股票資金量化指標公式

『壹』 股票指標公式都有哪些

KDJ計算公式：
1．產生KD以前，先產生未成熟隨機值RSV。其計算公式為：
N日RSV=[(Ct-Ln)/(Hn-Ln)] ×100
2．對RSV進行指數平滑，就得到如下K值：
今日K值=2/3×昨日K值+1/3×今日RSV
式中，1/3是平滑因子，是可以人為選擇的，不過目前已經約定俗成，固定為1/3了。
3．對K值進行指數平滑，就得到如下D值：
今日D值=2/3×昨日D值+1/3×今日K值
式中，1/3為平滑因子，可以改成別的數字，同樣已成約定，1/3也已經固定。
4．在介紹KD時，往往還附帶一個J指標，計算公式為：
J=3D-2K=D+2(D-K)
可見J是D加上一個修正值。J的實質是反映D和D 與K的差值。此外，有的書中J指標的計算公式為：J=3K-2D
EXPMA 計算公式：
1、 計算第一條EXPMA：
EXPMA1=（C-Xp）×0.15+Xp
2、 計算第二條EXPMA：
EXPMA2=（C-Xp）×0.04+Xp
3、 C=當天的收盤價
4、 Xp=前一天的EXPMA
第一次計算時，因為還沒有EXPMA值，所以Xp用前一天的收盤價代替。
0.15及0.04的來源是由2/（N+1）得來，而一般N的參數值設定在12及50。

『貳』 100%准確的主力資金指標公式

主力介入、資金進出、買入賣出一目瞭然自己用了1年多，希望大家喜歡股

AA:=LLV(LOW,34);
BB:=HHV(HIGH,30);
DD:=(EMA(((CLOSE-AA)/(BB-AA))*(4),4))*(25);
谷:=(((DD-LLV(DD,21))/(HHV(DD,21)-LLV(DD,21)))*(4))*(25);
VAR1:=(CLOSE-LLV(LOW,36))/(HHV(HIGH,36)-LLV(LOW,36))*100;
VAR2:=SMA(VAR1,3,1);
VAR3:=SMA(VAR2,3,1);
VAR4:=SMA(VAR3,3,1);
波: VAR3,COLORWHITE;
段: VAR4,COLORYELLOW;
VAR6:=CROSS(VAR3,VAR4) AND VAR3<20;
DRAWTEXT(FILTER(VAR6,10)=1,40,'買'),LINETHICK1,COLOR00AAFF;
STICKLINE(FILTER(VAR6,10)=1,0,90,1,0),COLORRED;
VAR7:=CROSS(VAR4,VAR3) AND VAR3>80;
STICKLINE(FILTER(VAR7,5)=1,0,90,1,0),COLORGREEN ;
DRAWTEXT(FILTER(VAR7,5)=1,70,'賣'),LINETHICK1,COLORFFCC66;
趨勢:3*SMA((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27)-LLV(LOW,27))*100,5,1)-2*SMA(SMA((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27)-LLV(LOW,27))*100,5,1),3,1),LINETHICK0,COLORWHITE;
VAR8:=CROSS(VAR2,VAR3) AND VAR3>80 AND VAR3>VAR4;
VAR9:=CROSS(趨勢,VAR2) AND 趨勢<20 AND 趨勢<段;
分批賣出:STICKLINE(VAR8,50,90,1,0),COLOR008360,LINETHICK3;
分批買入:STICKLINE(VAR9,40,0,1,0),COLOR000080,LINETHICK3;
90,COLORGREEN ;
0,COLORYELLOW ;
VAR01:=EMA((CLOSE-LLV(LOW,25))/(HHV(HIGH,25)-LLV(LOW,25))*100,5);
VAR02:=(HHV(HIGH,25)-LLV(LOW,25))/EMA((CLOSE-LLV(LOW,25)),5);
VAR03:=CROSS(VAR02,VAR01);
VAR04:=REF(VAR02,2)<REF(VAR02,1) AND VAR02<REF(VAR02,1);
VAR05:=COUNT(VAR03,7)>0 AND VAR04;
VAR06:=REF((LOW+OPEN+CLOSE+HIGH)/4,1);
VAR07:=SMA(ABS(LOW-VAR06),13,1)/SMA(MAX(LOW-VAR06,0),10,1);
VAR08:=EMA(VAR07,10);
VAR09:=EMA(C,5);
VAR10:=LLV(LOW,33);
VAR11:=EMA(IF(LOW<=VAR10,VAR09,0),3)*40;
VAR12:=IF(VAR11>100,VAR11*0.312,VAR11);
資金入場:VAR02,COLORRED;
BAR1:=REF(LOW,1);
BAR2:=SMA(ABS(LOW-BAR1),13,1)/SMA(MAX(LOW-BAR1,0),13,1)*4;
BAR3:=EMA(BAR2,13);
BAR4:=LLV(LOW,34);
BAR5:=EMA(IF(LOW<=BAR4,BAR3,0),3);
BAR6:=100-3*SMA((CLOSE-LLV(LOW,75))/(HHV(HIGH,75)-LLV(LOW,75))*100,20,1)+2*SMA(SMA((CLOSE-LLV(LOW,75))/(HHV(HIGH,75)-LLV(LOW,75))*100,20,1),15,1);
BAR7:=100-3*SMA((OPEN-LLV(LOW,75))/(HHV(HIGH,75)-LLV(LOW,75))*100,20,1)+2*SMA(SMA((OPEN-LLV(LOW,75))/(HHV(HIGH,75)-LLV(LOW,75))*100,20,1),15,1);

