200分求macd 柱状线公式！！！

Posted 2023-04-04

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了200分求macd 柱状线公式！！！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

想用个公式在同花顺中选股！
要求：只看MACD柱状线（红绿）内容：
1绿线：昨天的比前天的短，今天的比昨天的长！
1红线：昨天的比前天的长，今天的比昨天的短！

参考技术A 公式名称：MACDK
简称：“MACD”K线
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DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,MID);
MACDDIF-DEA)*2,COLORSTICK;
D1:=EMA(C,3)-EMA(C,8);
D2:=EMA(O,3)-EMA(O,8);
D3:=EMA(H,3)-EMA(H,8);
D4:=EMA(L,3)-EMA(L,8);
DRAWICON(CROSS(D1,DIF) AND DIF<0 ,D4-0.1,10);
STICKLINE(D1>=D2,D1,D2,8,0),COLOR0055AA;
STICKLINE(D1<=D2,D1,D2,8,0),COLOR006600;
STICKLINE(D1>=D2,D1,D2,5,0),COLOR0077CC;
STICKLINE(D1>=D2,D1,D2,3,0),COLOR0099DD;
STICKLINE(D1>=D2,D3,D4,0,0),COLOR00BBFF;
STICKLINE(D1<=D2,D1,D2,5,0),COLOR009900;
STICKLINE(D1<=D2,D1,D2,3,0),COLOR00BB00;
STICKLINE(D1<=D2,D3,D4,0,0),COLOR00EE00;
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示图

颜色参数不是函数，它描述待画图形的颜色，将其插入到每个指标公式后面，用逗号分隔开。
常用颜色参数有：
COLORBLACK 黑色
COLORBLUE 蓝色
COLORGREEN 绿色
COLORCYAN 青色
COLORRED 红色
COLORMAGENTA 洋红色
COLORBROWN 棕色
COLORLIGHTGRAY 淡灰色
COLORGRAY 深灰色
COLORLIGHTBLUE 淡蓝色
COLORLIGHTGREEN 淡绿色
COLORLIGHTCYAN 淡青色
COLORLIGHTRED 淡红色
COLORLIGHTMAGENTA 淡洋红色
COLORYELLOW 黄色
COLORWHITE 白色
颜色描述符还可以自定义颜色，格式为COLOR+“RRGGBB”：RR、GG、BB表示红色、绿色和蓝色的分量，每种颜色的取值范围是00-FF，采用了16进制。
例如：MA5：MA(CLOSE，5)，COLOR00FFFF表示纯红色与纯绿色的混合色：COLOR808000表示淡蓝色和淡绿色的混合色。参考技术B a1:="macd.macd"(12,26,9);
a1>ref(a1,1); 参考技术C REF (MACD,3) < REF (MACD,2) AND REF (MACD,2) < REF (MACD,1) AND REF (MACD,1) > MACD本回答被提问者采纳参考技术D 123 第5个回答 2008-11-09 一、MACD指标的原理
MACD指标是根据均线的构造原理，对股票价格的收盘价进行平滑处理，求出算术平均值以后再进行计算，是一种趋向类指标。

MACD指标是运用快速（短期）和慢速（长期）移动平均线及其聚合与分离的征兆，加以双重平滑运算。而根据移动平均线原理发展出来的MACD，一则去除了移动平均线频繁发出假信号的缺陷，二则保留了移动平均线的效果，因此，MACD指标具有均线趋势性、稳重性、安定性等特点，是用来研判买卖股票的时机，预测股票价格涨跌的技术分析指标。

MACD指标主要是通过EMA、DIF和DEA（或叫MACD、DEM）这三值之间关系的研判，DIF和DEA连接起来的移动平均线的研判以及DIF减去DEM值而绘制成的柱状图（BAR）的研判等来分析判断行情，预测股价中短期趋势的主要的股市技术分析指标。其中，DIF是核心，DEA是辅助。DIF是快速平滑移动平均线（EMA1）和慢速平滑移动平均线（EMA2）的差。BAR柱状图在股市技术软件上是用红柱和绿柱的收缩来研判行情。
二、MACD指标的计算方法
MACD在应用上，首先计算出快速移动平均线（即EMA1）和慢速移动平均线（即EMA2），以此两个数值，来作为测量两者（快慢速线）间的离差值（DIF）的依据，然后再求DIF的N周期的平滑移动平均线DEA（也叫MACD、DEM）线。
以EMA1的参数为12日，EMA2的参数为26日，DIF的参数为9日为例来看看MACD的计算过程
1、计算移动平均值（EMA）
12日EMA的算式为
EMA（12）=前一日EMA（12）×11/13＋今日收盘价×2/13
26日EMA的算式为
EMA（26）=前一日EMA（26）×25/27＋今日收盘价×2/27
2、计算离差值（DIF）
DIF=今日EMA（12）－今日EMA（26）
3、计算DIF的9日EMA
根据离差值计算其9日的EMA，即离差平均值，是所求的MACD值。为了不与指标原名相混淆，此值又名DEA或DEM。
今日DEA（MACD）=前一日DEA×8/10＋今日DIF×2/10
计算出的DIF和DEA的数值均为正值或负值。
理论上，在持续的涨势中，12日EMA线在26日 EMA线之上，其间的正离差值（+DIF）会越来越大；反之，在跌势中离差值可能变为负数（—DIF），也会越来越大，而在行情开始好转时，正负离差值将会缩小。指标MACD正是利用正负的离差值（±DIF）与离差值的N日平均线（N日EMA）的交叉信号作为买卖信号的依据，即再度以快慢速移动线的交叉原理来分析买卖信号。另外，MACD指标在股市软件上还有个辅助指标——BAR柱状线，其公式为：BAR=2×(DIF－DEA)，我们还是可以利用BAR柱状线的收缩来决定买卖时机。
离差值DIF和离差平均值DEA是研判MACD的主要工具。其计算方法比较烦琐，由于目前这些计算值都会在股市分析软件上由计算机自动完成，因此，投资者只要了解其运算过程即可，而更重要的是掌握它的研判功能。另外，和其他指标的计算一样，由于选用的计算周期的不同，MACD指标也包括日MACD指标、周MACD指标、月MACD指标年MACD指标以及分钟MACD指标等各种类型。经常被用于股市研判的是日MACD指标和周MACD指标。虽然它们的计算时的取值有所不同，但基本的计算方法一样。
在实践中，将各点的 DIF和DEA（MACD）连接起来就会形成在零轴上下移动的两条快速（短期）和慢速（长期）线，此即为MACD图。

