1. 趨勢(shì)為王指標(biāo)公式源碼

OBV指標(biāo)又叫能量潮指標(biāo)。

能量潮O(jiān)BV指標(biāo)是葛蘭碧于本世紀(jì)60年代提出的，并被廣泛使用。股市技術(shù)分析的四大要素：價(jià)、量、時(shí)、空。

OBV指標(biāo)就是從“量”這個(gè)要素作為突破口，來(lái)發(fā)現(xiàn)熱門股票、分析股價(jià)運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)的一種技術(shù)指標(biāo)。它是將股市的人氣——成交量與股價(jià)的關(guān)系數(shù)字化、直觀化，以股市的成交量變化來(lái)衡量股市的推動(dòng)力，從而研判股價(jià)的走勢(shì)。關(guān)于成交量方面的研究，OBV能量潮指標(biāo)是一種相當(dāng)重要的分析指標(biāo)之一。

“MACD”是觀察股票趨勢(shì)運(yùn)行的指標(biāo)，而“OBV”則是一個(gè)量能分析指標(biāo)。兩個(gè)系統(tǒng)指標(biāo)結(jié)合源代碼做適當(dāng)修改，以適應(yīng)通達(dá)信分時(shí)只能顯示一個(gè)指標(biāo)。

“MOBV”使用方法：

1、當(dāng)“MACD”與“OBV”二者方向一致均向上運(yùn)行時(shí)，市場(chǎng)做多氛圍較為濃厚，此時(shí)可以安心持股待漲；

2、當(dāng)“MACD”與“OBV”二者運(yùn)行方向不一致時(shí)，一般情況下以“OBV”為主；

3、當(dāng)“MACD”出現(xiàn)低位粘合金叉，此時(shí)，應(yīng)當(dāng)看“OBV”的運(yùn)行狀態(tài)。如果此時(shí)“OBV”從向下運(yùn)行變?yōu)橄蛏线\(yùn)動(dòng)時(shí)，可以判定將有一波反彈行情產(chǎn)生；

4、當(dāng)“MACD”出現(xiàn)低位金叉，而“OBV”方向是向下運(yùn)行時(shí)，此時(shí)，說(shuō)明個(gè)股與大盤的量能得不到有力度的支撐，這時(shí)的“MACD”金叉是無(wú)效的；

5、當(dāng)“MACD”金叉，而“OBV”長(zhǎng)時(shí)間橫向運(yùn)行，說(shuō)明市場(chǎng)沒(méi)有了方向性的選擇，這個(gè)時(shí)候，個(gè)股股價(jià)容易由大盤的運(yùn)行走勢(shì)決定，大盤漲它漲，大盤跌它也跟著跌。

2. 操盤王指標(biāo)公式

不需要到處找啊。

通達(dá)信，同花順，大智慧，操盤王。等只要是看股票的軟件都可以看歷年走勢(shì)圖。當(dāng)然也包括大盤的走勢(shì)圖。只需要按鍵盤 向下的 方向鍵把圖形縮小就會(huì)顯示出來(lái)。

3. 真正的趨勢(shì)之王指標(biāo)公式

它是將不同時(shí)期財(cái)務(wù)報(bào)告中的相同指標(biāo)或比率進(jìn)行比較，直接觀察其增減變動(dòng)情況及變動(dòng)幅度，考察其發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)測(cè)其發(fā)展前景。這種方式在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱之為動(dòng)態(tài)分析。它可以有兩種方法來(lái)進(jìn)行。

1、定基動(dòng)態(tài)比率：即用某一時(shí)期的數(shù)值作為固定的基期指標(biāo)數(shù)值，將其他的各期數(shù)值與其對(duì)比來(lái)分析。其計(jì)算公式為：定基動(dòng)態(tài)比率=分析期數(shù)值÷固定基期數(shù)值。

2、環(huán)比動(dòng)態(tài)比率：它是以每一分析期的前期數(shù)值為基期數(shù)值而計(jì)算出來(lái)的動(dòng)態(tài)比率，其計(jì)算公式為：環(huán)比動(dòng)態(tài)比率=分析期數(shù)值÷前期數(shù)值。

