本文还有配套的精品资源，点击获取
简介：通达信是国内主流的金融证券分析工具，支持用户通过TDX语言自定义技术指标、选股条件、五彩K线和预警系统。本教程系统讲解通达信公式的编写方法，涵盖基础知识、核心语法结构、常用技术指标（如MACD、KDJ、BOLL）实现、条件选股逻辑、K线形态识别及实时预警设置等内容。通过公式管理、调试与进阶技巧的学习，帮助投资者构建个性化分析模型，提升股市决策效率与实战能力。适合初学者与进阶交易者系统学习与实践应用。
1. 通达信公式系统概述与核心功能解析
通达信公式系统的定位与应用价值
通达信公式系统是基于TDX平台构建的一套内嵌式量化分析引擎，广泛应用于技术指标开发、选股策略建模与实时预警系统设计。其核心优势在于深度融合行情数据与编程逻辑，支持用户通过简洁语法实现复杂交易逻辑的可视化表达。
核心功能模块解析
系统涵盖四大公式类型： 指标公式 用于图表绘制， 选股公式 实现条件筛选， 五彩K线 提供形态着色增强识别， 预警公式 支持实时触发提醒。各类型共享统一语法基础，但输出目标与执行上下文不同，需针对性设计逻辑结构。
公式执行机制与数据驱动特性
公式按周期逐根计算，每根K线触发一次完整逻辑求值，依赖内置函数访问历史序列数据（如 C, VOL 等），并通过绘图指令（如 DRAWLINE ）或信号输出（ OUTPUT ）生成结果。理解“向量化计算+时序遍历”机制是高效开发的前提。
2. TDX编程语言基础与语法规则
2.1 TDX公式的语法结构与基本构成
2.1.1 公式类型定义（指标、选股、五彩K线、预警）
通达信公式系统基于其自研的TDX编程语言，支持多种类型的公式定义，每种类型对应不同的应用场景和输出方式。理解这些公式类型的本质差异，是构建高效、可维护策略的基础。
指标公式 用于在主图或副图中绘制技术曲线，如MACD、KDJ等。这类公式的核心在于通过计算生成连续数值序列，并借助绘图指令将其可视化。其典型结构包括参数声明、变量定义、核心算法逻辑以及输出变量设置。例如：
MA5: MA(CLOSE, 5);
MA10: MA(CLOSE, 10);
该代码片段定义了两条移动平均线，并以标签形式输出到图表上。其中 MA5: 为输出名称，冒号后为表达式。这种“标签+表达式”的模式是TDX指标公式的标准写法。
选股公式 则专注于条件判断，返回布尔值结果，用以筛选符合条件的股票。其执行机制是在全市场范围内逐股扫描，当满足设定条件时触发选中动作。一个典型的选股公式如下：
CROSS(MA(CLOSE,5), MA(CLOSE,10)) AND VOL > REF(VOL,1)*1.5;
此公式表示“5日均线上穿10日均线且成交量较前一日放大50%”。其逻辑简洁但具备实战意义，体现了多因子融合的思想。
五彩K线公式 是一种特殊的图形化表达方式，通过对K线本身进行颜色重绘或图标叠加，实现信号标注。它不产生独立曲线，而是依附于原始K线之上，增强视觉识别能力。例如：
DRAWICON(CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)), LOW, 1);
上述语句在出现金叉位置的最低价处绘制一个向上的箭头图标（图标编号1），形成直观的买入提示。
预警公式 运行于实时行情环境中，一旦条件满足即刻触发提醒，适用于盘中监控场景。其语法与选股类似，但需配置通知方式（声音、弹窗、外部接口）。例如设置“MACD由负转正”预警：
DIF: EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26);
DEA: EMA(DIF,9);
CROSS(DIF, DEA) AND DIF < 0;
该预警关注底部区域的金叉机会，强调信号质量而非单纯频次。
公式类型 输出形式 执行环境 应用场景 指标公式 图表曲线、颜色填充 历史数据回溯 技术分析辅助 选股公式 股票列表 全市场扫描 多股批量筛选 五彩K线 K线着色/图标叠加 单只个股图表 信号标记强化 预警公式 弹窗/声音/推送 实时行情流 盘中即时响应
mermaid流程图：公式类型选择决策路径
graph TD
A[需求目标] --> B{是否需要图形展示?}
B -- 是 --> C{是否改变K线外观?}
C -- 是 --> D[使用五彩K线]
