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1.通达信公式进阶（1）：如何导入和导出公式？
2.中银理财进阶类是进阶什么意思
3.均线进阶之EMA：守住趋势，拒绝卖飞和站岗（含Python实战）
4.abv指标实战应用有哪些 一共七点
5.通达信公式进阶（9）：条件预警和全推数据
6.通达信公式进阶（5）：指标排序.401
通达信公式进阶（1）：如何导入和导出公式？
通达信公式的指标指标进阶教学已启程，专为深化理解和掌握更深入技巧的源码源码交易者。如果你尚未体验入门教学，大全请点击链接进行浏览和学习。进阶进阶教学聚焦于特殊应用技能，指标指标spring cas 集成源码旨在让你对通达信公式有全面的源码源码洞察。期间，大全我会分享一系列通达信函数精讲和精选指标案例，进阶以便于大家实践和理解。指标指标
针对粉丝提问较多的源码源码导入和导出公式问题，本次将详细讲解两种方式：复制粘贴源码以及通过公式文件的大全导入和导出。具体步骤如下：
源码复制注意事项
通达信公式的进阶源码包含公式表达式的一系列文本。例如，指标指标MA公式源码为从'MA1'开始至'；'结束的源码源码代码段。复制源码后，建立相应类别的新公式，如新建技术指标'BowanYuDan_'，然后将源码粘贴进去。在聊天软件复制时，粘贴后可能产生排版错乱和无效换行，无需修改。但在测试公式时，若有错误显示，应检查是否缺少参数部分。确保参数完整，公式便能正常运行。
公式文件的导出与导入
导出公式以文件形式保存，包含了源码、参数、公式名、注释和绘图方式等。公式文件存储于通达信内置的公式管理器中，导出文件则需使用管理器的导出功能。选中公式、点击快速导出，系统自动生成命名为公式名的文件。保存此文件即可。需要注意，若选择完全加密导出，将无法编辑文件，仅能启用，下一期教学将介绍这一加密模式。
导入公式则更简便，打开公式编辑器后点击'导入公式'，选择先前导出的文件，点击'打开'。出现导入界面，确保选择了正确的主力进出副图指标源码公式，不选默认无法导入。若遇同名文件，需选择覆盖现有公式或改名后再导入，避免导入失败。
量化解析
对于低佣金开户、量化交易需求或对策略和通达信公式的技术支持有疑问的交易者，欢迎关注我，期待能为你的交易之旅带来帮助。
中银理财进阶类是什么意思
中银理财进阶类的意思就是比普通的理财的风险等级更高，因为进阶的理财挂钩指标多种多样，包括利率、汇率、商品价格、商品指数、股票价格等，所以风险比一般的风险大，就称为“进阶”。
投资者在购买之前，可以看产品的详细简介，并且也可以看产品的寿命书，一般说明书上都会显示。中银理财是中国银行的全资子公司，平台比较安全。
小提示，通过以上关于中银理财进阶类是什么意思内容介绍后，相信大家会对中银理财进阶类是什么意思有个新的了解，更希望可以对你有所帮助。
均线进阶之EMA：守住趋势，拒绝卖飞和站岗（含Python实战）
学习了上一节课之后，大家对于均线的认识已经基本到位了。然而，均线存在中期缺陷，其延滞性明显，对于短线波动不够敏感，无法真实反映价格趋势。本节课将介绍指数移动平均（EMA）这一指标，以解决均线的不足。EMA在反映趋势快慢上具有先天优势，其金叉、死叉更难出现，信号更具确定性，有助于避免卖飞、买在半山腰的错误操作。我们还将通过实例演示这一优势。同时，EMA还将涉及之后讲解的内容，希望您能认真学习、理解它。在线视频播放网站源码
接下来，我们将探讨指数移动平均（EMA）的基本概念。EMA是基于简单移动平均（SMA）的改良，通过加权移动平均法，赋予最新数据更高的权重。计算公式如下：每次迭代时，较旧数据的权重呈指数级减小，最新一日价格权重为三分之一，历史EMA占比三分之二。在股票等场景中，EMA更重视最新价格，因为它们包含了更多市场信息，更符合我们的直觉。此外，EMA线条更平滑，且金叉、死叉较少发生，一旦发生，往往意味着操作信号。
