2:=BACKSET(B2,N+1);
D2:=FILTER(C2,N);
E1:=(REF(LLV(LOW,2*N),1)+REF(HHV(HIGH,2*N),1))/2;
E2:=(HIGH+LOW)/2;
H1:=(D1 AND NOT(D2 AND E1>=E2)) OR ISLASTBAR OR BARSCOUNT(CLOSE)=1;
L1:=(D2 AND NOT(D1 AND E1<E2));
H2:=(D1 AND NOT(D2 AND E1>=E2));
X1:=REF(BARSLAST(H1),1)+1;
F1:=BACKSET(H1 AND COUNT(L1,X1)>0,LLVBARS(IF(L1,LOW,10000),X1));
G1:=F1>REF(F1,1);
I1:=BACKSET(G1,2);
LD:=I1>REF(I1,1);
L2:=LD OR ISLASTBAR OR BARSCOUNT(CLOSE)=1;
X2:=REF(BARSLAST(L2),1)+1;
F2:=BACKSET(L2 AND COUNT(H2,X2)>0,HHVBARS(IF(H2,HIGH,0),X2));
G2:=F2>REF(F2,1);
I2:=BACKSET(G2,2);
HD:=I2>REF(I2,1);
J1:=BACKSET(ISLASTBAR,MIN(BARSLAST(HD),BARSLAST(LD))+1);
J2:=J1>REF(J1,1);
A3:=H<REF(H,REF(BARSLAST(HD),1)+1);
B3:=REF(H,REF(BARSLAST(HD),1)+1)>REF(H,REF(BARSLAST(HD),1)+2+REF(BARSLAST(HD),REF(BARSLAST(HD),1)+2));
D3:=A3 AND B3 AND HD;
E3:=BACKSET(D3,REF(BARSLAST(HD),1)+2);
HH:=E3>REF(E3,1);
A4:=L>REF(L,REF(BARSLAST(LD),1)+1);
B4:=REF(L,REF(BARSLAST(LD),1)+1)<REF(L,REF(BARSLAST(LD),1)+2+REF(BARSLAST(LD),REF(BARSLAST(LD),1)+2));
D4:=A4 AND B4 AND LD;
E4:=BACKSET(D4,REF(BARSLAST(LD),1)+2);
LL:=E4>REF(E4,1);
H3:=HH OR ISLASTBAR OR BARSCOUNT(C)=1;
X3:=REF(BARSLAST(H3),1)+1;
F3:=BACKSET(H3 AND COUNT(LL,X3)>0,LLVBARS(IF(LL,L,POW(10,20)),X3));
G3:=F3>REF(F3,1);
I3:=BACKSET(G3,2);
LZ:=I3>REF(I3,1);
L4:=LZ OR ISLASTBAR OR BARSCOUNT(C)=1;
X4:=REF(BARSLAST(L4),1)+1;
F4:=BACKSET(L4 AND COUNT(HH,X4)>0,HHVBARS(IF(HH,H,-POW(10,20)),X4));
G4:=F4>REF(F4,1);
I4:=BACKSET(G4,2);
HZ:=I4>REF(I4,1);
K1:=BACKSET(ISLASTBAR,MIN(BARSLAST(HZ),BARSLAST(LZ))+1);
K2:=K1>REF(K1,1);
UU:=BACKSET(ISLASTBAR,BARSLAST(LD)+1);
VV:=UU>REF(UU,1);
WW:=BACKSET(VV,REF(BARSLAST(LD),1)+2);
XX:=WW>REF(WW,1);
UU2:=BACKSET(ISLASTBAR,BARSLAST(HD)+1);
VV2:=UU2>REF(UU2,1);
WW2:=BACKSET(VV2,REF(BARSLAST(HD),1)+2);
XX2:=WW2>REF(WW2,1);
KGCS:=IF(CONST(BARSLAST(VV))>CONST(BARSLAST(VV2)),1,-1);
GDTS:IF(KGCS>0,CONST(BARSLAST(XX2)),CONST(BARSLAST(VV2))),NODRAW;
DDTS:CONST(BARSLAST(XX)),NODRAW;
DRAWKLINE(H,O,L,C);
GDH:REF(H,GDTS),NODRAW;
DDL:REF(L,DDTS),NODRAW;
TJ1:=IF(GDH>DDL,1,0);
DRAWLINE(CURRBARSCOUNT=DDTS+1,L,CURRBARSCOUNT=GDTS+1,H,0),LINETHICK2,COLORRED;
DRAWLINE(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,H,ISLASTBAR,CONST(GDH),0),COLORMAGENTA;
MIMA:=CONST(SQRT(GDH/DDL));
ED1:=CONST(GDH/MIMA);
