【通达信指标公式数据可视化】：直观展示交易信号，优化决策过程


参考资源链接：[通达信公式编写指南：从入门到精通](https://wenku.csdn.net/doc/4nkpewszh2?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 通达信指标公式基础

## 简介
通达信作为金融市场中一款流行的证券分析软件，它的指标公式为交易者提供了丰富的数据分析工具。本章将介绍通达信指标公式的基本概念和用法，帮助读者打下坚实的基础。

## 公式语言概述
通达信指标公式采用的是它特有的公式语言，它是一种专门用于证券市场技术分析的编程语言。它具备简单易学、功能强大的特点，支持开发各种自定义指标，帮助用户从不同角度解析市场动态。

## 如何编写和应用指标公式
编写通达信指标公式的流程大致分为定义指标名称、编写计算逻辑、设置显示方式和调试测试四个步骤。用户通过编写简单的逻辑表达式，可以创建诸如均线、MACD、RSI等常见的技术分析指标。

【示例】
MA5 := MA(CLOSE,5); {5日均线}

在上例中，`MA` 是内置的移动平均函数，`CLOSE` 表示收盘价，`5` 表示计算周期。这段代码将生成一个5日的移动平均线指标，并在图表中显示。

通过本章的介绍，读者应该能够理解和使用基本的通达信指标公式，为后续的数据可视化和数据分析打下基础。

# 2. 数据可视化的理论与技术

## 2.1 数据可视化的基本概念

### 2.1.1 信息图形学简介

信息图形学是一门跨学科的研究领域，涉及统计学、认知心理学、设计学等多个领域。它的核心在于将复杂的数据通过图形的方式转化为人类能够直观理解的视觉信息。信息图形学的发展历程和基本原理是数据可视化的理论基础，这包括了数据到图形的映射规则、视觉感知和认知心理学的原理等。通过这些规则和原理，我们可以设计出更加直观和有效的信息图形，以便用户能够快速准确地获取和理解数据背后的信息。

### 2.1.2 数据可视化的目的和意义

数据可视化的目的是为了将复杂的数据转化为图形化的信息，以便于人们可以快速理解数据的内涵和趋势。数据可视化之所以意义重大，是因为它能够帮助我们揭示数据的模式、异常和关系，从而支持决策制定。在交易决策中，数据可视化能够快速地反映出市场动态、历史趋势和潜在的机会点。此外，良好的数据可视化还可以激发洞察力，为分析人员提供探索数据的新视角，从而发现那些在原始数据中不易察觉的信息。

## 2.2 数据可视化的核心技术

### 2.2.1 数据转换与映射

数据转换与映射是数据可视化过程中的核心步骤。数据转换包括归一化、标准化和类别数据的编码等过程，它将数据转换为适合图形表示的格式。而映射则是将这些转换后的数据与视觉元素相关联，比如点的大小、颜色和位置等。在通达信指标公式中，这一过程可能会涉及将技术指标的数值映射到K线图上的不同颜色或形状，以便用户可以直观地看出指标的变化趋势。

### 2.2.2 图表类型的选择与应用

选择合适的图表类型是数据可视化中的关键环节。不同的图表类型适用于展示不同类型的数据关系。例如，折线图适合展示时间序列数据的趋势，柱状图适合比较不同类别的数据量大小，而饼图则可以直观地展示各部分占总体的比例。在通达信指标公式中，开发者需要根据指标的特性选择最恰当的图表来展示交易数据。例如，使用MACD指标的柱状图可以帮助交易者判断动量的强弱，而成交量的变化则可以通过柱状图来直观展现。

## 2.3 数据可视化的美学原则

### 2.3.1 视觉设计的基本法则

视觉设计的基本法则包括色彩理论、构图原则、视觉权重分配等。这些法则有助于提升数据可视化的可读性和美观性。在设计数据可视化时，应该尽量减少视觉干扰，使用户的注意力集中在关键数据上。色彩的选择应与数据呈现的目的相符合，例如，使用红色和绿色来表示上升和下降的趋势，可以迅速引起交易者的注意。通达信指标公式的开发中，这些美学原则的运用，可以帮助用户更好地理解和吸收交易信号。

### 2.3.2 交互式可视化的特点与优势

交互式可视化不仅提供了静态信息的视觉展示，还允许用户通过与图形的交互来探索数据。其特点和优势在于，它能够支持用户从不同角度和维度来分析数据，实现了数据的动态探索。例如，在通达信的交易软件中，用户可以通过点击、拖拽等操作来筛选特定的数据集，或动态调整图表参数来观察不同时间范围或指标范围内的市场行为。这增强了用户对数据的理解能力，也提高了分析的灵活性和深度。

在下一节中，我们将深入了解数据预处理技巧，探讨如何有效地处理和分析交易数据，以确保数据可视化的真实性和准确性。

# 3. 通达信指标公式的数据处理

## 3.1 数据预处理技巧

### 3.1.1 缺失值处理

在进行数据分析之前，数据预处理是不可或缺的一步。其中，缺失值的处理尤为重要，因为它会直接影响到后续分析的结果。在通达信指标公式中，处理缺失值通常会涉及以下几种方法：

#### 1. 删除含有缺失值的数据

{删除含有缺失值的数据}
DELETE_IF(NOT ISVALID(CLOSE));

上述公式表示，在处理收盘价数据时，如果收盘价无效（即存在缺失值），则删除这条记录。参数 `ISVALID` 函数用于检测数据有效性。

#### 2. 用固定值填充

{用固定值填充}
CLOSE_WITH_DEFAULT := IF(ISVALID(CLOSE), CLOSE, 0);

使用 `IF` 函数检查 `CLOSE` 是否有效，若有效则使用原值，若无效则使用0填充。这个方法适用于缺失值不频繁出现的情况。

#### 3. 用前一个值填充（前向填充）

{用前一个值填充}
CLOSE_PREVIOUS := REF(CLOSE, 1);

`REF` 函数用来获取序列中的前一个值，此方法通常适用于时间序列数据，特别是当缺失值不频繁且数据具有时间顺序依赖性时。

#### 4. 用平均值填充

{用平均值填充}
CLOSE_MEAN := IF(ISVALID(CLOSE), CLOSE, AVERAGE(CLOSE));

使用 `AVERAGE` 函数计算收盘价的平均值，并用此值来填充缺失值。这种处理方式假定数据的平均值能较好地代表所有值，适用于数据分布相对均匀的情况。

### 3.1.2 异常值处理与检测

异常值是数据集中的观测值，这些值与其它数据显著不同，可能是由错误、故障或自然变异引起的。识别和处理异常值是数据预处理的一个重要步骤，有助于保证数据分析的准确性。

#### 使用箱型图识别异常值

箱型图是一种通过四分位数来展示数据分布情况的图形方法，可以用于识别异常值。异常值通常定义为低于 Q1-1.5*IQR 或高于 Q3