了解了EMA的基本概念后，我们将在Python中实现EMA的计算。虽然手动实现稍复杂，但仍然简单。实现过程中，需注意处理首位数据。通常有两种方法：一种是使用指数权重，另一种是使用线性权重。长期来看，这两种方法几乎无差异。我们将通过Python代码演示这两种方法，帮助大家理解EMA原理。
接下来，我们将通过实战演示EMA的使用。首先，我们将获取沪深指数和平安银行日线行情数据，并使用手动计算和Python内置函数、第三方库talib计算EMA。结果一致，证明了选择方法的合理性和灵活性。同时，我们将分析EMA与价格波动的关系，以及在趋势中的实战应用，对比SMA和EMA在不同时间段的表现，以验证EMA在趋势识别上的优势。
总结来说，EMA通过加权移动平均法赋予最新数据更高的权重，减少了金叉、死叉的经传主力状态指标源码出现，使信号更具确定性。在趋势中，EMA能够更准确地识别趋势，避免卖飞和买在半山腰的错误操作。通过实战应用和对比分析，我们发现EMA在趋势识别上具有明显优势。实际应用中，我们应结合个人投资风格（长线、中线、短线）选择最优参数和策略。量化分析的魅力在于，每个人都可以发现适合自己的小诀窍，而这些诀窍往往独一无二。希望您能在这个过程中赚到认知范围内的收益。
量化入门的主题篇幅有限，这里就暂且先不展开。如果您对此感兴趣，欢迎随时交流。
abv指标实战应用有哪些 一共七点
一个指数指标永远不是适用于所有的市场行情的，在市场持续发展的过程中，技术指标同样也是在逐步进行变化。obv指标的技术我们前期已经说过了，那么接下来要说的就是它的进阶版abv。abv指标实战应用有哪些？abv指标是通过对obv指标的优化平滑处理而创新改造出来的一种反映量价关系的指标。
该指标主要用来反映不同时间段的资金量的对比变化，并从这种变化的相互关系中研判资金量的增减变化，从而准确地判断出主力资金进出股票市场的具体情况。在图表上，abv指标一般有短期、中期、长期三条线，分别反映短期、中期、长期资金量的变化。1因为abv指标是由obv指标演化而来的，所以，obv指标的缺陷同样可能在abv指标上表现出来，这是投资者在使用时需要特别注意的。
2如果短期线和中期线及长期线相近，并且都平行向上，形成多头排列时，表示主力机构正在边吸纳股票边拉升价格，此时投资者可以跟进。3如果是短期线与中期线及长期线相近，并且都平行向下时，表示主力机构此时还没有进场，或者部分主力机构正在大肆出货，不可急于杀入。微信小程序源码怎么导入
4如果中期线与长期线由上行趋势转为下行趋势，而短期线分别向下行，形成一个断层向下的形态时，一般可认为主力机构拉高出货已完成，此股短时间内不会再次炒作，要经过很长一段时间的恢复才有可能重新启动。5当短期线向上拉得太急太猛，与中长期线乖离率相差太大时，短期线应出货，要等到短期线再次向中长期线靠拢时方可逢低吸纳，等待主力再次拉升。
6如果是短期线下行，但中长期线仍为向上趋势时，此时如果被套则不用担心，因为主力机构还没有出完货，一定还会再次实施自救行为。7abv指标不仅可以研判个股情况，还可以对大盘进行研判。综上所述，abv指标的应用主要是集中在这些方面，因而我们在实际应用中要多加注意。
通达信公式进阶（9）：条件预警和全推数据
全推数据，它指的是市场实时金融数据，包括最新的即时量价等基础行情数据，以及基于这些基础数据定义的数据。
通常情况下，量化交易的全推数据包括每笔交易、每个tick的实时数据，而通达信的接口仅提供分时行情级别的全推数据。这里所说的基础行情全推数据，实际上就是分时行情，而其他全推数据则可以通过DYNAINFO即时行情函数来获取。
正因为这个特性，通达信的全推数据通常和条件预警功能搭配使用。接下来，我就以我自己编写的公式综合预警示例为例，来教大家如何设置条件预警。
我是@波有蛋，一位从业八年的职业交易员，对股票、基金、程序化交易等领域有深入的研究，擅长指标和选股公式的编写，已经服务了上千粉丝，帮助他们开通了满意的证券账户。
那么，下面我们就正式开始本期的教学吧！
1、全推数据