C -- 否 --> E[使用指标公式]
B -- 否 --> F{是否筛选股票?}
F -- 是 --> G[使用选股公式]
F -- 否 --> H{是否监控实时事件?}
H -- 是 --> I[使用预警公式]
H -- 否 --> J[重新评估需求]
从开发角度看，不同公式类型共享同一套语法体系，但在编译阶段会被解析为不同的执行模型。例如，指标公式允许定义多个输出变量（如 DIF , DEA ），而选股公式仅需最终返回一个逻辑表达式；五彩K线依赖绘图函数干预显示层，预警公式则绑定事件监听器。
此外，各类公式之间存在转换潜力。比如一个成功的选股逻辑可以被改造成预警条件，或将指标中的关键转折点提取为五彩K线信号源。这种跨类型复用能力提升了策略开发效率。
最后值得注意的是，尽管语法相通，但性能要求各异。选股和预警公式因涉及高频计算或全市场遍历，应避免复杂嵌套和资源密集型函数；而指标公式虽对精度要求高，却可在历史数据上缓存中间结果以提升渲染速度。
2.1.2 标识符命名规则与关键字使用规范
在TDX编程语言中，标识符用于命名变量、参数、函数别名及输出项，其命名必须遵循严格的语法规则，否则将导致解析失败或不可预期的行为。
标识符命名规则 主要包括以下几点： - 只能由字母、数字和下划线组成； - 必须以字母开头； - 不区分大小写（ Close 与 CLOSE 视为相同）； - 长度建议不超过32字符，避免兼容性问题； - 禁止使用保留关键字作为标识符。
例如合法命名： MyVar , Price_MA , Signal_Flag ；非法命名： 1stValue （以数字开头）、 CLOSE （关键字冲突）、 my-var （含非法符号）。
TDX的关键字分为几大类： 数据引用类 （如 OPEN , HIGH , VOL ）、 函数类 （如 MA , REF , CROSS ）、 控制类 （如 IF , FILTER ）、 绘图类 （如 DRAWLINE , DRAWICON ）。这些关键字具有预定义功能，不可重新赋值或覆盖。
// 错误示例：尝试用关键字作变量名
CLOSE = CLOSE + 1; // 编译错误！CLOSE是只读价格常量
MA = MA(CLOSE, 5); // 语法冲突！MA既是函数名又是变量名
正确的做法是使用语义清晰且非冲突的名称：
// 正确示例：合理命名变量
Price_Close := CLOSE;
MA_5Day := MA(CLOSE, 5);
Buy_Signal := CROSS(MA_5Day, MA(CLOSE, 10));
此处使用 := 为赋值操作符（部分版本支持），提高可读性。注意 : 单独用于输出标签，如 MA5: MA(CLOSE,5); 中的 MA5: 并非赋值，而是命名输出曲线。
命名风格推荐采用 匈牙利前缀法 结合 驼峰命名 ，便于快速识别变量用途。例如： - f_ 表示浮点数： f_DIF - b_ 表示布尔值： b_IsUpTrend - n_ 表示整数： n_Period - col_ 表示颜色： col_GreenLine
实际应用中，良好的命名习惯极大提升代码可维护性。考虑如下对比：
// 不推荐：无意义命名
A1 := EMA(C,12);
A2 := EMA(C,26);
D := A1 - A2;
// 推荐：语义明确命名
DIF := EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26);
DEA := EMA(DIF, 9);
MACD_Hist := (DIF - DEA) * 2;
后者不仅易于调试，也方便后续扩展（如添加背离检测模块）。
此外，TDX支持 参数声明 ，允许用户在公式中定义可调输入项，增强灵活性。参数声明格式为：
INPUT:N(10,1,100,1);
其中 N 为参数名，第一个数字为默认值，后依次为最小值、最大值、步长。该参数可用于动态调整周期长度：
MA_N := MA(CLOSE, N);
此时用户可在界面上滑动调节 N 值，无需修改代码即可观察不同参数下的效果。
关键字类别 示例 功能说明 价格引用 OPEN, HIGH, LOW, CLOSE 获取当日开高低收价 成交量 VOL 当前周期成交量 函数 MA, EMA, REF, SUM 常用统计与时间序列函数 控制流 IF, IFF, FILTER 条件判断与信号过滤 绘图 DRAWICON, DRAWLINE 图形元素绘制指令
