通达信选股金指标拜拜（通达信选股金指标）（通达信 选股指标）
本篇文章给大家谈谈通达信选股金指标，以及通达信选股金指标拜拜对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、通达信如何设置指标实时选股
- 2、通达信如何用rps指标选股
- 3、通达信选股指标？
- 4、求高手编写通达信选股指标
- 5、通达信选股指标公式
- 6、通达信量化选股公式
通达信如何设置指标实时选股
在通达信手机APP中有着非常强大的“指标平台”功能，在指标平台里，有着各种各样的技术指标和选股指标。
技术指标主要用作盘面分析，判断买卖点；而选股指标主要用作依据各种技术面、基本面、资金面的形态和数据来进行选股。
在指标平台的选股指标中，我们通常可以点击任意选股指标旁的“选股”按钮进行选股。
选完股之后，我们可以对选股结果进行调整和筛选，并且我们还可以对选股的结果进行保存，保存的按钮就在界面上方的“加入动态分组”。
此时，一定不要忘记对你的动态分组进行命名，最好给它一个有标识度的名字，方便下次用动态分组直接进行选股。
通达信如何用rps指标选股
首先你要想编写通达信rps的选股指标，首先你要提供rps公式的源码，在有说明清楚具体的选股条件才能编写公式。不能只说个公式名字例如欧奈尔指标就叫rps。
rps指标是由科学家欧奈尔提出的，并且可以进行市场分析。rps指标也被人们称为股价相对强度指标，它通常是指在一定的时间内，某一只股票的涨幅状况在全部股票涨幅状况中排名的情况。在股票市场内有1000只股票，如果有一只股票的涨幅状况在1000只股票的排名状况为100名，则该只股票的rps指标值为90。
欧奈尔主要的一个指标就是相对强弱指标RPS。过去一年当中全部股票的涨幅排行榜中，前1%的股票的RPS为99，前2%的股票的RPS为98，依次类推。RPS可用于评判一段时间内个股相对市场的强弱情况并以此筛选出强势股、弱势股。
股价走势本身就已包含了技术面、基本面、主力动向等多种因素的综合作用在内。因此，基于“强者恒强”的理念，应用RPS指标可以较简单地实现选股操作。当然市场上也有一种逆向投机选择长期弱势的股票埋伏期待反转，同样可以使用RPS指标辅助选股。（欧奈尔的经验是每年股价表现好的美国上市股票，在股价狂飙前的平均RPS为87，我们一般选择90可自行调整。）操作环境：通达信版本，10.38.04
拓展资料
RPS指标的中文含义是：股价相对强度是指在一段时间内，个股涨幅在全部股票涨幅排名中的位次值。
RPS指标衡量了某一给定股票在过去一段时间，相对市场中其他股票的表现。市场内每只股票都被指定了1-00范围内的某一数值，100代表相对强度最高
RPS指标优于一切是选股的第一个原则。
rps的数学原理是什么？
欧奈尔RPS指标的标准原始定义请您阅读欧奈尔的《笑傲股市》。欧奈尔RPS指标可能是欧奈尔CANSLIM系统里最难理解的内容。我自己也曾经琢磨研究了很长时间。欧奈尔的股价相对强度RPS，介于1至100之间。过去一年当中全部股票的涨幅排行榜中，前1%的股票的RPS为99至100，前2%的股票的RPS为98至99，依次类推。欧奈尔发现，每年股价表现好的美国上市股票，在股价狂飙前的平均RPS为87。
通达信选股指标？
可以编写连续10天成交量大于55日均量线，后首次小于55日均量线，但有一个问题，这前面连续10天是最小的连续天数吗，例如前面连续15天呢符不符合条件呢。例如下图前面已经连续大于17天后首次小于的。
求高手编写通达信选股指标
筹码集中度SCR5的选股公式:
P1:=90;
A:=P1+(100-P1)/2;
B:=(100-P1)/2;
CC:=COST(A);
DD:=COST(B);
SCR:((CC-DD)/(CC+DD)*100/2)5;
通达信选股指标公式
通达信选股公式1、多方炮TJ1：=COANDC=HAND(C-REF(C，1))REF(C，1)100=5；TJ2：=VOLTJ4：=EVERY(MAX(C，O)MA(C，7)，3)ANDCAPITAL10000007；TJ3：=COANDC=H；XG：TJ1ANDREF(TJ2，1)ANDREF(TJ3，2)ANDTJ4；
