1.软件的主要功能：可以将通达信主附图指标源码，一键自动化改写成选股指标，预警指标，可以省去了大量的手动人工改写操作，只需要你写一个选股表达式，就直接可以用程序代码去帮你操作，得到同样的结果。10秒不到就可以帮你快速生成选股公式。 让改写选股器不再求人，只需一点点指标编写语法即可！！一个小白也能上手的神器 2.软件的使用步骤： A.将复制的源码，粘贴到黑色源码区（点复制粘贴处）即可 B.把写好的选股表达式粘贴到软件如上图的位置 C.最后点击一键改写选股器即可（按照你写的条件表达式，提取生成对应语句） D.复制源码——（检测指标是否改写正确？）把改好的指标源码，复制到通达信里面即可选股使用。测试一下，看能否通过，以及是否与原指标的选股输出信号是一致的，2个条件都满足说明改好了。（经测试大多数指标源码是可以改写的，目前没有还没有发现不能改写的）。 选股表达式构成：变量名称+英文冒号+表达式语句+英文分号。 源码粘贴处：把指标源码自动粘贴到指定位置，即黑色的源码区。 一键清空：清空的是黑色源码区，和修好的青色源码区，方便改写下个不同源码的指标。 复制源码：是复制改写好的指标源

### 通达信指标公式源码解析：MACD超级趋势 #### 一、概述 在股票交易和技术分析领域，MACD（Moving Average Convergence Divergence，移动平均收敛发散指标）是一种常用的动量指标，用于捕捉价格变化的趋势以及可能的价格反转点。通达信作为一款流行的证券分析软件，提供了强大的自定义指标功能。本篇将详细解析“通达信指标公式源码 MACD超级趋势”中的核心代码及其实现的功能。 #### 二、关键概念与计算方法 ##### 1. MACD计算公式 MACD由三条线组成： - **DIF**（差离值）：短期EMA（指数移动平均）与长期EMA之差。 - **DEA**（信号线）：DIF的EMA。 - **MACD线**：DIF与DEA的两倍差值。 其中， - `DIF := EMA(CLOSE,18) - EMA(CLOSE,40)`：这里的EMA分别采用了18天和40天的周期，表示快速EMA与慢速EMA的差值。 - `DEA := EMA(DIF,3)`：对DIF再进行3天的EMA计算。 - `MACD := (DIF - DEA) * 2`：最后得到MACD线。 ##### 2. 超级趋势计算方法 此指标在此基础上进一步扩展，通过引入不同时间周期的数据来形成一个更复杂的趋势跟踪系统。 - **MD**：日周期的MACD。 - **MW**：周周期的MACD。 - **MM**：月周期的MACD。 - **MS**：季周期的MACD。 最终形成一个新的MACD1指标： - `MACD1 := EMA((MD + MW * 7 + MM * 31 + MS * 94) / 133, 5)` 这里的权重设置反映了不同周期数据的重要性。例如，周周期的MACD被乘以7，因为一周有7个交易日；月周期乘以31，一年大约有31个交易日等。 ##### 3. 信号线与颜色标注 - 当`MACD1 > 0`时，显示为红色柱状图，表明当前趋势为上涨。 - 当`MACD1 < 0`时，显示为青色柱状图，表明当前趋势为下跌。 - 特殊情况下，还会绘制黄色、粉色等不同颜色的柱状图来提示重要的买入或卖出信号。 ##### 4. 特殊信号生成 - **120天最高点**：`MACD120 := REF(MACD1 / 2, BARSLAST(MACD1 = HHV(MACD1, 120)))`。当MACD1达到过去120天内的最高点时，会用红色线条标记，并标注“金柱”。 - **250天最高点**：`MACD250 := REF(MACD1 / 2, BARSLAST(MACD1 = HHV(MACD1, 250)))`。当MACD1达到过去250天内的最高点时，用白色线条标记，并标注“大牛启动”。 #### 三、实际应用 该指标适用于多种市场环境下的技术分析，特别是在识别趋势转折点方面具有较高的准确率。对于短线交易者来说，MACD1指标可以作为一个重要的买卖信号参考。而对于长线投资者，120天和250天的特殊信号则更为关键，它们可以帮助判断是否进入或退出长期持有的仓位。 “通达信指标公式源码 MACD超级趋势”不仅继承了传统MACD指标的优点，还通过加入多周期数据融合的方式增强了其预测能力，使得该指标成为了一个非常实用的技术分析工具。在实际操作中，建议结合其他指标及基本面分析共同使用，以提高投资决策的成功率。