4. 資金為王指標(biāo)公式源碼

主流資金:EMA(100*(C-LLV(LOW,34))/(HHV(H,34)-LLV(LOW,34)),3), colorred,linethick2; 非主流資金:EMA(100*(INDEXC-LLV(INDEXL,34))/(HHV(INDEXH,34)-LLV(INDEXL,34)),3),colorgreen,linethick2;20,POINTDOT,colorf00ff0;50,POINTDOT,colorgreen;80,POINTDOT,colorwhite;

5. 短線王指標(biāo)公式源碼

把換手所在的那行去掉或者注釋掉就行了 就是這行：｛｛換手: VOL/CAPITAL*100,colorgreen;｝｝注意了 這個(gè)公式含有未來(lái)函數(shù)，發(fā)出的信號(hào)不可靠，謹(jǐn)慎使用。博易大師里可以按Ctrl+F 打開(kāi)指標(biāo)管理，點(diǎn)下面的新建，填入名稱，把公式復(fù)制進(jìn)去就ok了

6. 超能趨勢(shì)王指標(biāo)公式源碼

差距10%

3080Ti 采用的是12GB GDDR6X規(guī)格的顯存，搭載了12-pin供電，TGP功率為350W。3080TI約等于3090（5%差距），等于1.15倍性能的3080

那么游戲方面的差距有多少呢？提現(xiàn)到幀數(shù)上的差距不會(huì)達(dá)到15%的夸張程度。所以我們基本測(cè)試出4K的性能差距。畢竟這肯定是幾年以后的趨勢(shì)。

3080 12G基本就是3080Super的規(guī)格，在3080的基礎(chǔ)上增加了CUDA，2G顯存以及一點(diǎn)光追核心 (RT Cores)、深度學(xué)習(xí)核心（Tensor Cores）等。 參數(shù)整理來(lái)自超能網(wǎng) 性能方面，3080 12G綜合性能比3080強(qiáng)個(gè)6%-8%，3080Ti比3080 12G 強(qiáng)個(gè)3%-5%，本來(lái)3080Ti比3080強(qiáng)個(gè)10%，希望對(duì)你有幫助。

7. 操盤王主圖指標(biāo)公式源碼

謝謝邀請(qǐng)

1.酒田戰(zhàn)法是必須看的，因?yàn)楣善彪x不開(kāi)價(jià)格，而k線和均線就是蘊(yùn)含了主力資金所有信息的參照物。

2.《炒股的智慧》陳江挺的

3.《性格解析》江雅玲的，因?yàn)椴俦P手是有性格的，也就造就了股票的性格。

4.《烏合之眾》法國(guó)勒龐的，理由同3

5.《遙遠(yuǎn)的救世主》豆豆的，強(qiáng)調(diào)了弱勢(shì)文化和強(qiáng)勢(shì)文化，和股票一樣。

6.《股票大作手回憶錄》

7.《大投機(jī)家》

8.麻道明的《主升浪》

9.青澤的《十年一夢(mèng)》和《澄明之境》

10.《均線為王之一：均線100分》

@均線上的舞者

想知道更多的對(duì)炒股有用的書(shū)，當(dāng)然這個(gè)行業(yè)，留下只言片語(yǔ)的人斗值得尊敬，但是有的書(shū)的確很無(wú)德。下次回答國(guó)內(nèi)大部分書(shū)籍的硬傷。

8. 趨勢(shì)之王指標(biāo)公式

　　數(shù)據(jù)分布特征可以從集中趨勢(shì)、離中趨勢(shì)及分布形態(tài)三個(gè)方面進(jìn)行描述。　　

1、平均指標(biāo)是在反映總體的一般水平或分布的集中趨勢(shì)的指標(biāo)。測(cè)定集中趨勢(shì)的平均指標(biāo)有兩類：位置平均數(shù)和數(shù)值平均數(shù)。位置平均數(shù)是根據(jù)變量值位置來(lái)確定的代表值，常用的有：眾數(shù)、中位數(shù)。數(shù)值平均數(shù)就是均值，它是對(duì)總體中的所有數(shù)據(jù)計(jì)算的平均值，用以反映所有數(shù)據(jù)的一般水平，常用的有算術(shù)平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)、幾何平均數(shù)和冪平均數(shù)。　　

