指标公式网揭示_指标公式源码大全

在目前互联网市场运作中，股市里的指标公式的源码需要涵盖各种不同的指标和分析工具，涵盖不同市场和行业的指标。因此，对于不同的分析软件和编程语言可能有不同的实现方式。

神奇指标：股票指标公式查询盘点

然而，对于尝试以下几种方法来获取指标公式的源码则需要经历这些流程：

1. 搜索引擎：使用搜索引擎（如Google、Baidu）搜索您感兴趣的特定指标公式，添加关键字如“源码”、“计算公式”、“代码”等。这样可能会找到一些开源的项目或个人分享的代码。

   
   

例如整个获取相关的方式：

1. 移动平均线（Moving Average，MA）：

   def moving_average(data, window): return data.rolling(window).mean()

2. 相对强弱指标（Relative Strength Index，RSI）：

   def relative_strength_index(data, n): delta = data.diff() up = delta.clip(lower=0) down = -delta.clip(upper=0) ema_up = up.ewm(span=n).mean() ema_down = down.ewm(span=n).mean() rs = ema_up / ema_down rsi = 100 - (100 / (1 + rs)) return rsi

3. 布林带（Bollinger Bands）：

   def bollinger_bands(data, n, k): rolling_mean = data.rolling(window=n).mean() rolling_std = data.rolling(window=n).std() upper_band = rolling_mean + k * rolling_std lower_band = rolling_mean - k * rolling_std return upper_band, lower_band

4. MACD指标（Moving Average Convergence Divergence）：

   def macd(data, short_window, long_window, signal_window): short_ema = data.ewm(span=short_window).mean() long_ema = data.ewm(span=long_window).mean() macd_line = short_ema - long_ema signal_line = macd_line.ewm(span=signal_window).mean() histogram = macd_line - signal_line return macd_line, signal_line, histogram

2. 开源项目库：参考一些开源分析软件和平台，如Python的NumPy、Pandas，R语言的TTR包等。这些开源项目通常提供了许多常见的指标计算公式的源码供参考。

3. 社区论坛和博客：参与金融、投资和技术分析的社区论坛和博客，与其他投资者和程序员交流，寻求他们建议和分享的源码。

不过，请注意，使用他人分享的代码时，需要仔细阅读并理解代码的功能和逻辑，确保代码质量和正确性，以及检查代码是否与需求和数据适配，需谨慎进行参考与分析。