关于股票均线macd粘连的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
- 1、股票均线macd粘连
- 2、ma均线粘合
- 3、macd均线粘合
股票均线macd粘连
:param stock_data:
:return:
"""
stock_data['ma5'] = stock_data['close'].rolling(window=5).mean()
stock_data['ma10'] = stock_data['close'].rolling(window=10).mean()
stock_data['ma20'] = stock_data['close'].rolling(window=20).mean()
stock_data['ma30'] = stock_data['close'].rolling(window=30).mean()
stock_data['ma60'] = stock_data['close'].rolling(window=60).mean()
stock_data['ma120'] = stock_data['close'].rolling(window=120).mean()
stock_data['ma250'] = stock_data['close'].rolling(window=250).mean()
stock_data['ema12'] = stock_data['close'].ewm(span=12).mean()
stock_data['ema26'] = stock_data['close'].ewm(span=26).mean()
stock_data['diff'] = stock_data['ema12'] - stock_data['ema26']
stock_data['dea'] = stock_data['diff'].ewm(span=9).mean()
stock_data['macd'] = 2 * (stock_data['diff'] - stock_data['dea'])
stock_data['ma5_ma10'] = stock_data['ma5'] - stock_data['ma10']
stock_data['ma10_ma20'] = stock_data['ma10'] - stock_data['ma20']
stock_data['ma20_ma30'] = stock_data['ma20'] - stock_data['ma30']
stock_data['ma30_ma60'] = stock_data['ma30'] - stock_data['ma60']
stock_data['ma60_ma120'] = stock_data['ma60'] - stock_data['ma120']
stock_data['ma120_ma250'] = stock_data['ma120'] - stock_data['ma250']
stock_data['ma5_ma10_ma20'] = stock_data['ma5_ma10'] - stock_data['ma10_ma20']
stock_data['ma10_ma20_ma30'] = stock_data['ma10_ma20'] - stock_data['ma20_ma30']
stock_data['ma20_ma30_ma60'] = stock_data['ma20_ma30'] - stock_data['ma30_ma60']
stock_data['ma30_ma60_ma120'] = stock_data['ma30_ma60'] - stock_data['ma60_ma120']
stock_data['ma60_ma120_ma250'] = stock_data['ma60_ma120'] - stock_data['ma120_ma250']
stock_data['ma5_ma10_ma20_ma30'] = stock_data['ma5_ma10_ma20'] - stock_data['ma10_ma20_ma30']
stock_data['ma10_ma20_ma30_ma60'] = stock_data['ma10_ma20_ma30'] - stock_data['ma20_ma30_ma60']
stock_data['ma20_ma30_ma60_ma120'] = stock_data['ma20_ma30_ma60'] - stock_data['ma30_ma60_ma120']
stock_data['ma30_ma60_ma120_ma250'] = stock_data['ma30_ma60_ma120'] - stock_data['ma60_ma120_ma250']
stock_data['ma5_ma10_ma20_ma30_ma60'] = stock_data['ma5_ma10_ma20_ma30'] - stock_data['ma10_ma20_ma30_ma60']
stock_data['ma10_ma20_ma30_ma60_ma120'] = stock_data['ma10_ma20_ma30_ma60'] - stock_data['ma20_ma30_ma60_ma120']
stock_data['ma20_ma30_ma60_ma120_ma250'] = stock_data['ma20_ma30_ma60_ma120'] - stock_data['ma30_ma60_ma120_ma250']
stock_data['ma5_ma10_ma20_ma30_ma60_ma120'] = stock_data['ma5_ma10_ma20_ma30_ma60'] - stock_data['ma10_ma20_ma30_ma60_ma120']
stock_data['ma10_ma20_ma30_ma60_ma120_ma250'] = stock_data['ma10_ma20_ma30_ma60_ma120'] - stock_data['ma20_ma30_ma60_ma120_ma250']
