【通达信指标公式基础入门】：5分钟快速上手编写与实战演练技巧


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. 通达信指标公式简介

在投资领域，技术分析作为评估证券价值的重要方法，常借助技术指标来辅助决策。通达信作为国内流行的股票分析软件之一，其指标公式系统是为广大股民提供技术分析工具的平台。本章将简要介绍通达信指标公式，为后续更深入的学习和应用打下基础。

通达信指标公式（简称通达信指标）是通过特定的公式语言编写的，可以动态计算股票历史和实时数据，生成技术分析指标。这些指标旨在帮助用户识别市场趋势、发现买卖点、监测市场情绪等。通过通达信软件，用户不仅可以使用内置的众多指标公式，还可以自定义公式，满足个性化的分析需求。

接下来的章节，我们将深入探讨通达信指标公式的理论基础，包括技术分析的基本概念、指标公式的基本构成要素以及数据类型和周期设置。学习这些基础知识将对熟练使用通达信指标公式至关重要。

graph LR
A[通达信指标公式简介] --> B[指标公式的理论基础]
A --> C[指标公式的编写技巧]
A --> D[指标公式的实战应用]
A --> E[通达信指标公式的进阶学习]

通过上述的章节安排，我们可以看到，通达信指标公式的应用贯穿于整个股票投资分析的流程中，从基础学习到实际应用再到进阶提升，层层递进，逐步深入。接下来，让我们从指标公式的理论基础开始，详细了解通达信指标公式背后的原理与结构。

# 2. 指标公式的理论基础

## 2.1 技术分析概述

### 2.1.1 技术分析的目的和方法

技术分析是投资者基于股票价格、成交量等历史数据，通过图表和技术指标等工具，分析市场行为以预测未来价格趋势的一种分析方法。其核心目的在于揭示市场心理和趋势，为投资者提供买卖的决策依据。

技术分析的方法多种多样，包括但不限于：

- **图表分析**：使用K线图、趋势线、支撑与阻力线等，直观展示市场行为。
- **技术指标**：借助相对强弱指数（RSI）、移动平均线（MA）等指标，量化市场行为。
- **模式识别**：识别市场中的头肩顶、双底、三角形等模式，预测未来价格走向。

技术分析的核心假设是市场价格已经包含所有信息，因此重点在于研究市场行为而非基本面因素。

### 2.1.2 常见的技术分析工具介绍

在技术分析中，有诸多工具被广泛应用，下面介绍其中几个：

- **移动平均线（MA）**：通过计算特定周期内平均价格，平滑价格波动，显示价格趋势。
- **相对强弱指数（RSI）**：衡量价格涨跌的速度和变化，用于识别超买或超卖状态。
- **布林带（BBANDS）**：由三条线组成，中间线是移动平均线，上下两条线为价格的波动范围。
- **指数平滑异同移动平均线（MACD）**：分析价格动量，判断股票的买入和卖出时机。

这些工具各有优势，投资者需要结合市场实际，灵活运用。

## 2.2 通达信指标公式的构成

### 2.2.1 公式的基本语法

通达信指标公式的编写遵循其自身的语法规则。以下是一些基础语法概念：

- **变量**：用于存储数据的容器。
- **赋值**：通过等号“=”将一个表达式的结果赋予一个变量。
- **条件语句**：根据条件执行不同的逻辑，如`IF`语句。
- **循环语句**：重复执行一段代码直到满足特定条件，如`FOR`、`WHILE`循环。

一个简单的通达信指标公式例子：

MA5 := MA(CLOSE, 5); // 计算5日移动平均线
MA10 := MA(CLOSE, 10); // 计算10日移动平均线
CROSS(MA5, MA10); // 金叉判断

### 2.2.2 常用函数和运算符

通达信指标公式提供了丰富的内置函数，供用户编写复杂的计算逻辑。例如：

- **MA()函数**：计算移动平均值。
- **CROSS()函数**：判断两条线是否交叉。
- **CLOSE**：指代当日收盘价。

同时，还有各种运算符：

- **算术运算符**：`+`、`-`、`*`、`/`等。
- **比较运算符**：`>`、`<`、`=`、`<>`等。
- **逻辑运算符**：`AND`、`OR`、`NOT`等。