第二节 MACD指标的一般研判标准
MACD指标是市场上绝大多数投资者熟知的分析工具，但在具体运用时，投资者可能会觉得MACD指标的运用的准确性、实效性、可操作性上有很多茫然的地方，有时会发现用从书上学来的MACD指标的分析方法和技巧去研判股票走势，所得出的结论往往和实际走势存在着特别大的差异，甚至会得出相反的结果。这其中的主要原因是市场上绝大多数论述股市技术分析的书中关于MACD的论述只局限在表面的层次，只介绍MACD的一般分析原理和方法，而对MACD分析指标的一些特定的内涵和分析技巧的介绍鲜有涉及。本节将在介绍MACD指标的一般研判技巧和分析方法基础上，详细阐述MACD的特殊研判原理和功能。
MACD指标的一般研判标准主要是围绕快速和慢速两条均线及红、绿柱线状况和它们的形态展开。一般分析方法主要包括DIF和MACD值及它们所处的位置、DIF和MACD的交叉情况、红柱状的收缩情况和MACD图形的形态这四个大的方面分析。
一、DIF和MACD的值及线的位置
1、当DIF和MACD均大于0（即在图形上表示为它们处于零线以上）并向上移动时，一般表示为股市处于多头行情中，可以买入或持股；
2、当DIF和MACD均小于0（即在图形上表示为它们处于零线以下）并向下移动时，一般表示为股市处于空头行情中，可以卖出股票或观望。
3、当DIF和MACD均大于0（即在图形上表示为它们处于零线以上）但都向下移动时，一般表示为股票行情处于退潮阶段，股票将下跌，可以卖出股票和观望；
4、当DIF和MACD均小于0时（即在图形上表示为它们处于零线以下）但向上移动时，一般表示为行情即将启动，股票将上涨，可以买进股票或持股待涨。
二、DIF和MACD的交叉情况
1、当DIF与MACD都在零线以上，而DIF向上突破MACD时，表明股市处于一种强势之中，股价将再次上涨，可以加码买进股票或持股待涨，这就是MACD指标“黄金交叉”的一种形式。
2、当DIF和MACD都在零线以下，而DIF向上突破MACD时，表明股市即将转强，股价跌势已尽将止跌朝上，可以开始买进股票或持股，这是MACD指标“黄金交叉”的另一种形式。
3、当DIF与MACD都在零线以上，而DIF却向下突破MACD时，表明股市即将由强势转为弱势，股价将大跌，这时应卖出大部分股票而不能买股票，这就是MACD指标的“死亡交叉”的一种形式。
4、当DIF和MACD都在零线以下，而DIF向下突破MACD时，表明股市将再次进入极度弱市中，股价还将下跌，可以再卖出股票或观望，这是MACD指标“死亡交叉”的另一种形式。
三、MACD指标中的柱状图分析
在股市电脑分析软件中（如钱龙软件）通常采用DIF值减DEA（即MACD、DEM）值而绘制成柱状图，用红柱状和绿柱状表示，红柱表示正值，绿柱表示负值。用红绿柱状来分析行情，既直观明了又实用可靠。

seaborn库中柱状图绘制详解

柱状图用于反映数值变量的集中趋势，用误差线估计变量的差值统计。理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息，因此打算先介绍一下误差线方面的内容，然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图。

1.误差线的理解

误差线源于统计学，表示数据误差(或不确定性)范围，以更准确的方式呈现数据。当label上有一组采样数据时，一般将这组数据的平均值作为该label上标注的值，而用误差线表示该均值可能的误差范围。误差线可以用标准差(standard deviation,SD)、标准误(standard error,SE)和置信区间表示，使用时可选用任意一种表示方法并作相应说明即可。当label上值有一个数据时，则不需要标注误差线。

标准差

在实际中，总体的标准差总是未知的，我们一般用样本标准差来估计总体标准差，样本标准差 $技术图片$ 定义为

技术图片 ?