stock_data['ma5_ma10_ma20_ma30_ma60_ma120_ma250'] = stock_data['ma5_ma10_ma20_ma30_ma60_ma120'] - stock_data['ma10_ma20_ma30_ma60_ma120_ma250']
return stock_data
def get_stock_data(stock_code, start_date, end_date):
"""
获取股票数据
:param stock_code:
:param start_date:
:param end_date:
:return:
"""
stock_data = ts.get_k_data(code=stock_code, start=start_date, end=end_date)
stock_data = stock_data.sort_index(ascending=True)
stock_data = stock_data.reset_index(drop=True)
stock_data = stock_data.drop(['code'], axis=1)
stock_data = stock_data.drop(['date'], axis=1)
stock_data = stock_data.astype('float')
stock_data = get_stock_ma_macd(stock_data)
return stock_data
def get_stock_data_from_csv(stock_code, start_date, end_date):
"""
从csv文件中获取股票数据
:param stock_code:
:param start_date:
:param end_date:
:return:
"""
stock_data = pd.read_csv('data/' + stock_code + '.csv')
stock_data = stock_data.sort_index(ascending=True)
stock_data = stock_data.reset_index(drop=True)
stock_data = stock_data.drop(['code'], axis=1)
stock_data = stock_data.drop(['date'], axis=1)
stock_data = stock_data.astype('float')
stock_data = get_stock_ma_macd(stock_data)
return stock_data
def get_stock_data_from_csv_with_date(stock_code, start_date, end_date):
"""
从csv文件中获取股票数据
:param stock_code:
:param start_date:
:param end_date:
:return:
"""
stock_data = pd.read_csv('data/' + stock_code + '.csv')
stock_data = stock_data[(stock_data['date'] >= start_date) & (stock_data['date'] <= end_date)]
stock_data = stock_data.sort_index(ascending=True)
stock_data = stock_data.reset_index(drop=True)
stock_data = stock_data.drop(['code'], axis=1)
stock_data = stock_data.astype('float')
stock_data = get_stock_ma_macd(stock_data)
return stock_data
def get_stock_data_from_csv_with_date_and_index(stock_code, start_date, end_date):
"""
从csv文件中获取股票数据
:param stock_code:
:param start_date:
:param end_date:
:return:
"""
stock_data = pd.read_csv('data/' + stock_code + '.csv')
ma均线粘合
多条均线粘合的意思是：“多条均线粘合后，大盘（股票）都会产生异变”，每次均线的粘合，表明多空双方都面临一个选择。不选择向上就会选择向下。
均线粘合跟强势当个股经过一波强烈拉升后，便开始回落整理。弱势股的回落往往表现为一泻千里，有的甚至从哪里来又回到哪里去。强势股则往往显示出极强的抗跌性，要么高位平台整理，要么高位箱体整理，待时机成熟，主力便再掀狂澜。对于投资者来说，过早介入，则需要熬相当长的时间，信心不足者最终会被主力甩下；等到股价启动时再介入，又由于股价涨升太快，要么犹豫不决，痛失良机，要么追涨杀入使成本大增。总之，在强势股回落整理时间充分、均线粘合形成金叉后介入，则中短线应可获利。
本条内容来源于：中国法律出版社《法律生活常识全知道系列丛书》
均线粘合的概念和意义
当价格走平或者在一个区域横盘震荡就会使短期均线和中期均线扭到一起，有时长期均线也会扭在一起，均线与均线的间距很小甚至有时重合，这样的现象就是均线粘合。一般情况下，均线粘合表明多空双方都面临一个选择，不选择向上就会选择向下。
选股公式条件
1、四线粘合；
2、低位二次金叉；
3、然后一阳穿四线，同时放量（或者第二天补量）；
{四线粘合}成功率39--37，还可以吧
v0:=ema(c,5);
v1:=ema(c,10);
v2:=ema(c,15);
v3:=ema(c,30);
v4:=ema(c,60);
m1:=1000*v1/v4<=1015 and 1000*v1/v4>=975;
m2:=1000*v2/v4<=1020 and 1000*v2/v4>=980;
m3:=1000*v3/v4<=1015 and 1000*v3/v4>=985;
m4:=m1 and m2 and m3 and cross(v0,v1);
m5:=m1 and m2 and m3 and cross(v0,v3);
m4 or m5;
三线粘合金叉：
a5:=ma(c,5);
a10:=ma(c,10);
a30:=ma(c,30);
aa:=cross(a5,a10);
