叠加思维产生的大局观

各类指标算法之间的相互叠加与匹配，潜移默化之中，使得数据处理者的思维产生很重要的变化---全局观、大局观，或者是“共振观”，请看截图，网友的意思是，在指标一方的条件之下，另一方的指标也要发生同向性质的信号，以此增加数据处理之后的分析概率：

网友的留言

留言的意思是说，MACD的0轴下方，一是SKDJ产生金叉；二是DIF和DEA均为负值且也发生金叉。

思路步骤

1. 与叠加思路不同的是，无需有“匹配”的想法，只需要各自单独进行预设条件下的数据筛选即可；

2. 所以，分别引用系统指标MACD以及SKDJ的算法即可；

3. 四个条件---DIF小于零，DEA也小于零，当然，MACD必然在轴之下了；DIF线与DEA线金叉；第四个条件，也是最了不起的思想的飞跃，即第二个指标SKDJ的J线与D线也发生金叉。

算法建立

1. 引用系统指标MACD的算法，DIF与DEA赋值，删除MACD:

引用的算法

DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);

DEA:=EMA(DIF,MID);

2. 引用系统指标SKDJ的算法，K与D赋值:

LOWV:=LLV(LOW,N);

HIGHV:=HHV(HIGH,N);

RSV:=EMA((CLOSE-LOWV)/(HIGHV-LOWV)*100,M);

K:=EMA(RSV,M);

D:=MA(K,M);

3.四个条件的量化：

DIF<=-0.01

DEA<=-0.01

CROSS(DIF,DEA)

CROSS(K,D)

五个参数与完整代码

参数1~4

参数5

DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);

DEA:=EMA(DIF,MID);

LOWV:=LLV(LOW,N);

HIGHV:=HHV(HIGH,N);

RSV:=EMA((CLOSE-LOWV)/(HIGHV-LOWV)*100,M);

K:=EMA(RSV,M);

D:=MA(K,M);

DIF<=-0.01 AND DEA<=-0.01 AND CROSS(DIF,DEA) AND CROSS(K,D);

本文始于网友的一段留言，却引发了我们对“叠加思维”所产生的“全局观”、“大局观”、“多算法共振”思想的深刻思考---珍珠不重要，由各类算法串联起来的“项链”才是珍贵无比的。

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