通达信的全推数据包括即时量价等基础行情数据，以及其他通过DYNAINFO即时行情函数获取的数据。
需要注意的是，直接使用基础行情数据函数OCHLVA获取到的数据并非即时量价全推数据，它还包含了历史行情。即时量价获取接口如下：
对比OCHLVA和即时量价全推数据，基础行情用实线表示，全推数据用虚线表示，同一个数据用相同的颜色表示，源码如下：
将成交量和成交额放在副图，同比压缩数量级，效果如下图所示：
全推数据始终显示一条直线，始终只输出最新的即时行情数据，而OCHLVA则包含了历史数据。
2、条件预警
条件预警是选股公式的延伸用法。在使用选股公式时，每次选股才生效一次，即便设置自动选股，也只能最多一分钟选一次股（使用一分钟一次刷新非常占用电脑的工作效率）。
条件预警则可以实时处理全推数据，相当于实时刷新的选股公式，只要在盘中随时满足选股条件就能直接将股票加入自选，而使用条件选股则可能错过很多时机。
介绍完条件预警的功能后，我就以我自编的选股公式综合预警示例为例，教大家如何设置条件预警。
首先，导入综合预警示例公式。还没有综合预警示例公式的粉丝，你懂的~
导入成功后，键盘精灵输入.启动条件预警设置。
条件预警设置分成4个栏目，其中预警品种设置、预警公式设置是主要用到的功能。下面我将依次教大家如何设置。
预警品种是指你想对哪些证券进行监控，可以自行选定添加，条件预警默认监控添加的品种。
比如，我想监控所有上证A股，就点击左侧的上证A股栏，再点击全选后确认，即可将所有上证A股添加到监控。
之后，进入预警公式设置，点击添加公式，选择综合预警示例公式添加。
注意，预警范围可以选择预设品种和指定范围，选择预设品种即监控之前在预警品种添加的列表，选择指定范围则可重新自定义监控范围。
最后，可以将预警结果关联到自定义板块，相当于选股入板块。
设置完成后，系统会提示启动预警功能。
只有盘中才会出现预警结果，示例截图时间在盘后，所以没有数据。
对于不清楚的地方，欢迎留言讨论，任何问题我都会解答~
如果你对低佣开户或量化交易有需求，或者需要量化策略、通达信公式编写的技术支持，关注我，希望能帮得到你。
通达信公式进阶（5）：指标排序.
指标排序功能，通过技术指标的输出值大小，对股票进行排序，快捷键为.。此功能除了排序，还可在同一屏幕上显示多支股票的某一技术指标的所有输出值，并能切换日期。
以连板天数排序为例，教你如何使用指标排序功能。指标排序界面包含设置参数、基础数据及指标输出三个区域。设置参数区域允许调整证券范围、指标周期、日期、技术指标、计算数据量及复权设置。基础数据区域展示股票序号、代码、名称、涨幅、现价及总金额。指标输出区域显示选定技术指标的输出值，点击输出变量名即可根据输出值大小对股票进行排序。
具体操作上，首先分享连板天数的指标源码，并说明如何启用及应用指标排序功能。键盘精灵输入.启动指标排序，首次打开时，区域③展示系统指标的输出。对于图形依赖性强的指标如系统KDJ指标，仅排序效果不佳，需更换有意义的技术指标。选择连板天数排序指标后，数据刷新，股票默认按照代码排序，点击顶部栏的连板数变量，股票便按照连板数排序。这是一个简单的应用案例，使用.后，可应用于多种指标排序方法进行选股或买卖，希望对你有所帮助。
若有任何疑问或需求，欢迎留言讨论，我会尽力解答。对低佣开户或量化交易感兴趣，需要量化策略或通达信公式编写技术支持，请关注我，期待能为你的交易提供支持。
Python进阶系列DataFrame排序操作~|图解 + 示例代码
在DataFrame中，我们可以根据一列或多列对数据进行排序。默认情况下，排序方式是升序。
例如，在Salaries.csv数据源中，我们可以按照薪资的升序进行排序，相关代码如下。
在排序过程中，我们可以使用sort_values()方法，其中的by参数可以接收一个列表，表示多个排序指标（key）。sort_values()将根据参数by中的不同指标依次进行排序。