bb:=cross(a5,a30);
cc:=cross(a10,a30);
count(aa,3)=1 and count(bb,3)=1 and count(cc,3)=1;
三线粘合向上加成交量：36--9。6
a5:=ma(c,5);
a10:=ma(c,10);
a30:=ma(c,30);
均线粘合:=count(max(max(a5,a10),a30)/min(min(a5,a10),a30)<1.03,5)>=3;
向上突破:=a5>ref(a5,1)and a10>ref(a10,1)and a30>ref(a30,1)and c>a5 and c>a30;
成交量突破:=v/ma(v,5)>2 and ma(v,5)>ma(v,10);
均线粘合 and 向上突破 and 成交量突破;
多条均线粘合：成功率--35--15
a13:=ma(c,13);
a21:=ma(c,21);
a34:=ma(c,34);
a55:=ma(c,55);
a120:=ma(c,120);
a240:=ma(c,240);
max(max(max(a13,a21),max(a34,a55)),max(a120,a240))/min(min(min(a13,a21),min(a34,a55)),min(a120,a240))<1.1 and a13>ref(a13,1)and a120>ref(a120,1);
三线粘合：
aa:=ma(c,5);
bb:=ma(c,10);
dd:=ma(c,30);
a1:=abs((aa-c)/c);
a2:=abs((bb-c)/c);
a3:=abs((dd-c)/c);
b:=a1<0.05 and a2<0.05 and a3<0.05;
filter(b,10)=1 ;
通达信均线粘合选股公式
ma1:=ma(close,5);
ma2:=ma(close,10);
ma3:=ma(close,20);
ma4:=ma(close,60);
ma5:=ma(close,120);
ma6:=ma(close,250);
a:max(max(ma1,ma2),ma3),linethick0;
b:min(min(ma1,ma2),ma3),linethick0;
三线粘合:if(range(100*(a-b)/b,0,5),100*(a-b)/b,drawnull),linethick0;
sa:max(max(ma1,ma2),max(ma3,ma4)),linethick0;
sb:min(min(ma1,ma2),min(ma3,ma4)),linethick0;
参数可以自行设置:d为均线多头排列天数,n1,n2,n3为涨幅限制,可根据自己需要设置!再结合其他指标组合选股!不足之处请高手指点!d为均线多头排列天数,设为2-3天都可,n1,n2,n3为涨幅限制,我一般设为1.5或是2(这个可根据自己要求设),具体如下:
参数名 缺省 最小 最大 步长
d 1 1 20 1
n1 1 1 20 0.5
n2 1 1 20 0.5
n3 1 1 20 0.5
源码:
ma5:=ma(close,5);
ma10:=ma(close,10);
ma20:=ma(close,20);
ma30:=ma(close,30);
a1:=ma5>ma10 and ma10>ma20 and ma20>ma30 and all((ma5>ma10 and ma10>ma20 and ma20>ma30),d);
a2:=((ma5-ma10)/ma5)*100<n1 and ((ma10-ma20)/ma10)*100<n2 and ((ma20-ma30)/ma20)*100<n3;
a3:=a1 and a2;
filter(a3,5);
三线合一 时间持续一日即可 当天盘后选至于相距多少算粘合我不知道怎么表达 下面是个均线三线粘合的选股公式 这样的粘合就行了
x1:=abs(ma(c,10)/ma(c,20)-1)<0.01;
x2:=abs(ma(c,5)/ma(c,10)-1)<0.01;
x3:=abs(ma(c,5)/ma(c,20)-1)<0.01;
ma(c,5)>ref(ma(c,5),1) and x1 and x2 and x3;
ma6，18，25，45）均线粘合选股
a1:=ma(c,6);
a2:=ma(c,18);
a3:=ma(c,25);
a4:=ma(c,45);
aa:=(a1+a2+a3+a4)/4;
up:=aa*(n/100)+aa;
dn:=aa-aa*(n/100);
count(between(a1,up,dn) and between(a2,up,dn) and
between(a3,up,dn) and between(a4,up,dn),m)=m;
close>a1 and close>a2 and close>a3 and close>a4;
均线粘合主要是使用短中期均线来预测变盘。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，祝投资愉快！
macd均线粘合
均线一般讲的是简单平均线。 而macd的diff是两条加权平均线亲执弦增么应讨之间的乖离------即相互间的距离。而dea就是这个乖离和它的均线之间的关系。所以macd实质于是在讲均线。 我们一般说的均线粘合，就是macd今志茶的diff遇到零体执件审冷甚吧点菜院须轴。而macd的金叉死叉，其实就是两条均线之剑的多头发散开始或者发散之后的收缩开始。所以零轴上的金叉完校室绿孙至究胞青犯四，就是两条均线粘合后开始向上发散，做多意义大。零轴下的死叉就是两条均线粘合后向下发散，做空意义大。这一点上比单纯的均线系统直观。但是只本怎听财件烟低种病行，有时候我们要用价格在均线上受到支撑，在macd上不容易看出来。 另外，macd最有用的背离，其乐者夫级前实质就是两条均线发散的乖离在减小。也就是说价格创新高，但是均线和均线之间的距离在减少，之后就开始相互靠拢，显然，这样的攻击是不才可靠的。如果单看均线，不容易发现两者之间的距离在减少，但是macd直观的危学星号负做到这一点。 综上所述，均线和macd，其相关设角群革经印实都是均线系统的一种指标，有些方面均线系统包含了macd没有包含的立美爱装水比没坐信息，有些方面macd把均线之之间的关系更加直观话。所以两者各有各的用途吧。相对来说，均线包含的信息多一些，但是有些信息不能直观的看的出来。
