编写趋势策略的开发者经常和作者探讨一些指标算法，常用的指标都在talib等指标库中可以找到。但是对于一些比较冷门且实用的算法、指标就很难找到现成的。想自己动手实现又没有设计思路、设计经验，感觉无从下手。

那么本篇作者就带你通过编写设计一个简单的算法：平均K线图（Heikin-Ashi）来学习如何“手搓”算法函数。

平均K线图（Heikin-Ashi）算法

在这里我们将所要计算的平均K线图的开盘价、最高价、最低价、收盘价简称为：avgOpen、avgHigh、avgLow、avgClose。作为参数的K线数据中的开盘价、最高价、最低价、收盘价简称为：Open、High、Low、Close。

作者拿到这个算法计算资料时详细看了一遍，发现这个计算其实并不复杂（真的很简单），计算主要分两个部分的处理。

• 初始Bar算法：

因为这个算法是一个迭代算法，计算当前Bar的数据时需要引用到前一个Bar的数据（很多经典指标、算法都是这种迭代计算），所以第一根Bar的计算必然是与其后的迭代计算是不同的。
根据这个指标的计算资料的描述，第一根平均K线Bar的计算方式如下：

• 后续Bar迭代算法：

除了第一根平均K线Bar之外，后续的平均K线Bar需要迭代计算，算法如下：

设计实现

在FMZ.CN上以「模板类库」形式编写、收纳这个算法，编写一个「JavaScript扩展指标库」。如果还希望“手搓”一些其它指标算法，也可以直接加入到这个模板代码中。

在策略库创建一个策略，选择策略语言为JavaScript，选择策略类型为「模板类库」，命名为：JavaScript扩展指标库。

编写并详细注释：

回测测试

运行这个模板类库，执行main函数中的获取数据、画图等操作，计算出了平均K线数据并画图。

该代码用于教学，可以根据具体需求随意扩展、修改。