通达信选股公式2、向上跳空缺口三天不回补选股公式：XSTK：=LOWREF(HIGH，1)；TT1：=BARSLAST(XSTK)+1；HH：=REF(HIGH，TT1)；不回补：=TT1=3ANDCOUNT(XSTK，TT1)=1ANDLOWHHANDLOW=HH1.01ANDNOT(EXIST(CROSS(HH，LOW)，TT1))；COUNT(LOWREF(HIGH，1)，3)0AND不回补；
通达信选股公式3、向上跳空缺口当天不回补选股公式：XSTK：=LOWREF(HIGH，1)；TT1：=BARSLAST(XSTK)+1；HH：=REF(HIGH，TT1)；不回补：=TT1=1ANDCOUNT(XSTK，TT1)=1ANDLOWHHANDLOW=HH1.001ANDNOT(EXIST(CROSS(HH，LOW)，TT1))；缺口：=LOW=HH1.001；去ST：=IF(NAMELIKE('ST')，0，1)ANDIF(NAMELIKE('S')，0，1)ANDIF(DYNAINFO(9)=0，0，1){停牌}；未补：COUNT(LOWREF(C，1)，3)0AND不回补AND去ST；
通达信选股公式4、锤子线选股公式B：=IF(CO，O，C)；B1：=IF(CO，C，O)；锤子线选股：if((B-L)ABS(C-O)=2and(H-B1)ABS(C-O)1andco，1，0)；
通达信选股公式5、启明星+选股预警公式{启明星}VARF1：=TROUGHBARS(3，15，1)4；DRAWTEXT(FILTER(VARF1=1，3)，48.8，'启明星')，COLORRED；空：=EMA((CLOSE-MA((2CLOSE+HIGH+LOW)4，30))MA((2CLOSE+HIGH+LOW)4，30)100，3)，COLORWHITE；STICKLINE(FILTER(VARF1=1，5)AND多空-10，60，0，3，0)，COLORF00FF0；STICKLINE(FILTER(VARF1=1，5)，60，0，1，0)，COLORYELLOW。
通达信选股公式6、选股预警公式：VARF1：=TROUGHBARS(3，15，1)4；启明星：FILTER(VARF1=1，3)；
通达信选股公式7、平头底部形态的选股公式K1：=ABS(LOW-REF(LOW，1))0.02；K2：=ABS(LOW-REF(LOW，2))0.02；K3：=ABS(LOW-REF(LOW，3))0.02；K4：=ABS(LOW-REF(LOW，4))0.02；K5：=ABS(LOW-LLV(LOW，5))0.02；K1ORK2ORK3ORK4ANDK5；20均线之上出现的平底（强势股）K1：=ABS(LOW-REF(LOW，1))0.02；K2：=ABS(LOW-REF(LOW，2))0.02；K3：=ABS(LOW-REF(LOW，3))0.02；K4：=ABS(LOW-REF(LOW，4))0.02；K5：=LOWMA(C，20)ANDABS(LOW-LLV(LOW，5))0.02；K1ORK2ORK3ORK4ANDK5；用这个通达信选股公式选出来的股票，最好是回撤到前头部止跌的，是绝对强势，成功率极高。
拓展资料
通达信选股公式1.公式类型说明：调出公式管理器：功能à专家系统à公式管理器公式类型分为四大类：技术指标公式、条件选股公式、交易系统公式、五彩K线公式。
通达信选股公式1.1技术指标公式：我们在技术分析界面中见到的指标为技术指标公式，比如KDJ，MACD等；通过公式管理器编写技术指标公式，在公式管理器界面选择技术指标公式，点击右边的“新建”就可进入技术指标公式编辑区。通达信选股公式编写？在指标公式编辑区，可以通过“引入指标公式”，在已有指标的基础上修改指标公式，也可以通过插入函数来实现指标公式的编写。
通达信选股公式1.2条件选股公式：利用条件选股公式可以把符合一定技术形态的个股选出来，首先在公式管理器中建立条件选股公式，再通过“条件选股”调用条件选股公式。
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。
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