ED2:=CONST(GDH/SQRT(MIMA));
ED3:=CONST(GDH/(SQRT(MIMA)+MIMA-1));
STICKLINE(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,CONST(GDH),CONST(ED3),0,-1),COLORWHITE;
AA1:=STRCAT('低点:',CON2STR(CONST(DDL),2));
BB1:=STRCAT('高点:',CON2STR(CONST(GDH),2));
DRAWTEXT(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,CONST(GDH)*1.01,BB1),COLORRED;
DRAWTEXT(CURRBARSCOUNT=DDTS+1,CONST(DDL)*0.99,AA1),COLORRED;
LLOW:FINDLOW(L,0,GDTS,1),NODRAW;
DLLOW:FINDLOWBARS(L,0,GDTS,1),NODRAW;
CC1:=STRCAT('C:',CON2STR(CONST(LLOW),2));
DRAWTEXT(CURRBARSCOUNT=CONST(DLLOW)+1,CONST(LLOW)*0.99,CC1),COLORWHITE;
DRAWLINE(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,H,CURRBARSCOUNT=CONST(DLLOW)+1,L,0),DOTLINE,COLORWHITE;
DSHIGH:FINDHIGHBARS(H,0,DLLOW,1),NODRAW;
ZDHIGH:FINDLOW(H,0,DLLOW,1),NODRAW;
DRAWLINE(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,ED1,CURRBARSCOUNT=CONST(DLLOW)+1,ED1,0),DOTLINE,COLORWHITE;
DRAWLINE(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,ED2,CURRBARSCOUNT=CONST(DLLOW)+1,ED2,0),DOTLINE,COLORWHITE;
DRAWLINE(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,ED3,CURRBARSCOUNT=CONST(DLLOW)+1,ED3,0),DOTLINE,COLORWHITE;
CCC1:=STRCAT('C2:',CON2STR(CONST(ED1),2));
CCC2:=STRCAT('C1:',CON2STR(CONST(ED2),2));
CCC3:=STRCAT('C3:',CON2STR(CONST(ED3),2));
DRAWTEXT(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,ED1,CCC1),COLORWHITE;
DRAWTEXT(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,ED2,CCC2),COLORWHITE;
DRAWTEXT(CURRBARSCOUNT=GDTS+1,ED3,CCC3),COLORWHITE;
DRAWTEXT_FIX(C<DDL AND ISLASTBAR,0.1,0.1,0,'温馨提示:跌破一浪起点转为下跌,上涨失败'),COLORRED;
这是比较标准的版本,就分享到这里吧
相关文章:
二点回调测买 源码
如图所示,两点回调测买点的效果图,这是我们常见的一种预测买点计算方法。 现将源码公布如下: DRAWKLINE(H,O,L,C); N:13; A1:REF(HIGH,N)HHV(HIGH,2*N1); B1:FILTER(A1,N); C1:BACKSET(B1,N1); D1:FILTER(C1,N); A2:REF(LOW,N)LLV(LOW,2*N1…...
钉钉端H5开发调试怎么搞
H5开发本地调试教程 作为一名前端开发,大家平时工作中或多或少都有接触或需要开发H5页面的场景,在开发过程中,如何像PC端页面一样有有丝滑的体验呢? 不同的情况需要在不同的端调试更方便有效: 1. 在画UI的时候,更适合在PC端调试,更改代码或者直接在浏览器调试,都是实…...
Mysql Server原理简介
Mysql客户端包括JDBC、 Navicat、sqlyog,只是为了和mysql server建立连接,向mysql server提交sql语句。mysql server组件第一部分叫连接器主要承担的功能叫管理连接和验证权限,每次在进行数据库访问的时候,必然要输入用户名和密码…...
23种设计模式-外观模式
外观模式是一种结构型设计模式,它提供了一个统一的接口,用来访问子系统中的一群接口。外观模式定义了一个高层接口,使得客户端可以更加方便地访问子系统的功能。在这篇博客中,我们将讨论如何使用Java实现外观模式,并通…...