使用Python实现了大部分图像融合评估指标，包括 信息熵(EN),空间频率(SF),标准差(SD),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),互信息(MI),视觉保真度(VIF),平均梯度(AG),相关系数(CC),差异相关和(SCD),基于梯度的融合性能(Qabf),结构相似度测量(SSIM),多尺度结构相似度测量(MS-SSIM),基于噪声评估的融合性能(Nabf)。支持评估单幅图像，单个算法的所有融合结果，以及所有直接计算所有对比算法的结果，同时支持写入excel。

用面积值判断趋势，用四色柱判断行情的拐点，用箭头跟随趋势入场交易。

面积值判断趋势，四色柱判断行情拐点，箭头入场出场提示

2000-2022年地级市乡村振兴测算数据（30个指标） 时间：2000-2022年 来源：城市NJ、各地区NJ、地级市J 详细指标参看：https://blog.csdn.net/m0_71334485/article/details/132217902

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，尤其在时间序列预测中表现出色。它通过最小化平方误差来求解支持向量机问题，相比于原始的支持向量机，计算速度更快且更容易处理大规模数据。在本项目中，黏菌算法（Slime Mould Algorithm, SMA）被用来优化LSSVM的参数，以提升预测精度。 黏菌算法是一种受到自然界黏菌觅食行为启发的生物优化算法。黏菌能够通过其分布和信息素浓度的变化寻找食物源，该算法在解决复杂的优化问题时展现出良好的全局寻优能力。在本案例中，SMA被用于调整LSSVM的核参数和正则化参数，以达到最佳预测性能。 评价模型预测效果的指标有： 1. R2（决定系数）：衡量模型拟合度的指标，值越接近1表示模型拟合度越好，越接近0表示模型解释变量的能力越弱。 2. MAE（平均绝对误差）：平均每个样本点的预测误差的绝对值，越小说明模型的预测误差越小。 3. MSE（均方误差）：所有预测误差的平方和的平均值，同样反映模型预测的准确性，与MAE相比，对大误差更敏感。 4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，也是误差的标准差，常用于度量模型的精度。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：预测值与真实值之差占真实值的比例的平均值，适合处理目标变量具有不同尺度的问题。 项目提供的代码文件包括： - SMA.m：黏菌算法的实现代码，包含算法的核心逻辑。 - main.m：主程序，调用SMA和LSSVM进行训练和预测。 - fitnessfunclssvm.m：适应度函数，评估黏菌算法中的个体（即LSSVM参数组合）的优劣。 - initialization.m：初始化黏菌个体的位置，即随机生成LSSVM的参数。 - data_process.m：数据预处理模块，可能包含数据清洗、归一化等操作。 - 使用说明.png、使用说明.txt：详细介绍了如何运行和使用该项目，包括数据加载、模型训练和预测等步骤。 - windspeed.xls：示例数据集，可能是风速数据，用于演示模型的预测能力。 - LSSVMlabv：LSSVM工具箱，提供了LSSVM模型的实现和相关函数。 通过对这些文件的理解和使用，学习者可以深入理解LSSVM的工作原理，掌握黏菌算法的优化过程，并了解如何利用这些工具进行时间序列预测。同时，该模型的评价指标和代码结构为其他类似预测问题提供了可参考的框架。

趋势线是指趋势运行中相邻的支撑点或阻力点的连线。它的前提是市场确实存在上涨或下跌趋势。上涨趋势中，市场价格不断新高，每次回调后形成的支撑点也随之走高；下跌趋势中。市场价格不断走低，每次反弹后形成的阻力点也逐步走低。但市场并不是一直会走趋势，反而更多的时间都是出于震荡修正状态，上下震荡的盘面是绘制不出趋势线的。在不同的周期中，趋势和震荡也可以并存的，比如大周期在走趋势，小周期在震荡。在震荡盘面中可以选择一个区间并以区间的最高点和最低点绘制区间线来分析市场波动范围。 指标安装方法：1、在上方菜单栏依次点击：文件-打开数据文件夹，接着在数据文件夹中依次打开-MQL4-Indicators；2、将”Trend_Interval_Lines.ex4” 文件复制粘贴到 Indicators 文件夹中；3、刷新导航器下方的“技术指标”目录（或者重启下mt4），就会看到刚刚放置的指标，鼠标双击或拖拽到图表即可。