BAR8:=BAR6<REF(BAR7,1) AND VOL>REF(VOL,1) AND CLOSE>REF(CLOSE,1);

『叄』 業績資金量能指標公式

你好，公式的具體如下：
SHORT:=12;
LONG:=26;
MID:=9;
DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:=EMA(DIF,MID);
MACD :=(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;
STICKLINE(DIF>DEA,0, VOL ,2,0),COLORRED;
STICKLINE(DIF<DEA,0,VOL,2,0),COLORYELLOW;
N:=9;
M1:=3;
M2:=3;
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
K:=SMA(RSV,M1,1);
D:=SMA(K,M2,1);
J:=3*K-2*D;
STICKLINE(J>D,VOL/2,VOL,2,0),COLORRED;
STICKLINE(J<D,VOL/2,VOL,2,0),COLORYELLOW。
用法介紹：出現柱是上紅下黃的時候進行准備，在全紅時進入，出現上黃下紅柱的時候出掉。
量能是金融語言，其中量指的是成交量，能指的是資金動能，成交量中有兩種衡量的方式。
衡量的方式用兩種：
1.成交股票總張數。如果用委託買賣單的成交次數來除，則可以得到平均每筆買單的交易次數，和平均每筆賣單的次數，這些次數都是算作成交量指標的。
2.成交總金額。資金動能也存在兩種衡量的方式，分別是成交總金額，和上面的一樣；市場投入股市准備投資的資金。

『肆』 股市最好用的指標公式是什麼

最長用的：MACD，KDJ。
MACD指標公式：
DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,MID);
MACD:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;
KDJ指標公式：
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
K:SMA(RSV,M1,1);
D:SMA(K,M2,1);
J:3*K-2*D;

『伍』 通達信量化選股公式

通達信的選股公式為xg:v>ref(v，1)*2 and c>ref(c，1)。公式的定義為今天的量大於等於昨天量的2倍，股價上漲。此公式的使用說明有以下幾點：1、五行量化指標（淺灰色實心空心方格）：實心代表趨勢走好，空心代表趨勢走壞；2、操盤動力線指標（黃金線）：短線高明靈敏指標，低位拐頭向上可跟進，高位拐頭向下要戚胡告警惕，附有高低位買賣提示；3、海洋狀態指標（綵帶）：綵帶顏色代表短中期多空趨勢，低位轉紅可跟進，高位變色宜減倉、清倉。

量化選股的方法
1、多因素模型(Multiple-factor regression)
多因素模型將那些引起證券價格聯動的因素直接加入到收益率公式之中，然後開發基於這些因素的模型，簡化投資組合分析所要求的關於證券之間相關系數的輸入。模型效果的好壞主要取決於因素的選取，即那些被選定的因素是否足以證明，證券收益率之間聯動效應的根源在於那些因素對各證券的共同影響。
2、動量反轉選股
有效市場假說分三個層次，分別為弱有效市場、 半強有效市場、 強有效市場分別代表價格反映了歷史信息、公開信息和全部信息。
動量效應(Momentum Effect)指的是投資策略或組合的持有期業績方向和形成期業績方向一致的股價波動現象;
而反轉效應(ContrarianEffect)則指的是投資策略或組合的持有期業績方向和形成期業績方向相反的股價波動現象。
3、分類和回歸樹(Classification and regression tree)
分類和回歸樹是數據挖掘技術的一種，以遞歸分割技術為基礎(常用於制葯學的研究)，包括分類樹和回歸樹：分類樹產生定性輸出，回歸樹處理定量輸出。
4、神經網路(Neural networks)
因為股市的建模與預測所處理的信息量往往十分龐大，因此對演算法有很嚴格要求，它的非線性動力學特性也非常復雜，所以一般傳統的方法對於股市的預測往往難如人意。人工神經網路不僅具有大規模並行模擬處理、網路全局作用和非線做者性動力學等特點，而且有很強的自適應、自學習以及容錯能力，具備傳統的建模方法所不具有的許多優點，其可以不必事先知道有關被建模對象的參數、結構以及動態特性等方面的知識， 對被建模對象經驗知識要求不高。 而只需給出對象的輸入和輸出數，通過網路本身的學習功能即可實現輸入和輸出之間的映射。

『陸』 股票量化指標有哪些

「量化指標」—是指能用具體數據來體現的指標！如成交量、市盈率、日漲幅等等。