了解这些基本函数和运算符，对于编写有效的指标公式至关重要。

## 2.3 数据类型和周期设置

### 2.3.1 数据类型的种类和应用

通达信指标公式中使用的基本数据类型主要包括：

- **数值型**：用于表示数字，如收盘价（CLOSE）、开盘价（OPEN）。
- **布尔型**：表示逻辑值，如真（TRUE）或假（FALSE）。
- **字符串型**：用于文本信息，如股票名称。

每种数据类型在编写指标公式时都有特定的应用场景，需要熟练掌握。

### 2.3.2 时间周期的选择与设置

通达信支持不同时间周期的图表分析，如1分钟、5分钟、日线、周线等。在编写指标公式时，周期设置尤为重要，因为它直接影响计算结果。

例如：

DIF := EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26); // 快速线
DEA := EMA(DIF, 9); // 平滑线
MACD := DIF - DEA; // MACD柱状图

以上代码中的`EMA`（指数移动平均）函数计算时，默认使用的是日线周期数据，如果需要针对其他周期数据，应选择或编写相应的周期调整逻辑。

以上为第二章的部分内容，接下来将进入指标公式的具体编写与应用。

# 3. 指标公式的编写技巧

## 3.1 基础指标的编写

编写指标公式是技术分析中非常核心的技能。基础指标，如移动平均线（MA）和相对强弱指数（RSI），是构建更复杂技术指标的基础。

### 3.1.1 移动平均线MA的编写方法

移动平均线（MA）是通过将一定周期内的收盘价进行平均计算得到的，它能够平滑价格波动，帮助投资者识别趋势。在通达信中，MA可以通过内置的`MA`函数快速计算。

MA(X,n) = SUM(CLOSE[i],i,1,n) / n

其中，`X` 表示计算的数据源，通常为收盘价；`n` 表示周期数。以下是一个简单的MA计算示例：

MA5 := MA(CLOSE,5); {计算5日均线}
MA10 := MA(CLOSE,10); {计算10日均线}

### 3.1.2 相对强弱指数RSI的编写方法

相对强弱指数（RSI）是衡量市场内部力量的指标，用于判断股票价格变动的强度。RSI的范围通常在0到100之间。计算RSI的基本公式如下：

RSI = 100 - (100 / (1 + RS))
RS = 平均上涨幅 / 平均下跌幅

平均上涨幅（U）和平均下跌幅（D）的计算公式为：

U = SUM(MAX(CLOSE[i] - CLOSE[i-1], 0), i, 1, n) / n
D = SUM(MAX(CLOSE[i-1] - CLOSE[i], 0), i, 1, n) / n

其中，`n` 为指定的时间周期。下面提供一个简单的RSI指标公式的编写示例：

U := SUM(MAX(CLOSE - REF(CLOSE,1),0),14);
D := SUM(MAX(REF(CLOSE,1) - CLOSE,0),14);
RS := U / D;
RSI14 := 100 - 100 / (1 + RS);

## 3.2 高级指标的编写

随着技术分析的深入，高级指标在预测市场趋势和提供交易信号方面具有更大优势。

### 3.2.1 布林带BBANDS的编写方法

布林带（Bollinger Bands）由三个部分组成：中轨（20日简单移动平均线），上轨（中轨加上两倍标准差），下轨（中轨减去两倍标准差）。布林带能够展示价格的波动范围，当价格突破布林带上下轨时，可能会发生趋势逆转。

布林带的编写需要计算移动平均线和标准差：

MA = MA(CLOSE,20);
UpperBand = MA + 2 * STD(CLOSE,20);
LowerBand = MA - 2 * STD(CLOSE,20);

### 3.2.2 MACD指标的编写方法

MACD（Moving Average Convergence Divergence）指标，即指数平滑异同平均线，是一种趋势追踪指标，它由DIFF线和DEA线（DIFF的移动平均线）及它们之间的柱状图构成。

DIFF线计算方法是将12日EMA与26日EMA的差：

DIFF = EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26);

DEA线是DIFF的9日EMA：

DEA = EMA(DIFF,9);

MACD直方图表示DIFF与DEA的差值：

MACD = DIFF - DEA;

## 3.3 编写中的常见问题及解决

编写指标公式时，可能会遇到错误和性能瓶颈等问题。正确的处理方法能够帮助提高效率并优化指标公式的性能。

### 3.3.1 错误和异常处理

错误和异常可能是由于数据缺失、公式语法错误或计算逻辑不完善引起的。有效的错误处理机制可以提高公式的稳定性和可靠性。

在通达信指标公式中，可以通过条件判断和日志记录来处理异常情况：

{ 计算中轨 }
try{
  MA := MA(CLOSE,20);
} catch err {
  MA := 0;
  Print(err);
}

### 3.3.2 性能优化技巧

编写高效的指标公式，需要考虑计算的复杂度和数据处理的规模。以下是一些优化技巧：

- **避免重复计算**：缓存中间结果以避免重复计算。
- **减少数据引用**：仅使用必要的数据，减少数据引用。
- **优化循环和递归**：合理使用循环和递归，避免深递归和循环嵌套。