代码块分析：综合命名与参数使用范例
INPUT: FastLen(12, 2, 50, 1);
INPUT: SlowLen(26, 2, 100, 1);
INPUT: SignalLen(9, 1, 50, 1);
// 计算DIF线（差离值）
f_DIF := EMA(CLOSE, FastLen) - EMA(CLOSE, SlowLen);
// 计算DEA线（信号线）
f_DEA := EMA(f_DIF, SignalLen);
// 计算MACD柱状图
f_MACD_Hist := 2 * (f_DIF - f_DEA);
// 输出三条曲线
DIF_Line: f_DIF, COLORRED;
DEA_Line: f_DEA, COLORMAGENTA;
MACD_Bar: f_MACD_Hist, STICK, COLORSTICK;
// 添加金叉死叉图标
DRAWICON(CROSS(f_DIF, f_DEA), LOW, 1); // 低位买入信号
DRAWICON(CROSS(f_DEA, f_DIF), HIGH, 2); // 高位卖出信号
逐行逻辑分析： 1. 定义三个输入参数，分别控制快线、慢线和信号线周期； 2. 使用 EMA 函数计算DIF值，体现短期与长期趋势差； 3. 对DIF再次平滑得到DEA，降低噪声干扰； 4. MACD柱定义为两倍差值，符合主流定义； 5. 通过标签输出三组数据，指定颜色和绘制样式； 6. 利用 DRAWICON 在特定位置插入图标，增强信号可见性。
该示例完整展示了从参数定义、变量命名到输出控制的全流程，体现了TDX语言在工程实践中的结构化特征。
2.2 数据类型与变量声明机制
2.2.1 内置数据类型（数值型、逻辑型、颜色型）
TDX语言虽然未提供显式的类型声明语法（如 int x; ），但内部仍存在明确的数据类型划分，主要分为三类： 数值型 、 逻辑型 和 颜色型 ，它们决定了运算行为与显示效果。
数值型 是最基础也是最常用的数据类型，涵盖所有实数范围，包括整数和小数。几乎所有数学运算、函数返回值都属于此类。例如：
Price := CLOSE; // 收盘价，浮点数
AvgVol := MA(VOL, 5); // 5日均量，浮点数
ChangePct := (CLOSE - OPEN)/OPEN * 100; // 涨跌幅，百分比数值
所有算术运算（ + , - , * , / ）、函数调用（ LOG , SQRT ）均作用于数值型数据。需要注意除零异常可能导致结果为无穷大或缺失值（ NULL ），影响后续判断。
逻辑型 用于表示真假状态，通常由关系运算或逻辑函数生成，取值为 1 （真）或 0 （假）。典型用途包括条件判断和信号生成：
b_IsRising := CLOSE > OPEN; // 阳线判断
b_VolSurge := VOL > REF(VOL, 1) * 1.8; // 成交量突增
b_BuyCond := b_IsRising AND b_VolSurge; // 复合买入条件
逻辑型变量常作为 IF 、 FILTER 等函数的输入，也可直接用于绘图控制（如仅在条件成立时绘线）。
颜色型 是专用于图形渲染的特殊类型，以十六进制或内置常量表示。常见颜色定义如下：
颜色 TDX表示法 十六进制值 红色 COLORRED 0xFF0000 绿色 COLORGREEN 0x00FF00 蓝色 COLORBLUE 0x0000FF 黄色 COLORYELLOW 0xFFFF00 白色 COLORWHITE 0xFFFFFF
颜色可附加至输出变量或绘图函数中：
MA5: MA(CLOSE,5), COLORRED;
MA10: MA(CLOSE,10), COLORGREEN;
更高级的颜色控制可通过 RGB 函数实现渐变或条件染色：
ColorSwitch := IF(CLOSE > OPEN, RGB(255,0,0), RGB(0,255,0));
KLineColor: CLOSE, COLORSTICK, ColorSwitch;
上述代码根据阴阳线动态切换K线颜色，提升视觉辨识度。
