【量化分享】MACD多周期共振強度分析指標和C 源代碼

新用戶57163249 2025-02-26

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兄弟們，今天來聊聊一個挺有意思的MACD指標，這可不是普通的那種，它在傳統(tǒng)基礎上搞了不少深度擴展，感覺挺有料的。我給大家說說它的核心特色和邏輯，看看是不是能整點有用的東西出來。

這個指標牛就牛在把MACD交叉、多周期EMA偏離、價格突破這些條件都整合到一起了，形成了一個復合信號系統(tǒng)。簡單來說，就是它不光看MACD的交叉信號，還結(jié)合了價格和均線的偏離情況，還有價格的突破情況，這樣一來，信號就更全面了。而且，它還通過顏色分層（紅/綠/紫/黃柱）來直觀區(qū)分信號強度，看著圖表就能一目了然，這可比那種密密麻麻的線條強多了。

指標創(chuàng)新的特色

多維度信號融合：整合MACD交叉、多周期EMA偏離、價格突破等多重條件，形成復合信號系統(tǒng)。通過顏色分層（紅/綠/紫/黃柱）直觀區(qū)分信號強度，提升圖表可讀性。

動態(tài)計數(shù)機制：實時統(tǒng)計MACD柱連續(xù)紅/綠天數(shù)（LIJIN1/LIJIN2），并標注于柱頂，輔助觀察趨勢持續(xù)性。利用模運算（MOD）標記奇偶天數(shù)，潛在暗示趨勢轉(zhuǎn)折可能。

分區(qū)交叉信號：區(qū)分“水上”（DIF>0）與“水下”（DIF<0）的金叉/死叉，強化不同市場環(huán)境下的信號意義。文字標注（如“水下金叉”）直接提示分析情境，降低解讀門檻。

EMA偏離強度模型：計算價格對5/10/20/60/120日EMA的偏離度（LIJINW1-LIJINW5），構建多周期偏離閾值（如LIJINW6-LIJINW9）。通過帶狀柱體（白/紅/紫/黃）動態(tài)展示偏離強度，識別價格波動區(qū)域。

指標分析邏輯

水下金叉：經(jīng)典信號，暗示空頭動能減弱后的潛在反轉(zhuǎn)。

柱狀連續(xù)縮減：通過BARSLASTCOUNT跟蹤紅綠柱天數(shù)，結(jié)合計數(shù)變化捕捉背離。

多周期偏離共振

EMA偏離閾值：當價格同時高于5/10/20/60日EMA且偏離度遞增（如LIJINW7: 2%/4%/6%/8%），判定為多周期偏離共振。

長周期突破：LIJINW10要求價格突破50日EMA的19%溢價，確認趨勢變化。

動態(tài)趨勢強度標記

黃線突襲信號：當價格創(chuàng)新低但DIF未同步走弱（REF(CLOSE,A1+1)>CLOSE && DIF>REF(DIF,A1+1)），提示潛在背離。

帶狀區(qū)域支撐：零軸下方彩色帶狀區(qū)（如青色背景）結(jié)合柱體收縮，暗示動能衰減。

通達信MACD多周期共振強度分析指標

DIF:EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26),NODRAW;

DEA:EMA(DIF,9),NODRAW;

MACD:(DIF-DEA)/2,COLORSTICK;

LIJIN1:=BARSLASTCOUNT(MACD>0);

LIJIN紅色柱:=MOD(LIJIN1,2);

LIJIN2:=BARSLASTCOUNT(MACD<0);

LIJIN綠色柱:=MOD(LIJIN2,2);

DRAWNUMBER(LIJIN紅色柱,MACD*1.03,LIJIN1),DRAWABOVE,COLORRED;

DRAWNUMBER(LIJIN綠色柱,MACD*1.03,LIJIN2),COLORGREEN;

A1:=BARSLAST(DIF<REF(DIF,1)),COLORYELLOW;

A11:=A1*(-1),COLORYELLOW;

A2:BARSLAST(DEA<REF(DEA,1)),COLORRED;

A22:A2*(-1),COLORRED;

A111:=BARSLAST(DIF<REF(DIF,1)),COLORYELLOW;

A1111:=A111*(-1),COLORYELLOW;

A3:BARSLAST(DEA>REF(DEA,1)),COLORGREEN;

A33:A3*(-1),COLORGREEN;

STICKLINE(CROSS(DIF,DEA)&&DIF<0,A11,0,3,0),COLORRED;

STICKLINE(CROSS(DIF,DEA)&&DIF>0,0,A1,3,0),COLORRED;

STICKLINE(CROSS(DEA,DIF)&&DIF<0,A11,0,3,0),COLORGREEN;

STICKLINE(CROSS(DEA,DIF)&&DIF>0,0,A1,3,0),COLORGREEN;

STICKLINE(REF(CLOSE,A1+1)>CLOSE&&DIF>REF(DIF,A1+1)&&CROSS(DIF,DEA),(-25),25,0.00001,0),COLORYELLOW;

DRAWTEXT(CROSS(DIF,DEA)&&DIF<0,(-5),'水下金叉'),COLOR8000FF;

DRAWTEXT(CROSS(DIF,DEA)&&DIF>0,12,'水上金叉'),COLORFF00FF;

DRAWTEXT(CROSS(DEA,DIF)&&DIF<0,(-12),'水下死叉'),COLOR00FF00;