例如，对于循环优化，可以使用向量化的计算方法替代循环操作，减少计算时间：

{ 使用向量化计算替代循环 }
MAVec := Mov(CLOSE,20,E);

## 表格

下面是一个简单的表格，展示一些常用的通达信指标公式函数及其用途：

| 函数名 | 用途 |
|-------------|------------------------------|
| `MA` | 计算移动平均线 |
| `EMA` | 计算指数平滑移动平均线 |
| `STD` | 计算标准差 |
| `SUM` | 求和 |
| `REF` | 引用前一周期的数据 |
| `MAX` | 获取最大值 |
| `MOV` | 移动平均（包含多种计算方式） |
| `IF` | 条件判断 |
| `Print` | 输出调试信息 |

## 代码块

在编写复杂指标公式时，有时需要利用代码块来实现特定逻辑。例如，当编写一个指标公式时，需要对数据进行过滤，只有满足特定条件的数据才会被用来计算指标。

{ 过滤逻辑示例 }
Filter1 := CLOSE > OPEN;
Filter2 := VOLUME > 50000;
Filter := Filter1 AND Filter2;

在这个示例中，`Filter1` 和 `Filter2` 分别定义了两个过滤条件，只有当两个条件同时满足时，`Filter` 变量才会为真。

## Mermaid流程图

在某些情况下，复杂的逻辑关系可以使用Mermaid流程图来表示。例如，处理一个基于条件的指标公式计算流程：

graph TD
    A[开始] --> B[检查条件1]
    B -- 成立 --> C[计算公式1]
    B -- 不成立 --> D[计算公式2]
    C --> E[返回计算结果1]
    D --> F[返回计算结果2]
    E --> G[结束]
    F --> G

这个流程图展示了基于条件判断执行不同计算路径的逻辑。在实际编写指标公式时，虽然我们不会使用图形化表示，但类似的逻辑结构将指导编写过程。

# 4. 指标公式的实战应用

## 4.1 股票筛选和扫描

### 4.1.1 条件筛选技巧

在股票市场中，投资者和分析师通常会根据特定的标准和条件来筛选股票。这些条件可能基于技术指标、基本面分析、市场情绪等多方面因素。指标公式在这一环节中扮演着至关重要的角色，因为它们能够快速准确地计算出所需的分析数据。

通过编写特定的通达信指标公式，用户可以设置复杂的筛选条件。比如，要求股价位于20日均线之上，同时成交量在过去5个交易日呈现逐渐放大趋势，就可以通过组合使用移动平均线(MA)和成交量(VOL)指标来实现。

N:=20;
MA20:=MA(CLOSE,N);
VOL5:=SUM(VOL,N);
SELECTED(CROSS(CLOSE,MA20) AND VOL5>REF(VOL5,1));

此代码段创建了两个指标公式，`MA20`计算了20日移动平均线，`VOL5`计算了过去5个交易日的成交量总和。`SELECTED`函数用于选择满足条件的股票。

在实际应用中，根据交易策略的不同，筛选条件可以更加复杂和多样。使用组合指标进行多条件筛选，能够更精确地选出符合特定交易系统的股票，从而提高选股效率。

### 4.1.2 扫描器使用与自定义

通达信软件内置的股票扫描器功能，允许用户使用自定义的指标公式来筛选满足条件的股票。自定义扫描器可以为用户提供更大的灵活性和更强的筛选能力。

用户首先需要定义自己的筛选条件，例如，可以设置筛选条件为"MACD指标在零轴以上，并且当前价格高于10日均线"。然后将这些条件导入到扫描器中执行，就可以快速得到所有符合条件的股票列表。

DIFF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
DEA:=EMA(DIFF,9);
MACD:=(DIFF-DEA)*2;
SELECTED(MACD>0 AND CLOSE>MA(CLOSE,10));