表格：TDX内置数据类型特性对比
类型 取值范围 运算支持 典型函数 显示用途 数值型 ±1E308 算术、比较 MA, EMA, LOG 曲线、柱图 逻辑型 0 或 1 逻辑运算 AND, OR, NOT 条件判断 颜色型 0x000000~0xFFFFFF 无直接运算 RGB, COLORxxx 图形着色
2.2.2 变量作用域与生命周期管理
TDX中的变量按作用域可分为 全局变量 与 局部变量 ，但由于语言本身缺乏块级作用域（如 {} ），实际上所有变量均为函数级可见，即在整个公式体内均可访问。
变量的 生命周期 与其所在公式的执行频率相关。对于日线级别公式，每个交易日执行一次，变量随K线推进逐步更新；而在分钟图中，则每根K线触发一次计算。
静态变量（Static Variable）的概念在TDX中通过隐式持久化实现——只要变量被赋值，在后续周期中将持续保留其值，直到被重新赋值。这一机制常用于状态追踪：
// 记录上次金叉发生的位置
BarsSinceLastCross := IF(CROSS(MA(C,5), MA(C,10)), 0, BarsSinceLastCross + 1);
此处 BarsSinceLastCross 在每次金叉后归零，否则递增，实现了对时间间隔的累计。由于TDX自动维持其历史值，无需显式声明 static 。
然而，若未初始化，变量可能携带未定义值，引发错误。因此建议显式初始化：
initialized := IF(ISLASTBAR, 0, PREVIOUS(initialized) + 1);
利用 ISLASTBAR 或 BARPOS=1 判断首根K线，确保初始状态可控。
2.2.3 静态变量与动态参数的定义方式
静态变量的本质是跨周期状态保持，广泛应用于趋势跟踪、信号锁仓等场景。例如构建一个防重复交易的过滤器：
BuyTriggered := 0;
BuySignal := CROSS(MA(C,5), MA(C,10)) AND NOT BuyTriggered;
BuyTriggered := BuySignal OR (BuyTriggered AND COUNT(CROSS(MA(C,10), MA(C,5)), 5)=0);
该逻辑确保在死叉前只触发一次买入信号，防止反复提示。
相比之下， 动态参数 通过 INPUT 指令定义，允许用户交互式调整，适用于优化测试：
INPUT: Period(20, 5, 100, 1);
STD_DEV := STD(CLOSE, Period);
UpperBand := MA(CLOSE, Period) + 2 * STD_DEV;
LowerBand := MA(CLOSE, Period) - 2 * STD_DEV;
参数 Period 可在界面拖动调整，即时反映布林带宽度变化，极大提升策略调试效率。
两者结合可实现自适应策略框架：
INPUT: Lookback(14, 2, 50, 1);
f_ATR := ATR(Lookback);
StopLossLevel := CLOSE - 2 * f_ATR;
在此结构中， Lookback 为动态输入， f_ATR 为中间变量，共同决定止损位，体现参数驱动设计思想。
3. 常用函数与技术指标数学模型构建
在通达信（TDX）量化分析体系中，函数是构建一切技术指标和策略逻辑的基石。无论是简单的移动平均线，还是复杂的多因子选股系统，其底层都依赖于对基础函数的精准调用与组合建模。本章将深入剖析TDX平台中最核心的一类函数—— 统计类、时间序列类、价格成交量常量及条件判断函数 ，并结合金融工程视角，揭示其背后的数学原理与实际应用场景。尤其对于拥有5年以上IT或金融开发经验的技术人员而言，理解这些函数不仅仅是掌握语法层面的使用方法，更在于洞悉它们在高频计算、资源调度、跨周期兼容性等方面的影响机制。
通过对MA/EMA/SMA差异的算法解析，REF/SUM的时间窗口处理能力，以及HHV/LLV极值探测在波段识别中的建模方式，我们将逐步建立起一个从“数据输入 → 函数处理 → 指标输出”的完整技术链条。同时，在涉及复合逻辑控制时，IF/FILTER等条件函数的嵌套效率问题将成为性能优化的关键突破口。此外，还将引入代码块、流程图与参数表格，确保理论推导与实操实现无缝衔接。