**基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测** 在现代数据分析和机器学习领域，时间序列预测是一项重要的任务，广泛应用于股票市场预测、天气预报、能源消耗预测等多个领域。双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）是一种递归神经网络（RNN）的变体，特别适合处理序列数据中的长期依赖问题。它通过同时向前和向后传递信息来捕捉序列的上下文信息，从而提高模型的预测能力。 **1. BiLSTM结构** BiLSTM由两个独立的LSTM层组成，一个处理输入序列的正向传递，另一个处理反向传递。这种设计使得模型可以同时考虑过去的和未来的上下文信息，对于时间序列预测来说非常有效。 **2. MATLAB实现** MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，同样支持深度学习框架，如Deep Learning Toolbox，可以用来构建和训练BiLSTM模型。在提供的压缩包文件中，`main.m`应该是主程序文件，它调用了其他辅助函数来完成整个预测流程。 **3. 代码组成部分** - `main.m`: 主程序，定义模型架构，加载数据，训练和测试模型。 - `pinv.m`: 可能是一个求伪逆的函数，用于解决线性方程组或最小二乘问题。 - `CostFunction.m`: 损失函数，用于衡量模型预测与实际值之间的差距。在时间序列预测中，通常使用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）作为损失函数。 - `initialization.m`: 初始化函数，可能负责初始化模型的参数。 - `data_process.m`: 数据预处理函数，可能包括数据清洗、标准化、分段等步骤，以适应BiLSTM模型的输入要求。 - `windspeed.xls`: 示例数据集，可能包含风速数据，用于演示BiLSTM的预测能力。 **4. 评价指标** 在时间序列预测中，常用的评价指标有： - R2（决定系数）：度量模型预测的准确性，取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合越好。 - MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与真实值之间的平均差异，单位与原始数据相同。 - MSE（均方误差）：衡量预测误差的平方和，对大误差更敏感。 - RMSE（均方根误差）：是MSE的平方根，同样反映了误差的大小。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比形式表示的平均误差，适用于数据尺度不同的情况。 **5. 应用与优化** 使用BiLSTM进行时间序列预测时，可以考虑以下方面进行模型优化： - 调整模型参数，如隐藏层节点数、学习率、批次大小等。 - 使用dropout或正则化防止过拟合。 - 应用早停策略以提高训练效率。 - 尝试不同的序列长度（window size）以捕获不同时间尺度的模式。 - 对数据进行多步预测，评估模型对未来多个时间点的预测能力。 这个BiLSTM时间序列预测项目提供了一个完整的MATLAB实现，包含了从数据预处理、模型构建到性能评估的全过程，是学习和实践深度学习预测技术的良好资源。通过深入理解每个部分的功能并调整参数，可以进一步提升模型的预测精度。

本文将详细讲解基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据回归预测以及多变量BILSTM回归预测在MATLAB环境中的实现。双向LSTM（Bidirectional LSTM）是一种深度学习模型，特别适合处理序列数据，如时间序列分析或自然语言处理。在MATLAB中，我们可以利用其强大的数学计算能力和神经网络库来构建BILSTM模型。 我们要理解BILSTM的工作原理。BILSTM是LSTM（Long Short-Term Memory）网络的扩展，LSTM能够捕捉长距离的依赖关系，而BILSTM则同时考虑了序列的前向和后向信息。通过结合这两个方向的信息，BILSTM可以更全面地理解和预测序列数据。 在描述的项目中，我们关注的是数据回归预测，这是预测连续数值的过程。BILSTM在这里被用于捕捉输入序列中的模式，并据此预测未来值。多变量BILSTM意味着模型不仅考虑单个输入特征，而是处理多个输入变量，这对于处理复杂系统和多因素影响的情况非常有用。 评价指标对于评估模型性能至关重要。在本项目中，使用的评价指标包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。R²值越接近1，表示模型拟合度越高；MAE和MAPE是衡量平均误差大小的，数值越小越好；MSE和RMSE则反映了模型预测的方差，同样，它们的值越小，表示模型预测的精度越高。 在提供的MATLAB代码中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. `PSO.m`：粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种全局优化算法，可能在这个项目中用于调整BILSTM网络的超参数，以获得最佳性能。 2. `main.m`：主程序文件，通常包含整个流程的控制，包括数据预处理、模型训练、预测及性能评估。 3. `initialization.m`：初始化函数，可能负责设置网络结构、随机种子或者初始参数。 4. `fical.m`：可能是模型的损失函数或性能评估函数。 5. `data.xlsx`：包含了输入数据和可能的目标变量，是模型训练和测试的基础。 通过阅读和理解这些代码，我们可以学习如何在MATLAB中搭建和训练BILSTM模型，以及如何使用不同的评价指标来优化模型。这个项目对于那些想在MATLAB环境中实践深度学习，特别是序列数据分析的开发者来说，是一份宝贵的资源。