上面的代码定义了MACD指标，并筛选出MACD值大于0（零轴以上）且当前收盘价高于10日均线的股票。

通过这种方式，投资者可以根据自己的交易策略制定个性化的筛选条件，将大量的股票数据缩减到一个可管理的范围之内，提高投资决策的速度和准确性。

## 4.2 策略开发与回测

### 4.2.1 策略编写基础

编写交易策略是构建自动化交易系统的关键一步。在通达信中，交易策略编写的基础是指标公式语言。它允许用户根据自己的交易理念来定义入场、出场的条件，以及止损、止盈规则。

一个简单的交易策略示例是，当价格穿越移动平均线时进行买入，并在价格再次穿越移动平均线时卖出。这一策略的核心在于捕捉趋势变化的时机。

MA5:=MA(CLOSE,5);
MA10:=MA(CLOSE,10);
CROSSUP:=CROSS(CLOSE, MA5) AND REF(CLOSE,1)<REF(MA5,1);
CROSSDOWN:=CROSS(MA5, CLOSE) AND REF(CLOSE,1)>REF(MA5,1);
SELECTED(CROSSUP, CROSSDOWN);

上面的代码段定义了两条移动平均线（5日和10日），并制定了穿越策略的买入和卖出信号。`CROSSUP`和`CROSSDOWN`分别代表了买入和卖出的条件。

策略的编写需要考虑到市场的特点、交易成本、资金管理等多个方面。成功编写策略的关键在于对市场有深刻的理解，以及对策略逻辑有清晰的认识。

### 4.2.2 回测分析和参数优化

策略开发完成后，回测是验证策略有效性的重要环节。回测过程涉及将策略应用到历史数据上，以检验其在过去的市场情况下的表现。

在通达信中，用户可以利用内置的回测工具，设定特定的参数（例如，止损点、止盈点、资金管理策略等），并观察策略在历史数据上的盈利情况、最大回撤、盈亏比等指标。

策略参数：
- 止损百分比: 10%
- 止盈百分比: 20%
- 起始资金: 100,000元
- 交易费用: 交易额的0.15%

SELECTED(CROSS(CLOSE, MA5), 执行卖出, 止损止盈);

上述代码中的`SELECTED`函数后两个参数分别代表了执行卖出信号以及应用止损止盈的条件。在回测过程中，用户可以通过调整这些参数来优化策略性能。

回测不仅可以帮助投资者确认策略在历史上的表现，还可以通过调整参数来寻找最优解。参数优化是回测中的一个高级技巧，它要求投资者对策略有深入的了解，并且能够使用通达信的优化工具进行多维度分析。

## 4.3 指标公式在实际交易中的应用

### 4.3.1 实战交易信号的生成

指标公式在实战交易中的主要应用之一是生成交易信号。交易信号是根据指标公式的计算结果提供的买卖提示，这些信号是投资者进行交易决策的重要依据。

在实战操作中，一个交易信号可能由多个指标的分析结果组成，比如结合了趋势指标、动量指标和成交量指标。投资者可以通过设置指标公式来生成简单的买卖信号，或者使用更复杂的逻辑来生成更精确的交易信号。

SIGNAL:=IF(CROSS(CLOSE, MA5), '买进', IF(CROSS(MA5, CLOSE), '卖出', '持有'));

此代码创建了一个简单的交易信号`SIGNAL`，当收盘价穿越5日均线时显示"买进"信号，当5日均线穿越收盘价时显示"卖出"信号，否则显示"持有"。

交易信号的生成需要考虑到市场的噪音和随机波动，因此信号需要有一定的过滤机制来避免频繁交易和不必要的损失。同时，投资者需要结合市场情绪、新闻事件等其他因素，综合判断交易信号的有效性。

### 4.3.2 风险管理与资金配置

风险管理是交易中不可或缺的一部分，指标公式可以辅助投资者进行风险评估和资金配置。通过编写特定的指标公式，投资者可以对每个交易设置合理的止损和止盈点，以控制潜在的风险。

例如，使用ATR（真实波动幅度均值）指标可以帮助投资者确定止损点。ATR能够提供市场波动性的估计，而止损点通常设在价格波动范围之外。

ATR20:=ATR(20);
STOP_LOSS:=CLOSE-ATR20*1.5;

在上述代码中，`STOP_LOSS`变量代表了基于ATR20的止损点，假设投资者愿意承担比市场波动性高出1.5倍的风险。

资金管理是另一个重要的方面。投资者可以利用指标公式来分配交易资金，以确保不会因为单一交易的失误而遭受重大损失。例如，可以设置固定比例的资金用于单一交易，或者根据交易信号的强弱来动态调整资金分配。