3.1 基础统计与时间序列函数应用
时间序列数据是证券市场分析的核心载体，而如何有效提取其中的趋势、波动与周期特征，则高度依赖于统计函数的合理运用。通达信提供了丰富的内置函数来支持这一过程，尤其是在移动平均、前期引用和累计求和方面表现突出。这类函数不仅构成了大多数经典指标的基础组件，也广泛应用于信号生成、趋势过滤和风险预警等多个场景。
对于资深开发者而言，真正决定公式质量的并非是否“能写出来”，而是能否在保证准确性的同时兼顾执行效率与多周期适应性。例如，在日线图上运行良好的SMA可能在分钟级K线上因递归深度过大导致卡顿；又如，频繁调用SUM而不注意周期边界可能导致内存溢出或逻辑错误。因此，深入理解每种函数的计算逻辑、时间复杂度及其对绘图引擎的影响，是实现高性能公式的前提。
接下来，我们将分别从 移动平均函数的算法差异 和 前期引用与累计求和的实际应用 两个维度展开详细探讨，并辅以代码示例、执行流程图与性能对比表，帮助读者建立系统化的认知框架。
3.1.1 移动平均函数MA、EMA、SMA的算法差异分析
移动平均作为最基础的技术分析工具之一，被广泛用于平滑价格噪音、识别趋势方向。但在通达信中，存在三种主要类型的移动平均函数： MA （简单移动平均）、 EMA （指数移动平均）和 SMA （平滑移动平均），它们虽然形式相似，但内在算法结构截然不同，直接影响指标响应速度与滞后特性。
MA：简单移动平均（Simple Moving Average）
MA(X, N) 表示对序列X在过去N个周期内的算术平均值。其定义如下：
\text{MA}(X, N) = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} X[i]
该函数适用于需要均衡反映历史数据的场景，但由于等权重分配，容易受到极端值干扰，且滞后性较强。
MA_CLOSE := MA(C, 20);
代码说明 ： - C ：当前周期收盘价 - 20 ：计算周期长度 - 每根K线重新计算前20根K线的收盘均价
逻辑逐行解读 ： 1. MA_CLOSE := 定义一个中间变量用于后续引用； 2. MA(C, 20) 调用简单移动平均函数，基于最近20个周期的收盘价进行均值计算； 3. 返回结果为浮点数值，可用于绘图或进一步逻辑判断。
EMA：指数移动平均（Exponential Moving Average）
EMA(X, N) 使用加权方式赋予近期数据更高权重，初始采用 MA(X, N) 作为种子值，之后按以下递推公式更新：
\text{EMA} t = \alpha \cdot X_t + (1 - \alpha) \cdot \text{EMA} {t-1}, \quad \alpha = \frac{2}{N+1}
相比MA，EMA对最新价格变化更为敏感，适合捕捉短期趋势转折。
EMA_CLOSE := EMA(C, 12);
代码说明 ： - 权重系数 α 随N自动调整； - 第一根K线使用MA初始化，后续递归计算；
逻辑分析 ： - 由于依赖前值，EMA具有状态记忆性； - 在长周期回测中需注意初始值偏差带来的漂移现象； - 更适用于MACD、DIF等动态指标构建。
SMA：平滑移动平均（Smoothed Moving Average）
SMA(X, N, M) 是一种特殊的递归平均函数，其公式为：
\text{SMA} t = \frac{M \cdot X_t + (N - M) \cdot \text{SMA} {t-1}}{N}
当 M=1 时，SMA近似于EMA；当 M=N 时退化为MA。它允许用户自定义权重比例，灵活性更高，但也更容易引发误解。
SMA_CLOSE := SMA(C, 5, 1); // 类似EMA(5)
参数说明 ： - X : 输入序列（如C） - N : 总周期数 - M : 当前权重因子
执行逻辑 ： 1. 初始值通常取第一期X值； 2. 后续每一期根据上述公式递推； 3. 因为只保存前一个状态，空间复杂度低，适合嵌入式环境。
函数类型 公式 权重分布 响应速度 适用场景 MA $\frac{1}{N}\sum X_i$ 均匀 慢 长期趋势跟踪 EMA $\alpha X_t + (1-\alpha)\text{EMA}_{t-1}$ 指数衰减 快 短期趋势识别 SMA $\frac{M X_t + (N-M)\text{SMA}_{t-1}}{N}$ 可调参数 中等 自定义滤波器设计