2、變異指標(biāo)是用來(lái)刻畫(huà)總體分布的變異狀況或離散程度的指標(biāo)。測(cè)定離中趨勢(shì)的指標(biāo)有極差、平均差、四分位差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差、以及離散系數(shù)等。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根，即總體中各變量值與算術(shù)平均數(shù)的離差平方的算術(shù)平方根。離散系數(shù)是根據(jù)各離散程度指標(biāo)與其相應(yīng)的算術(shù)平均數(shù)的比值。　　

3、矩、偏度和峰度是反映總體分布形態(tài)的指標(biāo)。矩是用來(lái)反映數(shù)據(jù)分布的形態(tài)特征，也稱為動(dòng)差。偏度反映指數(shù)據(jù)分布不對(duì)稱的方向和程度。峰度反映是指數(shù)據(jù)分布圖形的尖峭程度或峰凸程度。

9. 趨勢(shì)為王主圖指標(biāo)公式源碼

增強(qiáng)分析

增強(qiáng)分析功能可自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和顯示業(yè)務(wù)中最重要的數(shù)據(jù)見(jiàn)解或變化，以優(yōu)化決策。與手動(dòng)方法相比，它需要的時(shí)間更少

增強(qiáng)分析使洞察力可用于所有業(yè)務(wù)角色。它減少了數(shù)據(jù)分析對(duì)分析，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)專家的依賴，能提高整個(gè)組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)

到2020年，增強(qiáng)分析將成為新購(gòu)買分析和商業(yè)智能以及數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的主要驅(qū)動(dòng)力。

趨勢(shì)2

增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理

隨著供不應(yīng)求的技術(shù)和數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長(zhǎng)，組織需要自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)管理任務(wù)。供應(yīng)商正在添加機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能（AI）功能，使數(shù)據(jù)管理過(guò)程能夠自我配置和自我調(diào)整，以便高技能的技術(shù)人員可以專注于更高價(jià)值的任務(wù)。

這種趨勢(shì)正在影響所有企業(yè)數(shù)據(jù)管理類別，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量，元數(shù)據(jù)管理，主數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)

趨勢(shì)

自然語(yǔ)言處理和會(huì)話式分析數(shù)據(jù)管理

正如Google之類的搜索界面使普通消費(fèi)者可以訪問(wèn)Internet一樣，NLP也為商務(wù)人士提供了一種更輕松的方式來(lái)詢問(wèn)有關(guān)數(shù)據(jù)的問(wèn)題并獲得對(duì)數(shù)據(jù)見(jiàn)解的文字解釋。對(duì)話式分析使用戶可以語(yǔ)言而不是通過(guò)文字來(lái)提問(wèn)和回答，從而使NLP的概念更進(jìn)一步。

到2021年，NLP和對(duì)話式分析將把分析和商業(yè)智能的使用率從35％的員工提高到50％以上，其中包括新的用戶類別，甚至是前臺(tái)工作人員。

趨勢(shì)4

圖分析

業(yè)務(wù)用戶正在跨結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提出越來(lái)越復(fù)雜的問(wèn)題，經(jīng)常將來(lái)自多個(gè)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)以及越來(lái)越多的外部數(shù)據(jù)混合在一起。

圖分析是一組分析技術(shù)，可顯示諸如人，地點(diǎn)和事物之類的實(shí)體之間如何相互關(guān)聯(lián)。該技術(shù)的應(yīng)用范圍從欺詐檢測(cè)，交通路線優(yōu)化和社交網(wǎng)絡(luò)分析到基因組研究。

Gartner預(yù)測(cè)，在未來(lái)幾年中，圖處理和圖數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用將以每年100％的速度增長(zhǎng)，以加速數(shù)據(jù)準(zhǔn)備并實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜和適應(yīng)性更強(qiáng)的數(shù)據(jù)科學(xué)。

趨勢(shì)5

商業(yè)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)