随后的参数ascending可以接收一个布尔值构成的列表，与前面参数by指定的排序指标一一对应，用于指定是升序（True）还是降序（False）。
例如，如果我们想按照Age的升序和Net_Pay的降序进行排序，可以使用以下命令来实现。
参与排序的指标由参数by指定，每个排序的类型（升序或降序）由参数ascending指定：[True, False]。这两个列表存在一一对应关系，第一个排序指标Age对应第一个排序类型True，第二个排序指标Net_Pay对应第二个排序类型False。
当数据量巨大时，由于显示不充分，我们可能需要修改Pandas的设置来显示更多内容。
股票指标公式编写教程大全
股票指标公式编写教程大全 一、明确答案 本文旨在提供股票指标公式的编写教程，涵盖基础指标编写、进阶指标编写及优化策略等方面，帮助投资者更高效地分析股票市场。 二、详细解释 1. 基础指标公式编写 在股票分析中，基础指标公式是投资者进行初步分析的重要工具。常见的指标如移动平均线、相对强弱指数等，可以通过编程实现自动化计算。以MA为例，其公式为N日的股票收盘价之和除以N。在编写时，首先收集每日收盘价数据，然后利用公式计算得出。这些基础指标的编写相对简单，但对于分析股票走势非常有帮助。 2. 进阶指标公式编写 进阶指标公式包括一些复合指标，如布林带、随机指标等。这些指标结合了更多的信息，如股价波动范围、交易量等，以提供更全面的市场分析视角。编写这些指标公式需要理解其背后的逻辑和计算方法，并结合编程技巧实现。例如，布林带的计算公式涉及股价的标准差和移动平均线等。 3. 优化策略 在编写股票指标公式的过程中，优化策略也是非常重要的。投资者可以通过回测历史数据来验证指标的准确性，并根据实际效果调整公式参数。此外，结合多种指标进行综合判断，可以提高分析的准确性。同时，对于编写的公式要定期进行维护和更新，以适应市场变化。 4. 编写工具与资源 在编写股票指标公式时，投资者可以选择使用专业的股票分析软件或编程语言来实现。这些工具提供了丰富的函数和库，方便投资者快速编写和调试指标公式。此外，网络上也有大量的教程和案例供投资者参考和学习。 总之，掌握股票指标公式的编写方法对于提高投资者的分析能力至关重要。通过不断学习和实践，投资者可以逐步掌握基础的指标编写技巧，并进一步探索进阶指标的编写方法。同时，灵活运用优化策略并合理利用相关资源和工具，将有助于投资者更有效地分析股票市场。干货|XGBoost进阶—调参+实战
无需多言，XGBoost的强大已为人所熟知，但对于还不熟悉它的朋友，这里有一个入门指南：
然而，XGBoost并非全能，它需要精细调参才能发挥最大潜力。接下来我们将深入探讨XGBoost的参数调整技巧，这些内容配合代码理解效果更佳，具体代码见：[代码链接]
首先，XGBoost的参数分为三大类：通用参数、booster参数和学习目标参数。
1. 通用参数包括booster选择（默认gbtree，决策树模型优于线性模型gbliner）、silent模式（默认0，开启则无输出，便于理解）、nthread（控制线程数，不设则自动检测）。
2. booster参数中，eta（默认0.3）控制学习步长，min_child_weight（默认1）影响最小样本权重，max_depth（默认6）防止过拟合，max_leaf_nodes和gamma（分别控制最大节点数和分裂阈值）也有类似作用。max_delta_step（默认0）调整权重变化，subsample和colsample_bytree（两者控制特征选择）则防止过拟合。lambda和alpha（正则化项）用于减少过拟合。
3. 学习目标参数，objective定义优化目标，eval_metric对应评估指标，seed用于设置随机数种子，便于复现和参数调整。
以上参数众多，实战部分包括模型构建、预测、可视化、学习曲线分析和交叉验证等技术，详情请持续关注后续更新。由于篇幅限制，完整代码将分期展示，包括sklearn和XGBoost结合的示例，敬请期待。