注：此处应插入mermaid流程图，展示选择依据
graph TD
A[输入原始价格序列] --> B{是否强调近期数据?}
B -- 是 --> C[使用EMA或SMA]
B -- 否 --> D[使用MA]
C --> E{是否需手动控制权重?}
E -- 是 --> F[SMA(X,N,M)]
E -- 否 --> G[EMA(X,N)]
D --> H[MA(X,N)]
F --> I[输出平滑序列]
G --> I
H --> I
流程图解释 ： 该决策流程指导开发者根据实际需求选择合适的移动平均函数。若关注实时性，则优先考虑EMA；若需精细调节权重过渡，则可选用SMA；若仅做宏观趋势观察，MA已足够。
值得注意的是，尽管三者均可实现“去噪”目的，但在高频交易或跨周期联动场景下，其性能表现差异显著。例如，EMA因递归依赖前值，在切换周期时可能出现断层；而MA虽稳定但计算量大，尤其当N较大时会显著拖慢公式执行速度。
此外，还需警惕某些“伪优化”写法，比如试图用多个MA叠加模拟EMA行为，这不仅无法还原真实逻辑，反而增加冗余计算负担。正确的做法是直接调用原生EMA函数，并通过调试模式验证其输出一致性。
综上所述，掌握这三类移动平均的本质区别，不仅能提升公式的科学性，也为后续高级指标（如MACD、KDJ）的构建打下坚实基础。
3.1.2 前期引用REF与累计求和SUM的实战运用
在时间序列建模中，获取历史数据与累积信息是不可或缺的操作。通达信提供的 REF(X, N) 和 SUM(X, N) 函数正是为此设计，前者用于向前追溯某个周期的数据值，后者则用于计算连续N期内某变量的总和。
REF：历史数据引用函数
REF(X, N) 返回X在N个周期前的值。其本质是一个偏移操作符，不改变原始序列，仅做索引访问。
PREV_HIGH := REF(H, 1); // 昨日最高价
TWO_DAYS_AGO_LOW := REF(L, 2); // 前天最低价
参数说明 ： - X ：任意合法表达式（如H、C、自定义变量） - N ：正整数，表示向前推移的周期数
逻辑分析 ： 1. REF是非状态函数，每次调用独立计算； 2. 不参与绘图渲染，仅返回数值供逻辑判断； 3. 支持嵌套使用，如 REF(REF(C,1),1) 等价于 REF(C,2) ； 4. 若当前周期不足N，则返回空值（NULL），需配合ISNULL做容错处理。
常见应用场景包括： - 计算涨跌幅： (C - REF(C,1))/REF(C,1)*100 - 判断突破： C > REF(HHV(H,20),1) 实现“突破20日高点” - 构建滞后对照组：比较今日与N日前的技术状态
SUM：周期内累计求和函数
SUM(X, N) 计算X在过去N个周期（含当前）的累加值，属于滑动窗口求和。
VOL_5D := SUM(VOL, 5); // 近5日成交量总和
PRICE_MOMENTUM := SUM((C-REF(C,1))/REF(C,1), 10); // 10日累计涨幅
代码逻辑逐行解读 ： 1. VOL_5D := 定义新变量； 2. SUM(VOL, 5) 对每日成交量进行滚动加总； 3. 每根K线输出最新的5日合计值；
注意事项 ： - SUM在首N-1根K线上无法完成完整窗口计算，通常从前N期开始有效； - 若X本身为布尔值（如C>O），SUM可用于计数（类似COUNT）； - 高频调用SUM(N很大)会导致性能下降，建议缓存中间结果。
综合案例：构建“放量突破平台”信号
结合REF与SUM，可以实现典型的趋势启动识别策略：
PLATFORM_HIGH := HHV(H, 20); // 20日最高价
BREAKOUT := C > REF(PLATFORM_HIGH, 1); // 收盘价突破前高
AVG_VOL := MA(VOL, 20); // 20日均量
VOLUME_RATIO := VOL / AVG_VOL; // 成交量倍数
SIGNAL := BREAKOUT AND VOLUME_RATIO > 1.5;
DRAWICON(SIGNAL, L*0.98, 1); // 在底部画买点图标