使用 Vulkan VkImage 作为 CUDA cuArray
使用 Vulkan VkImage 作为 CUDA cuArray【问题标题】:Use Vulkan VkImage as a CUDA cuArray使用 Vulkan VkImage 作为 CUDA cuArray【发布时间】:2019-08-20 20:01:10【问题描述】:将 Vulkan VkImage 用作 CUDA cuArray 的正确方法是什么&am…...
电商API接口-电商OMS不可或缺的一块 调用代码展示
电商后台管理系统关键的一环就是实现电商平台数据的抓取,以及上下架商品、订单修改等功能的调用。这里就需要调用电商API接口。接入电商API接口后再根据自我的需求进行功能再开发,实现业务上的数字化管理。其中订单管理模板上需要用到如下API:seller_ord…...
Solaris ZFS文件系统rpool扩容
ZFS文件系统简介 Solaris10默认的文件系统是ufs(Unix Filesystem),当然也可以选装zfs;Solaris11默认的文件系统是zfs(Zettabyte Filesystem)。 ZFS文件系统的英文名称为Zettabyte File System,也叫动态文件…...
模式识别 —— 第二章 参数估计
模式识别 —— 第二章 参数估计 文章目录模式识别 —— 第二章 参数估计最大似然估计(MLE)最大后验概率估计(MAP)贝叶斯估计最大似然估计(MLE) 在语言上: 似然(likelihood…...
判断4位回文数-课后程序(Python程序开发案例教程-黑马程序员编著-第3章-课后作业)
实例1:判断4位回文数 所谓回文数,就是各位数字从高位到低位正序排列和从低位到高位逆序排列都是同一数值的数,例如,数字1221按正序和逆序排列都为1221,因此1221就是一个回文数;而1234的各位按倒序排列是43…...
【NLP】Word2Vec 介绍
Word2Vec 是一种非常流行的自然语言处理技术,它将每个单词表示为高维向量,并且通过向量之间的相似度来表示单词之间的语义关系。 1 One-Hot 编码🍂 在自然语言处理任务中,我们需要将文本转换为计算机可以理解的形式,即…...
3月6日,30秒知全网,精选7个热点
///石家庄地铁:在指定店铺购物金额不限 就可免费乘地铁 乘客只要在指定商铺或地铁站内36524便利店购物,便能得到一张当日乘车券,可免费乘坐地铁一次,不限里程 ///神州泰岳:公司语音机器人等产品能够进行多轮问答 公司…...
Python笔记 -- 字典
文章目录1、概述2、增删改查3、遍历3.1、遍历所有键值对3.2、分别遍历键和值4、嵌套4.1、字典列表4.2、在字典中储存列表4.3、在字典中储存字典1、概述 字典是一系列键值对,可将任何Python对象作为字典中的值 字典和列表容易混淆,列表也可用{} 字典是一…...
【独家】华为OD机试 - 滑动窗口(C 语言解题)
最近更新的博客 华为od 2023 | 什么是华为od,od 薪资待遇,od机试题清单华为OD机试真题大全,用 Python 解华为机试题 | 机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南)华为od机试,独家整理 已参加机试人员的实战技巧文章目录 最近更新的博客使用说明本期…...
MySQL调优 - SQL查询深度分页问题
一、问题引入 例如当前存在一张表test_user,然后往这个表里面插入3百万的数据: CREATE TABLE test_user (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键id,user_id varchar(36) NOT NULL COMMENT 用户id,user_name varchar(30) NOT NULL COMMENT 用…...
0306spring--复习
一,spring是什么 Spring是一个轻量级的控制反转(IOC)和面向切面编程(AOP)的容器框架 理念:使现有的技术更加容易使用,本身是一个大杂烩,整合了现有的技术框架 优点࿱…...
动手实现一遍Transformer
最近乘着ChatGpt的东风,关于NLP的研究又一次被推上了风口浪尖。在现阶段的NLP的里程碑中,无论如何无法绕过Transformer。《Attention is all you need》成了每个NLP入门者的必读论文。惭愧的是,我虽然使用过很多基于Transformer的模型&#x…...
【Flutter入门到进阶】Flutter基础篇---弹窗Dialog
1 AlertDialog 1.1 说明 最简单的方案是利用AlertDialog组件构建一个弹框 1.2 示例 void alertDialog(BuildContext context) async {var result await showDialog(barrierDismissible: false, //表示点击灰色背景的时候是否消失弹出框context: context,builder: (context)…...