DRAWTEXT(CROSS(DEA,DIF)&&DIF>0,5,'水上死叉'),COLOR00FF80;

LIJINW1:=(CLOSE-EMA(CLOSE,5))/EMA(CLOSE,5)*100;

LIJINW2:=(CLOSE-EMA(CLOSE,10))/EMA(CLOSE,10)*100;

LIJINW3:=(CLOSE-EMA(CLOSE,20))/EMA(CLOSE,20)*100;

LIJINW4:=(CLOSE-EMA(CLOSE,60))/EMA(CLOSE,60)*100;

LIJINW5:=(CLOSE-EMA(CLOSE,120))/EMA(CLOSE,120)*100;

LIJINW6:=LIJINW1>1&&LIJINW2>2&&LIJINW3>3&&LIJINW4>4;

LIJINW7:=LIJINW1>2&&LIJINW2>4&&LIJINW3>6&&LIJINW4>8;

LIJINW8:=LIJINW1>3&&LIJINW2>5&&LIJINW3>7&&LIJINW4>9;

LIJINW9:=LIJINW1>4&&LIJINW2>6&&LIJINW3>8&&LIJINW4>10&&LIJINW5>12;

LIJINW10:=BARSLASTCOUNT(LIJINW7)=1&&CROSS(CLOSE,EMA(CLOSE,50)*1.19)&&HIGH/CLOSE<1.05;

白:BARSLASTCOUNT(LIJINW6),NODRAW,COLORWHITE;

紅:BARSLASTCOUNT(LIJINW7),NODRAW,COLORRED;

紫:BARSLASTCOUNT(LIJINW8),NODRAW,COLORMAGENTA;

黃:BARSLASTCOUNT(LIJINW9),NODRAW,COLORYELLOW;

DRAWBAND(0,RGB(0,235,235),0,RGB(0,0,0));

STICKLINE(LIJINW6,-白,白,(-1),(-1)),COLORWHITE;

STICKLINE(LIJINW7,-紅,紅,(-1),0),COLORRED;

STICKLINE(LIJINW8,-紫,紫,(-1),0),COLORMAGENTA;

STICKLINE(LIJINW8,-黃,黃,(-1),0),COLOR00AAAA;

STICKLINE(LIJINW8,-黃,黃,1,0),COLORYELLOW;

STICKLINE(LIJINW10,白+1,白+2,(-1),0),COLOR00AA00;

STICKLINE(LIJINW10,白+1,白+2,1,0),COLORGREEN;

MACD多周期共振強度分析指標C++源代碼

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

usingnamespacestd;

// 計算指數(shù)移動平均（EMA）
vector<double> EMA(const vector<double>& close, int period) {
    vector<double> ema(close.size(), 0.0);
    if (close.size() < period) return ema;

    double smoothing = 2.0 / (period + 1);
    ema[0] = close[0];

    for (size_t i = 1; i < close.size(); ++i) {
        ema[i] = (close[i] * smoothing) + (ema[i - 1] * (1 - smoothing));
    }

    return ema;
}

// 計算MACD相關指標
void CalculateMACD(const vector<double>& close, vector<double>& dif, vector<double>& dea, vector<double>& macd) {
    vector<double> ema12 = EMA(close, 12);
    vector<double> ema26 = EMA(close, 26);

    dif.resize(close.size());
    dea.resize(close.size());
    macd.resize(close.size());

    for (size_t i = 0; i < close.size(); ++i) {
        dif[i] = ema12[i] - ema26[i];
    }

    dea = EMA(dif, 9);

    for (size_t i = 0; i < close.size(); ++i) {
        macd[i] = (dif[i] - dea[i]) / 2;
    }
}

// 計算LIJINW相關指標
vector<int> CalculateLIJINW(const vector<double>& close) {
    vector<double> ema5 = EMA(close, 5);
    vector<double> ema10 = EMA(close, 10);
    vector<double> ema20 = EMA(close, 20);
    vector<double> ema60 = EMA(close, 60);
    vector<double> ema120 = EMA(close, 120);

    vector<int> lijinw(close.size(), 0);

    for (size_t i = 0; i < close.size(); ++i) {
        double lijinw1 = (close[i] - ema5[i]) / ema5[i] * 100;
        double lijinw2 = (close[i] - ema10[i]) / ema10[i] * 100;
        double lijinw3 = (close[i] - ema20[i]) / ema20[i] * 100;
        double lijinw4 = (close[i] - ema60[i]) / ema60[i] * 100;
        double lijinw5 = (close[i] - ema120[i]) / ema120[i] * 100;

        if (lijinw1 > 1 && lijinw2 > 2 && lijinw3 > 3 && lijinw4 > 4) {
            lijinw[i] = 1;
        } elseif (lijinw1 > 2 && lijinw2 > 4 && lijinw3 > 6 && lijinw4 > 8) {
            lijinw[i] = 2;
        } elseif (lijinw1 > 3 && lijinw2 > 5 && lijinw3 > 7 && lijinw4 > 9) {
            lijinw[i] = 3;
        } elseif (lijinw1 > 4 && lijinw2 > 6 && lijinw3 > 8 && lijinw4 > 10 && lijinw5 > 12) {
            lijinw[i] = 4;
        }
    }

    return lijinw;
}