逻辑解析 ： 1. HHV(H,20) 提取过去20天最高价； 2. REF(...,1) 获取昨日平台高点，避免当日干扰； 3. MA(VOL,20) 计算基准成交量； 4. VOLUME_RATIO > 1.5 要求放量超过50%； 5. DRAWICON 在满足条件时绘制买入标记。
函数 功能 时间复杂度 是否递归 典型用途 REF 历史取值 O(1) 否 涨跌幅、突破判定 SUM 滚动求和 O(N) 否 成交量统计、动量积分 HHV 历史最大值 O(N) 否 平台识别、阻力位 LLV 历史最小值 O(N) 否 支撑位、超卖区
flowchart LR
Start[开始] --> GetPrice[获取当前价格C]
GetPrice --> CheckBreakout{C > REF(HHV(H,20),1)?}
CheckBreakout -- 是 --> CheckVolume{VOL > 1.5 * MA(VOL,20)?}
CheckBreakout -- 否 --> End
CheckVolume -- 是 --> DrawSignal[绘制买入信号]
CheckVolume -- 否 --> End
DrawSignal --> End[结束]
流程图说明 ： 该图展示了“放量突破”策略的判断流程，体现了REF与SUM在实战中的协同作用。只有当价格与成交量双重条件满足时，才触发信号，降低误报率。
值得注意的是，SUM函数在内部实现上采用滑动窗口机制，即每次新增一项、剔除最早一项，而非每次都遍历全部N项，因此实际性能优于朴素实现。然而，当多个SUM嵌套或并列使用时（如SUM(VOL,5), SUM(VOL,10), SUM(VOL,20)），仍会造成重复扫描，建议统一用数组思维预处理。
另外，REF在处理非数值型数据时需谨慎，例如对颜色型变量REF可能导致不可预测结果。最佳实践是在关键路径上添加类型断言或默认值兜底。
总之，REF与SUM虽看似简单，却是构建复杂逻辑的“螺丝钉”。熟练掌握其边界行为、性能特征与组合技巧，是迈向高级公式开发的关键一步。
3.2 价格与成交量相关常量调用规范
在通达信编程中，价格与成交量是最基本也是最重要的原始输入数据。所有技术指标几乎都源于对这些基础字段的变换与组合。因此，正确理解和规范使用价格类常量（如C、O、H、L）和成交量VOL，是编写可靠公式的先决条件。尤其对于经历过Python/Pandas或C++行情处理的开发者来说，TDX的常量机制看似直观，实则隐藏诸多细节陷阱，比如数据对齐、精度丢失与跨品种兼容性等问题。
本节将系统梳理各类价格常量的获取方式，并重点讲解如何将其与成交量联动，构建资金流、换手率、量价背离等进阶指标。同时，结合表格归纳与代码演示，阐明在不同市场环境下（如停牌、涨跌停、除权）这些常量的行为特征，帮助开发者规避潜在bug。
3.2.1 收盘价C、开盘价O、最高价H、最低价L的获取策略
通达信提供四个标准价格常量：
C ：当前周期收盘价 O ：当前周期开盘价 H ：当前周期最高价 L ：当前周期最低价
这些变量均为系统级常量，无需声明即可直接引用，其值由行情服务器推送并存储于本地K线数据库中。
// 示例：计算单根K线实体与影线比例
BODY := ABS(C - O); // 实体长度
UPPER_SHADOW := H - MAX(C, O); // 上影线
LOWER_SHADOW := MIN(C, O) - L; // 下影线
RATIO_UP := UPPER_SHADOW / BODY;
RATIO_LOW := LOWER_SHADOW / BODY;
代码逻辑逐行分析 ： 1. ABS(C-O) 取收盘与开盘差的绝对值，代表阳线或阴线实体大小； 2. MAX(C,O) 判断哪端为高点，用于计算上影线； 3. MIN(C,O) 对应低点，用于下影线； 4. 比值可用于识别“长上影反转”或“锤子线”形态；
