配资开户查询网主力暗盘资金副图指标——【通达信公式源码 Python编程】

朋友们大家好今天来学习这个主力暗盘资金通达信指标算法，注意：本指标源码用于通达信，友情情提示：代码较多，一定要复制全。本文所述模型算法仅限学术探讨，指标公式作为知识免费分享配资开户查询网，'基于开源数据集的理论推演'，仅用于学习交流。

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风险提示：本指标仅供技术研究与学习交流使用。市场具有高度不确定性，任何基于本指标的决策都需要自行承担风险，不构成任何投资建议。

01 指标图例

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图一

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图二

02 Py源码

1、安装Python 3.8+ 版本

2、安装必要库

pip install pandas numpy

3、设置接口

import pandas as pdimport pandas_ta as taimport numpy as npdef quant_hedge_strategy(df):    # 主力暗盘资金副图指标    df['量化对冲1'] = ta.ema(df['close'], length=9)    df['量化对冲3'] = ta.ema(df['量化对冲1'] * 1.14, length=5)    df['量化对冲4'] = ta.ema(df['close'], length=2)        # 计算130日高低点    df['130日高点'] = df['high'].rolling(130).max()    df['130日低点'] = df['low'].rolling(130).min()        # 计算条件柱状图    df['stickline_cond'] = np.where(df['量化对冲4'] >= df['量化对冲3'], 1, 0)        # 计算其他指标    df['40日最低'] = df['low'].rolling(40).min()    df['量化对冲2'] = (df['close'] - df['40日最低']) / df['40日最低'] * 100        df['MA40'] = df['close'].rolling(40).mean()    df['量化对冲7'] = (df['close'] - df['MA40']) / df['MA40'] * 100        df['40日最低_MA40'] = df['40日最低'].rolling(40).mean()    df['量化对冲8'] = (df['close'] - df['40日最低_MA40']) / df['40日最低_MA40'] * 100        df['量化对冲9'] = 28        df['量化对冲10'] = df['close'].rolling(5).mean()    df['100日最高'] = df['量化对冲10'].rolling(100).max()    df['量化对冲11'] = np.where(df['量化对冲10'] == df['100日最高'], df['量化对冲8'], np.nan)        # 成本分布计算（简化为使用移动平均）    df['cost90'] = df['close'].rolling(90).mean().shift(1)    df['cost10'] = df['close'].rolling(10).mean().shift(1)        df['量化对冲12'] = ((df['close'] * df['volume'] - df['cost90'] * df['volume']) / 20 + 250) * 1.2 / 5    df['量化对冲13'] = ((df['cost90'] * df['volume'] - df['close'] * df['volume']) / 20 + 250) * 1.2 / 5    df['量化对冲14'] = ((df['close'] * df['volume'] - df['cost10'] * df['volume']) / 20 + 250) * 1.2 / 5    df['量化对冲15'] = ((df['cost10'] * df['volume'] - df['close'] * df['volume']) / 20 + 250) * 1.2 / 5        # 主力暗盘资金副图指标信号条件    df['量化对冲5'] = ((df['量化对冲14'] > 0) &                      ((df['量化对冲12'] > df['量化对冲13']) |                       (df['量化对冲12'] > 0)))         df['量化对冲6'] = ((df['量化对冲14'] > 0) &                      (df['量化对冲12'] > 0) &                      (df['量化对冲13'] < 0) &                      (df['量化对冲15'] < 0))        df['量化对冲5_count'] = df['量化对冲5'].rolling(10).sum()    df['量化对冲6_count'] = df['量化对冲6'].rolling(60).sum()        df['量化对冲16'] = ((df['量化对冲5'] & (df['量化对冲5_count'] == 1)) |                       (df['量化对冲6'] & (df['量化对冲6_count'] == 1)))        df['量化对冲16_count'] = df['量化对冲16'].rolling(20).sum()    df['起飞信号'] = np.where(df['量化对冲16'] & (df['量化对冲16_count'] == 1),                           df['量化对冲2'] * 1.16, np.nan)        # 妖股信号    df['量化对冲14_60日高点'] = df['量化对冲14'].rolling(60).max()    df['量化对冲14_20日高点'] = df['量化对冲14'].rolling(20).max()    df['妖股条件1'] = df['量化对冲14'] >= df['量化对冲14_60日高点']    df['妖股条件2'] = (df['量化对冲14'] >= df['量化对冲14_20日高点']).rolling(20).sum() == 1    df['妖股条件3'] = df['量化对冲14'] > df['量化对冲13']        df['妖股信号'] = np.where(df['妖股条件1'] & df['妖股条件2'] & df['妖股条件3'],                          df['量化对冲2'] * 1.16, np.nan)        # 交叉信号    df['交叉信号'] = np.where(df['量化对冲2'].shift(1) < df['量化对冲9'],                           df['量化对冲2'], np.nan)        return df# 使用示例if __name__ == '__main__':    # 读取股票数据（需要包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）    data = {        'date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=200),        'open': np.random.uniform(100, 200, 200),        'high': np.random.uniform(110, 220, 200),        'low': np.random.uniform(90, 190, 200),        'close': np.random.uniform(100, 200, 200),        'volume': np.random.randint(10000, 100000, 200)    }    df = pd.DataFrame(data)    df.set_index('date', inplace=True)        # 计算量化对冲指标    result_df = quant_hedge_strategy(df)        # 输出结果    print(result_df[['量化对冲1', '量化对冲2', '量化对冲3', '量化对冲4', '量化对冲11',                    '起飞信号', '妖股信号', '交叉信号']].tail())

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03 指标源码

通达信复制下方代码即可配资开户查询网，下方代码仅用于学习交流使用。

量化对冲1:=EMA(C,9);量化对冲3:=EMA(量化对冲1*1.14,5),COLORGREEN;量化对冲4:=EMA(C,2),COLORRED;STICKLINE(量化对冲4>=量化对冲3,REFDATE(HHV(H,130),DATE),REFDATE(LLV(L,130),DATE),1,0),COLOR545454;量化对冲2:(C-LLV(LOW,40))/LLV(LOW,40)*100,COLORYELLOW;量化对冲7:(C-MA(C,40))/MA(C,40)*100,NODRAW;量化对冲8:(C-MA(LLV(LOW,40),40))/MA(LLV(LOW,40),40)*100,COLORYELLOW;量化对冲9:28,COLORLIBLUE,DOTLINE;DRAWICON(CROSS(量化对冲2,量化对冲9),量化对冲2,9);量化对冲10:=MA(C,5);量化对冲11:IF((HHV(量化对冲10,100)=量化对冲10),量化对冲8,DRAWNULL),COLORMAGENTA,LINETHICK5;量化对冲12:=((C*V-REF(COST(90),1)*V)/20+250)*1.2/5,COLORMAGENTA;量化对冲13:=((REF(COST(90),1)*V-C*V)/20+250)*1.2/5,COLORCYAN;量化对冲14:=((C*V-REF(COST(10),1)*V)/20+250)*1.2/5,COLORRED;量化对冲15:=((REF(COST(10),1)*V-C*V)/20+250)*1.2/5,COLORBLUE;量化对冲5:=(量化对冲14>0&&CROSS(量化对冲12,量化对冲13)

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