综上所述，指标公式不仅在信号的生成上发挥作用，在风险管理与资金配置上也能提供重要的数据支持，帮助投资者在不确定性高的市场中做出更明智的决策。

# 5. 通达信指标公式的进阶学习

随着金融市场分析的不断深化和技术的迭代更新，通达信指标公式的学习不应该停留在基础的编写和应用层面。对于IT行业和金融领域的专业人士来说，进阶学习成为了提升交易效果和分析深度的关键。本章节将深入探讨通达信指标公式的二次开发与个性化定制、数据接口与外部工具集成以及未来的发展趋势。

## 5.1 二次开发与个性化定制

二次开发和个性化定制是提高交易系统效率和精准度的有效手段。这需要更深层次的编程知识和对交易策略的深入理解。

### 5.1.1 定制指标的思路和方法

- **思路**：首先，确定定制指标的目的。例如，是想对现有指标进行细微调整，还是需要开发一个全新的交易策略指标。其次，分析市场行为和已有的技术指标，找到可以改进或创新的点。

- **方法**：利用通达信的开放API进行编程，调用更多的数据和自定义公式。通达信提供了较为丰富的内置函数和接口，允许用户编写更复杂的逻辑。

// 示例代码：通过通达信API实现简单的自定义指标
function customIndicator() {
    var close = seriesClose();
    var ma10 = ma(close, 10);
    var ma20 = ma(close, 20);
    var diff = ma10 - ma20;
    return diff;
}

在上面的示例中，我们创建了一个简单的新指标，即10日均线和20日均线的差值。

### 5.1.2 脚本语言在指标公式中的应用

通达信指标公式可以使用其特有的脚本语言进行更复杂的逻辑编写。通过脚本语言，可以实现多种条件判断、循环处理和数据操作等。

// 示例代码：实现条件判断的指标公式
function conditionJudge() {
    var open = seriesOpen();
    var close = seriesClose();
    var ifOpenGTClose = open > close;
    var ifOpenLTEClose = open <= close;
    return ifOpenGTClose ? "Open > Close" : ifOpenLTEClose ? "Open <= Close" : "Equal";
}

## 5.2 数据接口与外部工具集成

通达信提供了丰富的数据接口，可以实现与外部工具和平台的集成，进一步加强数据处理和分析的能力。

### 5.2.1 数据接口的使用方法

通达信支持多种数据接口，包括但不限于API、DLL等，为高级用户提供了数据访问和操作的可能。

- **API接口**：通过HTTP/HTTPS协议，与通达信服务器进行数据交互，获取实时行情、历史数据、基本面信息等。
- **DLL动态链接库**：利用Windows平台的动态链接库，可以在通达信软件中直接调用外部编写的DLL，扩展其功能。

### 5.2.2 集成外部工具进行更深入分析

集成外部工具主要通过脚本或者编程实现，能够将通达信数据与其他分析工具比如Python数据分析包、R语言等结合，进行更深层次的量化分析。

# 示例代码：使用Python调用通达信API获取数据，并进行分析
import requests
import pandas as pd

def get_tdx_data(stock_code, start_date, end_date):
    url = "http://api.tdx.com.cn/api.htm"
    params = {
        "type": "his",
        "code": stock_code,
        "start": start_date,
        "end": end_date,
        "fields": "date,open,high,low,close,volume",
        "format": "json"
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame(data['data'])
    return df

df = get_tdx_data("000001", "20230101", "20230131")
print(df.head())

## 5.3 指标公式的未来发展趋势

随着技术的进步和金融市场的变化，通达信指标公式也在不断发展，人工智能和社区共享成为其未来发展的两个重要方向。

### 5.3.1 人工智能在技术分析中的应用前景

人工智能（AI）技术可以为指标公式提供更智能的分析能力，如机器学习模型预测股价走势、深度学习算法实现复杂模式识别等。

### 5.3.2 社区分享与协作开发的趋势

随着开源文化的普及和金融社区的活跃，越来越多的交易者和开发者开始分享自己的指标公式和策略。通达信也在打造社区，鼓励用户之间的交流和协作，共同推动金融技术的发展。

进阶学习通达信指标公式不仅仅是为了编写更复杂的指标，更是为了在金融分析的道路上更进一步，创新和突破是永恒的主题。通过不断地学习和实践，专业人员可以将自己的策略和分析提升到新的高度。