其中 $技术图片$ 为样本均值，则误差线的范围为( $技术图片$ )

标准误

当多次进行重复采样时，会得到多组数据，每组数据都有一个平均值，这些平均值间是有差异的，尽管在每组数据量较大时，这个差异会比较小，标准误表示的就是平均值的误差范围。可以对标准误 $技术图片$ 做以下估计

其中 $技术图片$ 为样本的标准差，则误差线的范围为( $技术图片$ )

置信区间

由于bar上标明的值是样本均值，这里实际上是对样本均值进行区间估计得到的置信区间。一般作区间估计时，需要先获知总体的分布，在实际中我们依据样本的数据量来假设其总体的分布。当为大样本数据情况时(一般数据量大于30),假设样本服从正态分布，当数据量较小时(小于30)时假设样本服从 $技术图片$ -分布。当然，若已知总体分布时则不需要假设，包括接下来均值及标准差的计算，若已知时则不需要对其进行估计。

当总体为正态分布时，误差线的范围为

技术图片 ?

其中 $技术图片$ 依据区间置信度来计算,C表示置信度(只列出常见的置信度)

技术图片 ?

当总体为 $技术图片$ -分布时，误差线的范围为

技术图片 ?

其中 $技术图片$ 依据置信度及样本自由度(N-1)来计算，一般查询 $技术图片$ -分布得到

技术图片 ?

这里以均值 $技术图片$ 的置信区间为例，顺便说一下对置信区间的理解。置信区间(置信度为 $技术图片$ )是指在重复采集 $技术图片$ 次时，得到的样本均值有 $技术图片$ 次可能落在置信区间内，我们不能对置信区间作如下解读：总体均值有 $技术图片$ 的可能性在置信区间内，这是不对的，在一次采样完成后，按照频率学派的观点，只有“在区间内”、“在区间外”这两种情况，而不能讨论可能性(可能性是贝叶斯学派的观点)。

通过以上的说明，可以获知这样一点内容：当误差线比较“长”时，一般要么是数据离散程度大，要么是数据样本少。

2.利用seaborn.barplot()绘制柱状图

seaborn.barplot()绘图参数的说明为：

x：指定label值，可以是一个序列
y：对应每个label上的数据，可以是一个序列
hue：指定分类变量，其使用示例如下，左图是不使用hue参数时的图形，右图是使用hue的图形

>>> a=np.arange(40).reshape(10,4)
df=pd.DataFrame(a,columns=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
df[‘a‘]=[0,4,4,8,8,8,4,12,12,12]
df[‘d‘]=list(‘aabbabbbab‘)
sns.barplot(x=‘a‘,y=‘b‘,data=df,hue=‘d‘)

data：使用的数据集。在上面的例子中，当指定"data=df"时，可以在“x=”、"y="处直接使用column名称，否则需要使用"x=data[‘a‘]"的形式
order，hue_order：order控制bar绘制的顺序，hue_order控制一个bra内每个类绘图顺序，例如分别执行以下代码

>>> sns.barplot(x=‘a‘,y=‘b‘,data=df,order=[8,4,12,0])  #控制bar绘制顺序,左图
    sns.barplot(x=‘a‘,y=‘b‘,data=df,hue_order=[‘b‘,‘a‘])  #控制bar绘制顺序,右图

技术图片 ? ?

estimator：设置每一个label上显示的统计量类型,默认为平均值，可修改为最大值、中位值等。注意，若修改为非平均值，那么前面所提到的误差线都需要做修改，因为前面的误差线解释都是基于平均值的。
ci：在seaborn.barplot()中误差线默认表示的是均值的置信区间，因此当ci为(0,100)间的值时表示置信区间的置信度，默认为95；ci还可以取值为‘sd‘，此时误差线表示的是标准误差；当ci取值为None时，则不显示误差线
n_boot：计算代表置信区间的误差线时，默认会采用bootstrap抽样方法(在样本量较小时比较有用)，该参数控制bootstrap抽样的次数
units：该参数的解释我暂时还未弄明白
orient：设置柱状图水平绘制还是竖直绘制，"h"表示水平，“v”表示竖直。
color：设置bar的颜色，这里似乎用于将所有的bar设置为同一种颜色
pattle：调色板，设置bar的以不同颜色显示，所有的颜色选择都要是matplotlib是能识别的颜色
saturation：设置颜色的饱和度取值为[0,1]间
errcolor：设置误差线的颜色，默认为黑色
errwidth：设置误差线的显示线宽
capsize：设置误差线顶部、底端处横线的显示长度
dodge：当使用分类参数“hue”时，可以通过dodge参数设置是将不同的类分别用一个bar表示，还是在一个bar上通过不同颜色表示，下图总左边是dodge=True，右边是dodge=False，默认为True。