【操作系统】进程和线程的区别
文章目录1. 概述2. 进程3. 线程4. 协程5. 进程与线程区别1. 概述 进程和线程这两个名词天天听,但是对于它们的含义和关系其实还有点懵的,其实除了进程和线程,还存在一个协程,它们的关系如下: 首先,我们需要…...
Linux开发环境配置--正点原子阿尔法开发板
Linux开发环境配置–正点原子阿尔法开发板 文章目录Linux开发环境配置--正点原子阿尔法开发板1.网络环境设置1.1添加网络适配器1.2虚拟网络编辑器设置1.3Ubuntu和Windows网络信息设置Ubuntu网络信息配置方式:1.系统设置->网络->选项2.配置网络文件2源码准备2.…...
Android ThreadPoolExecutor的基本使用
ThreadPoolExecutor是Java中的一个线程池类,Android中也可以使用该类来管理自己的线程池,它为我们管理线程提供了很多方便。 线程池是一种能够帮助我们管理和复用线程的机制,它可以有效地降低线程创建和销毁的开销。使用线程池可以避免不必要…...
AI智能体在社交约会场景中的架构设计与工程实践
1. 项目概述:当AI遇见约会,一个开源智能体的诞生最近在GitHub上看到一个挺有意思的项目,叫jessastrid/matchclaws-ai_agent_dating。光看名字,就能嗅到一股混合了技术、社交与未来感的独特气息。简单来说,这是一个利用…...
【NotebookLM海洋学研究辅助实战指南】:20年海洋数据科学家亲授AI笔记法,3步构建专属科研知识图谱
更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:NotebookLM海洋学研究辅助 NotebookLM 是 Google 推出的基于用户上传文档进行深度语义理解与推理的 AI 工具,特别适用于海洋学这类多源异构、长周期、高专业性的科研场景。研究人员可将 PDF…...
【omc】Claude Code 必备神器:Oh-My-ClaudeCode 让你的 AI 编程效率翻倍
用过 Claude Code 的人都知道,它很强。 但强归强,用起来有不少痛点:Token 烧得快、任务动不动崩溃、复杂项目搞不定。 Oh-My-ClaudeCode(OMC)就是来治这些病的。一、为什么需要 OMC? 原生 Claude Code 的三…...
5分钟快速上手Tesseract OCR:从零开始掌握开源文字识别技术
5分钟快速上手Tesseract OCR:从零开始掌握开源文字识别技术 【免费下载链接】tesseract Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tes/tesseract 你是否曾经需要从图片中提取文字,却苦于没…...
告别浏览器卡顿:如何用Play-with-MPV解锁网页视频专业播放体验
告别浏览器卡顿:如何用Play-with-MPV解锁网页视频专业播放体验 【免费下载链接】play-with-mpv Chrome extension that allows you to play videos in webpages like youtube with MPV instead 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pla/play-with-mpv …...
28纳米工艺下SAR ADC架构的核心优势与设计要点
1. SAR ADC架构在28纳米工艺中的核心优势在移动SoC设计中,模数转换器(ADC)的性能直接影响着整个系统的功耗和面积效率。随着工艺节点演进至28纳米及以下,逐次逼近型(SAR)ADC架构展现出三大核心优势…...
JetBrains IDE试用重置终极教程:一键恢复30天完整功能
JetBrains IDE试用重置终极教程:一键恢复30天完整功能 【免费下载链接】ide-eval-resetter 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/id/ide-eval-resetter 你是否曾因JetBrains IDE试用期到期而烦恼?IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm等强大开…...
百度网盘直链解析:解锁全速下载的智能解决方案
百度网盘直链解析:解锁全速下载的智能解决方案 【免费下载链接】baidu-wangpan-parse 获取百度网盘分享文件的下载地址 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/baidu-wangpan-parse 在数字信息时代,文件传输效率直接影响着工作效率和生活质…...
基于meta-kb构建智能知识库:从文档向量化到RAG应用实战
1. 项目概述与核心价值最近在折腾个人知识库和AI应用落地的朋友,应该都绕不开一个核心问题:如何把散落在各处的文档、笔记、网页内容,高效地组织成一个能被大语言模型(LLM)理解和利用的“知识大脑”?这不仅…...
挑选工作效率提升工具,必这4个核心筛选标准
2026年挑选工作效率提升工具,尤其是多次尝试AI工具、希望找到合适选择的HR,不妨参考这四个核心筛选方向,减少不必要的试错时间。身边有位做招聘的HR小林,秋招高峰期一天安排8场面试,群面、结构化面试连轴转,…...