開(kāi)源平臺(tái)目前在人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)中占主導(dǎo)地位，并且已成為算法和開(kāi)發(fā)環(huán)境中創(chuàng)新的主要來(lái)源。商業(yè)供應(yīng)商相對(duì)滯后，但現(xiàn)在提供了連接到開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)的連接器。它們還提供了擴(kuò)展AI和ML所必需的企業(yè)級(jí)功能，例如項(xiàng)目和模型管理，重用，透明性和集成，這些都是當(dāng)前開(kāi)放源代碼平臺(tái)所缺乏的功能。

越來(lái)越多地商業(yè)級(jí)AI和ML平臺(tái)得到用戶的使用，將有助于加速生產(chǎn)中機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署，并從這些投資中獲得商業(yè)價(jià)值。

趨勢(shì)6

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

從分析投資中獲得價(jià)值取決于擁有敏捷，可信賴的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通常是定制設(shè)計(jì)，可以通過(guò)精心策劃的數(shù)據(jù)集成方法的組合來(lái)提供可重用的數(shù)據(jù)服務(wù)，管道，語(yǔ)義層或API。它使分布式數(shù)據(jù)環(huán)境中的數(shù)據(jù)能夠無(wú)摩擦地訪問(wèn)和共享。

趨勢(shì)

可解釋的AI

可解釋的人工智能提高了人工智能解決方案和成果的透明度和可信度，降低了監(jiān)管和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。可解釋的AI是描述模型，突出其優(yōu)缺點(diǎn)，預(yù)測(cè)其可能的行為并識(shí)別任何潛在偏見(jiàn)的一組功能。

如果沒(méi)有可接受的解釋，對(duì)人工智能的自動(dòng)生成見(jiàn)解或“黑匣子”方法可能會(huì)引起對(duì)法規(guī)，聲譽(yù)，責(zé)任制和模型偏差的擔(dān)憂

趨勢(shì)8

數(shù)據(jù)和分析中的區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈技術(shù)解決了數(shù)據(jù)和分析中的兩個(gè)挑戰(zhàn)。首先，區(qū)塊鏈提供資產(chǎn)和交易的血統(tǒng)信息。其次，它為復(fù)雜的參與者網(wǎng)絡(luò)提供了透明度。

但是，區(qū)塊鏈不是獨(dú)立的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，它具有有限的數(shù)據(jù)管理功能。基于區(qū)塊鏈的系統(tǒng)不能用作記錄系統(tǒng)，這意味著涉及數(shù)據(jù)，應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)流程的巨大整合工作。實(shí)際上，對(duì)于超出加密貨幣的用例，該技術(shù)的可伸縮性尚未成熟到實(shí)際的生產(chǎn)級(jí)別。

趨勢(shì)

長(zhǎng)期以來(lái)，組織一直在尋求情報(bào)實(shí)時(shí)化，并且系統(tǒng)可用于執(zhí)行對(duì)應(yīng)的相關(guān)任務(wù)。現(xiàn)在，由于云，流數(shù)據(jù)軟件的進(jìn)步以及來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，在更廣泛的規(guī)模上實(shí)現(xiàn)這些系統(tǒng)（Gartner稱為連續(xù)智能）終于是切實(shí)可行的。

到2022年，超過(guò)一半的主要新業(yè)務(wù)系統(tǒng)將采用持續(xù)智能，這些智能將使用實(shí)時(shí)上下文數(shù)據(jù)來(lái)改善決策。

趨勢(shì)

永久性內(nèi)存服務(wù)

大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，但是隨著數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)，內(nèi)存大小可能會(huì)受到限制。新的服務(wù)器工作負(fù)載不僅要求更快的處理器性能，還要求大容量的內(nèi)存和更快的存儲(chǔ)

10. 趨勢(shì)之王指標(biāo)源碼

連續(xù)放量:=REF(EVERY(VOL>=REF(VOL,1),3),1);{連續(xù)放量3天，數(shù)字“3”就是3天，可調(diào)整}連續(xù)上漲:=REF(EVERY(C>REF(C,1),3),1);{連續(xù)上漲3天，“3”如上}今日下跌8%:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*100