关于通达信金手指选股公式的信息

求通达信选股公式。

分享一下由美股研究社整理的，

通达信条件选股公式集

V1:=MA(C,3)=HHV(MA(C,3),7);

V2:=MA(C,3)MA(C,5);

V3:=MA(V,5)MA(V,10)*1.01;

V4:=COUNT(MA(C,1)REF(C,1),2)=2;

LC20:=REF(CLOSE,1);

RSI20:= *** A(MAX(CLOSE-LC20,0),4.1,1)/ *** A(ABS(CLOSE-LC20),4.1,1)*100;

STICKLINE(CROSS(RSI20,11)*1,-10,20,2,0),COLORYELLOW;

VAR3A:=3;

VAR2A:=3* *** A((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27)-LLV(LOW,27))*100,5,1)-2* *** A( *** A((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27)-LLV(LOW,27))*100,5,1),3,1);

MTM:=C-REF(C,1);

DX:=100*EMA(EMA(MTM,6),6)/EMA(EMA(ABS(MTM),6),6);

YXF:=IF(LLV(DX,2)=LLV(DX,7) AND COUNT(DX0,2) AND CROSS(DX,MA(DX,2)),1,0);

加仓:IF(FILTER(YXF=1,5),20,-10),STICK,COLORBLUE,LINETHICK3;

A51:=3* *** A((C-LLV(L,55))/(HHV(H,55)-LLV(L,55))*100,5,1)-2* *** A((C-LLV(L,55))/(HHV(H,55)-LLV

(L,55))*100,5,1);

FY:=EMA(A51,5);

A54:=((C-LLV(L,21))/(HHV(H,21)-LLV(L,21)))*100;

QS:(MA(3* *** A(A54,6,1)-2* *** A( *** A(A54,5,1),5,1),2)),LINETHICK2,COLORRED;

通达信选股公式如何导入公式

1、打开通达信版本的炒股软件，点击软件最顶上的导航栏的“功能”选项。找到功能选项中的，公式系统，右边会有公式管理器。点击公式管理器，即可打开通达信软件的公式管理器。

2、打开后的公式管理器，接着我们点击右边的“导入公式”按钮。

3、找到需要导入的公式，点击导入。

4、找到那个文件，点击一下，最后点击打开按钮。打开之后，会冒出如下对话框。

5.输入密码后会出现下图，将条件选股公式和其他类型都勾选上。

6、导入后，可以在公式管理器里查看到。

扩展资料：

选股设置的 *** ：

1、功能—选股器——综合选股——开启“选股方案”对话设置框。

2、在条件组中点开到需要的指标。

3、根据自己的要求设置相关选项（这里要根据自己对相对指标中各项的要求来具体设置——关键就是以指标中哪条线上穿哪条线或者是在什么位置，如“买点”，下面选“上涨”，就可选出是买点的股票了），然后点“加入条件”。

4、选择选股范围（是所有A股或者是只在自选股或其他板块中选）。

5、如果同时有两个以上的选股条件，还必须选择是相与（同时满足以上条件的才选出来）、相或（分别满足各个条件的都选出）。

6、点“执行选股”。

参考资料来源：百度百科-通信达

通达信选股公式源码

你好，通达信选股公式源码如下。

次日涨停

W1:=C=HHV（C，20）；

W2:=BARSLAST（W1）；

W3:=IF（W20，REF（C，W2），REF（C，W2））；

W4:=交叉（C，REF（W3，1））；

W4和计数（W4，5）=1；

黄转紫选股

差异：=EMA（DCLOSE，12）-EMA（DCLOSE，26）；

DEA:=EMA（差异，9）；

MACD:=（DIFF-DEA）*2；

紫柱:MACDREF（MACD，1）和REF（MACD，1）低位金叉选股

差异：=EMA（DCLOSE，12）-EMA（DCLOSE，26）；

DEA:=EMA（差异，9）；

MACD:=（DIFF-DEA）*2；

低位金叉:交叉（差异，DEA）和差异二次金叉选股

差异：=EMA（DCLOSE，12）-EMA（DCLOSE，26）；

DEA:=EMA（差异，9）；

MACD:=（DIFF-DEA）*2；

JCCOUNT:=计数（交叉（差异，数据包络分析），BARSLAST（数据包络分析=0））；

二次金叉:交叉（差异，DEA）和DEA绝地反弹

（1）

VAR1:=参考值（低，1）；

VAR2:= *** A（ABS（低VAR1），13，1）/ *** A（更大值（低VAR1，0），13，1）*100；

VAR3:=EMA（如果（关闭*1.2，VAR2*13，VAR2/13），13）；

VAR4:=LLV（低，34）；

VAR5:=HHV（VAR3，34）；

VAR6:=如果（LLV（低，55），1，0）；

VAR7:=EMA（如果（低）XL1:=MA（低，2）*0.96；

XL2:=MA（低，26）*0.85；

XL3:=REF（XL1，1）启动:=如果（XL3，0，VAR7*3），则为红色；

XG：启动25;

（2）

倒退（（参考（关闭，1）关闭打开和ABS（关闭参考（关闭，1））/关闭A2:=过滤器（A1ND资本REF（V，1）=LLV（V，4）和V=REF（V，1）

HHV（V，3）=参考（V，1）和HHV（V，5）=参考（V，1）和HHV（V，21）=参考（V，1）

和V=REF（V，1）

010，T020；

1.三线粘合

M:=1；

M5:=MA（闭合，5）；

M10:=MA（闭合，10）；

M20:=MA（闭合，20）；

K1:=更大值（更大值（M5，M10），更大值（M10，M20））；

K2:=MIN（MIN（M5，M10），MIN（M10，M20））；

A:=更大（M5，更大（M10，M20））/MIN（M5，最小（M10，M20））A1:=（K1/K2-1）A2:=（K1/K2-1）A3:=VREF（V，1）*1.5和VMA（V，5）；

XG:A和A1，A2和A3，CO和VREF（V，1），资本2.三条线粘合

N1:=5；N2:=10；N3:=20；M:=1；

MA1:=MA（C，N1）；MA2:=MA（C，N2）；MA3:=MA（C，N3）；

A3:=VREF（V，1）*1.5和VMA（V，5）；

更大值（MA1，更大值（MA2，MA3））/MIN（MA1，最小值（MA2，MA3））CO和VREF（V，1）和财务（7）A3及资本3.均线粘合

M:=1；

M5:=MA（闭合，5）；

M10:=MA（闭合，10）；

M20:=MA（闭合，20）；

K1:=更大值（更大值（M5，M10），更大值（M10，M20））；

K2:=MIN（MIN（M5，M10），MIN（M10，M20））；

A:=更大（M5，更大（M10，M20））/MIN（M5，最小（M10，M20））A1:=（K1/K2-1）A2:=（K1/K2-1）A3:=VREF（V，1）*1.5和VMA（V，5）；

XG:A和A1以及A2和A3；

3.金叉选股指标

快线:=均线(均线)(均线(收盘，2，2，2)，；

慢线:=EMA（参考(快线，1)，2);

A3:=VREF（V，1）*1.5和VMA（V，5）；

交叉(快线，慢线) 和CO和

五 =MA（V，21）和VREF（V，1），资本

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 ***

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、 *** 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 *** (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 *** 对于股市的预测往往难如人意。人工神经 *** 不仅具有大规模并行模拟处理、 *** 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 *** 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 *** 本身的学习功能即可实现输入和输出之间的映射。

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