关于四条均线粘合的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
四条均线粘合在一起并且缩量
{5、10、20、30均线粘合}
ll:=MIN(MA(C,5),MIN(MA(C,10),MIN(MA(C,20),MA(C,30))));
HH:=MAX(MA(C,5),MAX(MA(C,10),MAX(MA(C,20),MA(C,30))));
均线接近度:=(HH-LL)/LL*100;
均线粘合:均线接近度<5;
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MAX1:=MAX(MA(C,5),MAX(MA(C,10),MAX(MA(C,20),MA(C,30))));
MIN1:=MIN(MA(C,5),MIN(MA(C,10),MIN(MA(C,20),MA(C,30))));
(MAX1-MIN1)/MIN1*100<0.3;
N 1 10 3
ma5:(c,5);
ma10:(c,10);
ma20:(c,20);
ma30:(c,30);
A:=MIN(MIN(MIN(ma5,ma10),ma20),ma30);
B:=MAX(MAX(MAX(ma5,ma10),ma20),ma30);
DRAWICON((B/A-1)*100<=N,L-0.1,1);
M5:=MA(C,5);
M10:=MA(C,10);
M20:=MA(C,20);
M30:=MA(C,30);
BB1:=ABS(M5-M30)/M30<0.025;
BB2:=ABS(M10-M30)/M30<0.03;
BB3:=ABS(M20-M30)/M30<0.03;
XX:BB1 AND BB2 AND BB3 AND C>M20;
ma5:=ma(c,5);
ma10:=ma(c,10);
ma20:=ma(c,20);
ma30:=ma(c,30);
ma60:=ma(c,60);
t1:=ma5>ma10 and ma10>ma30 and ma30>ma60;
t2:=c>ma5;
t3:=(c-ref(c,1))/ref(c,1)>0.03;
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四条均线粘合
§ Code
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.ticker as ticker
# 加载数据
df = pd.read_csv('D:/data/stock/000001.csv', index_col=0)
# 计算均线
df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['MA10'] = df['close'].rolling(10).mean()
df['MA20'] = df['close'].rolling(20).mean()
df['MA30'] = df['close'].rolling(30).mean()
# 绘制K线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,7))
mpf.candlestick2_ochl(ax, df['open'], df['close'], df['high'], df['low'],
width=0.5, colorup='r', colordown='g', alpha=0.6)
# 绘制均线
ax.plot(df.index, df['MA5'], label='MA5', linestyle='--', linewidth=1)
ax.plot(df.index, df['MA10'], label='MA10', linestyle='--', linewidth=1)
ax.plot(df.index, df['MA20'], label='MA20', linestyle='--', linewidth=1)
ax.plot(df.index, df['MA30'], label='MA30', linestyle='--', linewidth=1)
# 设置X轴刻度
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(20))
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(5))
# 设置图例
ax.legend(loc='best')
# 设置标题
ax.set_title('000001')
# 设置X轴标签
ax.set_xlabel('Date')
# 设置Y轴标签
ax.set_ylabel('Price')
# 显示图形
plt.show()
§ Output
>
§ Markdown
### 五、股票收益率计算
§ Code
import numpy as np
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('D:/data/stock/000001.csv', index_col=0)
# 计算收益率
df['return'] = df['close'].pct_change()
# 显示收益率
df['return'].head()
§ Output
> ['date
四条均线粘合在一起说明什么
具体情况具体分析，一般来说均线粘合主要是使用短中期均线来预测变盘妒。一般说，5、10、20、30天线这些“短中期均线”中的全部或者部分，接近粘合的话，股指在波段高位或者低位的变盘概率较大。理由是：绝大多直合数情况下，不同时间的均线所代表的市场平均成本，其本身应该是不同的。也即：相同或接近，是偶然的、暂时的，不同才是经常的。
如果是5、10天线走平或下行、20天线上行，然后三者粘合，这种情况下的K线形态往往是经过阶段性上升之后的中继形态或夜精践图须款或钱顶部形态。到底是顶部还是上升中继，取决于均线如何发散。
如果“上发散”，则可能是在上升中继形态的基础上展开新一波上升，如果是下发散，则谨防已经处于顶部。至于5、10、20、30天线粘每径南谓三转合的情况，大多发生在长期的平台中。后市走向，取决于平台是“上突破”还是“下突破”。也即均线是“上发散”还是“下发散”。
如果是5、10天线走平或上行、20天线下行，然后练项攻到执口银离料触三者粘合，这种情况下的K线形态往往是经过阶段性下跌之后的中继形态或者底部形态。到底是底部还是下跌中继，同样取决于均线如何发散。如果“下发散”，则属于下跌中继；如果“上发散”，则属于阶段性的底部。
这些可以慢慢去领悟，具体的可参阅下有关方面的书籍系统的学习一下，同时运用个模拟盘练练，这样可快速有效的掌握技巧，目前的牛股宝模拟炒股还不错，里面有多项指标指导，每项指标都有说明如何使用，使用起来有一定的辅助性，可以试试，祝投灯研走请发略福资愉快！
