http://www.55188.com/thread-7152852-1-1.html .401进入指标排序,然后占右键把指标更改为MACD即可.(注意401前投资面有一个点!)

一.通达信日线*.day文件    文件名即股票代码    每32个字节为一天数据    每4个字节为一个字段,每个字段内低字节在前    00 ~ 03 字节:年月日, 整型    04 ~ 07 字节:开盘价*100, 整型    08 ~ 11 字节:最高价*100,  整型    12 ~ 15 字节:最低价*100,  整型    16 ~ 19 字节:收盘价*100,  整型    20 ~ 23 字节:成交额(元),float型    24 ~ 27 字节:成交量(股),整型   

将沪深龙虎榜数据导入通达信的自选板块,并标注于K线图上 原理:python读取前一次处理完的计算5日后涨跌幅输出的csv文件 文件名前加"[paint]" 安照通达信的画图文件和板块文件格式,输出文件 用通达信的导入功能,导入画图文件和板块文件即可 事前数据截图: 处理后所得文件: 导入通达信后板块截图: k线截图: 代码: #coding=utf-8 #读取'[paint]'开头的csv文件 #copyright @ WangXinsheng #http://www.cnblogs.

1.要善用spy++ 2.不同的控件主要靠GetDlgCtrlID去区分 3.要获得另一个进程的焦点窗口(GetFocus)需要调用AttachThreadInput 4.尽量少用keybd_event模拟键盘输入,主要是该函数不能保证按键消息一定能被特定进程接收到.取而代之的是SendMessage(hwnd, WM_IME_CHAR, ...).而模拟回车按下要用PostMessage (hFocus, WM_KEYDOWN, VK_RETURN, 0),SendMessage不知为何不起作

通达信zig函数的python实现 代码 # coding: utf-8 """ Created on Sat Jan 05 18:53:39 2019 http://www.pianshen.com/article/363258879/ @author: duanqs """ import numpy as np import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt ZIG_STATE_STA

pandas 实现通达信里的MFI 算法里的关键点: combine()和rolling().sum()方法 combine -- 综合运算, rolling().sum() -- 滚动求和 利用pd.Series的combine()方法, 可以对给定的两个序列执行元素级的操作. 该方法的签名为: Series.combine(self, other, func, fill_value=nan) 这里的func参数通常是一个lambda表达式: 比如: lambda x1, x2: 1.0 if

{底背离,通达信版.同花顺版} DIFF:=EMA(CLOSE,) - EMA(CLOSE,); DEA:=EMA(DIFF,); MACD:=*(DIFF-DEA); QZQ:=BARSLAST(REF(MACD,)< AND MACD>); QM:=LLVBARS(MACD,QZQ+); MQDZ:=IF(QM>QZQ,REF(MACD,QM),); XG1:=MACD< AND MACD>MQDZ AND CLOSE=LLV(CLOSE,QZQ+) AND MQDZ&l

通达信的k线函数没有颜色选项.如果想要画颜色可以使用STICKLINE函数来覆盖当前k线这样也是可以满足需求. 第一步画针 STICKLINE(条件 , L , H , 0 , 0 ) , 颜色; 第二步画身体STICKLINE(条件 , O , C , -1 , 线型 ) , 颜色; 顺序不要换

通达信版的F10採用的是维赛特的F10资料. 维赛特的F10资料请前往:http://www.vsatsh.cn/xzzq.aspx  下载. 通达信版的F10检索工具下载地址:http://pan.baidu.com/s/1sjO5pG5 大智慧版的F10检索工具下载地址:http://gpf10.com/%E9%97%AE%E7%AD%94 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhbzFiYW8=/font/5a6L5L2T/font

http://pan.baidu.com/s/1gvtPO http://pan.baidu.com/s/1xqrk6 通达信金融终端_尘缘整合_V7.12

下文是讲述如何从通达信的输出文件中获得股票信息,如果想用Java爬虫从网页爬取信息请参考:https://www.cnblogs.com/xiandedanteng/p/12808381.html 要做个股票信息系统,首先要创建张基本表,表中包括股票代号和现用名. 要取得所有股票代号名称有很多方法,我分辨后觉得最方便快捷的是: 打开新浪通达信,敲入60,然后在菜单中选“系统”,“数据导出”,再选报表中所有数据,点导出,数据文件就会出现到C:\new_tdx\T0002\export\沪深A股20

INFO_A:=STRCAT('INFO_A=', STRCAT(CON2STR(REF(MONTH, REF_BAR_A), 0), STRCAT('-', STRCAT(CON2STR(REF(DAY, REF_BAR_A), 0), STRCAT(' ', STRCAT(CON2STR(REF(HOUR, REF_BAR_A), 0), STRCAT(':', CON2STR(REF(MINUTE, REF_BAR_A), 0)) ))))));INFO_B:=STRCAT('; INFO

public Bar ReadBarMin(BinaryReader br, int instrumentId, long size) { int date = br.ReadUInt16(); int min = br.ReadUInt16(); // 股票2位,国债回购3位,300ETF是4位 double open = Convert.ToDouble(Convert.ToDecimal(br.ReadSingle())); double high = Convert.ToDouble(C

using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks; namespace myEMA{ public class myEMA { /// <summary> /// Contains calculation results for EMA indicator /// </summary> public class

随着企业信息化建设的深入,应用系统数量不断增加,应用功能不断丰富,数据信息也在呈几何级数增长,在支撑企业正常工作运转的同时,也衍生出许多新的问题: 通达信科根据自身从业多年的行业实践经验,勇于打破传统意义的门户管理模式,将门户建设成为集团企业的信息集成平台.信息交换平台.资源整合平台.内部管理平台,集协同办公.信息展现.内容发布.用户认证于一身,为企业创造更大的价值. 方案价值建立信息统一展现平台 nullem;text-align:left">基于Web Service接口技术实现业务数

NumPy学习笔记 二 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记二主要记录数据获取,沪深证券市场的A股股票数据. 获取的股票数据周期包括5分钟.15分钟

我浏览了创幻论坛.理想论坛,来到MACD股市技术分析俱乐部,真正找到自己的乐土. 做人要厚道!指标之王MACD既然被先辈们创造了出来,就应由我辈发扬光大!自吹自擂者.吝啬者都应自觉退出论坛既然来到这里,就不应该有所保留,把自己的东西拿出来和大家一块分享 ,有幸浏览了[多周期共振理论].根据该理论,制作出多周期趋势共振图,奉献给大家,恭喜发财!希望在今后的投资生涯中,少走一些弯路!             一:对于多周期共振, 1.基本上好股票总是在多周期上显示同步向上的,只有多周期同步的股票才具

Automate trade module in Tdxw Code # coding: utf-8 """ Created on Thu Dec 07 10:57:45 2017 @author: duanqs """ #import pywinauto from pywinauto import application, findwindows, findbestmatch from pywinauto import clipboard fr

Databundle zipline 缺省提供了一些行情的data bundle , 可以通过 zipline bundles 查看 其中 quandl 数据源是从 https://www.quandl.com/ 网站的WIKI dataset获取数据的,不过通过该api数据较慢,因为逐批获取之后还要处理后才放到本地.quantopian-quandl一份备份数据,相当于将处理后的数据打包之后提供,下载下来解压到 ~/.zipline/data目录,所以相对较快,如果有研究美国股市的量化交易,可

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