扩展思考 ： 此类计算可用于五彩K线的颜色映射，例如当 RATIO_UP > 2 且 C 需要注意的是，这些常量在不同周期下的语义一致，但在分钟图与日线图之间切换时，需确认数据聚合方式是否匹配。例如，1小时图的H并非简单等于6根5分钟K线H的最大值（可能存在时间断层）。 此外，特殊行情状态下这些值也可能出现异常： 场景 C/O/H/L 行为 应对建议 停牌 所有价格保持不变 使用 BARSCOUNT(C)>0 判断有效性 涨停 C=H，且C=上一交易日*1.1（A股） 可结合 C=H AND C>REF(C,1)*1.095 识别 跌停 C=L，且C=上一交易日*0.9 同理识别 无成交 H=L=O=C=NULL 需前置 NOT ISNULL(C) 判断 因此，在关键逻辑分支前加入数据有效性校验至关重要，否则可能引发除零错误或逻辑错乱。 3.2.2 VOL成交量与资金流指标的联动计算方法 成交量 VOL 是仅次于价格的重要变量，代表市场活跃程度。在TDX中， VOL 单位为“手”（1手=100股），需注意与其他平台（如万手）的区别。 // 计算资金流入流出（简化版） BUY_VOL := IF(C > O, VOL, 0); // 阳线视为主动买盘 SELL_VOL := IF(C < O, VOL, 0); // 阴线视为主动卖盘 NEUTRAL_VOL := IF(C = O, VOL, 0); // 十字星归为中性 NET_FLOW := BUY_VOL - SELL_VOL; // 绘制净资金流柱状图 DRAWGBK(NET_FLOW > 0, COLORRED, COLORBLACK, 0, '净流入'); DRAWGBK(NET_FLOW < 0, COLORGREEN, COLORBLACK, 0, '净流出'); 参数说明 ： - IF(condition, x, y) 条件赋值； - DRAWGBK 根据条件为背景着色； 逻辑分析 ： 1. 利用价格变动方向推测成交量性质； 2. 差值反映多空力量对比； 3. 虽为估算，但在趋势研判中有一定参考价值； 更精确的资金流模型还可引入逐笔数据（需外部接口），但在纯公式环境中，此方法已被广泛接受。 进一步地，可构建“量价背离”检测逻辑： NEW_HIGH := C > HHV(C, 60); // 创60日新高 VOL_CONFIRM := VOL > REF(MA(VOL,60),1); // 成交量同步放大 DIVERGENCE := NEW_HIGH AND NOT VOL_CONFIRM; DRAWTEXT(DIVERGENCE, H*1.02, '顶背离'); 执行说明 ： - 当价格创新高但量能未跟随时，提示潜在反转； - DRAWTEXT 在指定位置显示文字标签； - 可结合MACD二次金叉等条件增强可信度。 此类联动分析极大提升了单一指标的信息密度，使公式具备更强的实战价值。 （以下章节将继续展开，因篇幅限制暂略具体细节，但结构完整保留） 3.3 条件判断与极值处理函数设计 （内容持续深化，包含IF嵌套优化、FILTER去重机制、HHV/LLV建模等，附带完整代码与图表） 3.4 函数组合优化与性能损耗规避 （涵盖高频调用评估、多周期兼容编码规范、资源监控建议等） 4. 条件表达式与复杂逻辑控制结构实现 在通达信（TDX）公式系统中，条件表达式与复杂逻辑控制是构建高精度交易信号体系的核心支柱。随着投资者对量化策略精细化程度的要求不断提升，仅依靠单一指标或简单判断已难以满足实战需求。现代技术分析需要融合价格行为、成交量变化、趋势状态以及时间维度等多重信息，并通过严密的逻辑结构进行整合与过滤。因此，深入掌握 TDX 公式语言中的条件语句嵌套、事件计数机制、信号去重策略及多维条件联动设计，已成为开发稳健选股模型、动态预警系统和智能五彩K线的前提基础。 本章将系统剖析通达信平台下如何利用有限的语言特性实现复杂的逻辑流程控制。尽管 TDX 编程语言不具备传统高级语言中的显式循环结构（如 for、while），但其提供了丰富的内置函数与隐式迭代机制，使得开发者能够以“伪循环”方式处理周期性数据，从而完成诸如连续上涨天数统计、历史信号回溯定位、趋势延续性验证等关键任务。同时，在实际应用中，频繁误触发的买卖提示会严重干扰决策效率，故必须引入 LAST、BARSLAST 等函数构建有效的信号抑制逻辑，确保策略输出具备可操作性和稳定性。 更为重要的是，真实市场环境下的有效信号往往依赖于多个维度的同时共振——例如某只股票不仅出现 MACD 金叉，还需伴随成交量显著放大、价格突破关键阻力位且处于特定交易时间段内才值得介入。这类复合型逻辑的构建，要求我们熟练掌握 AND、OR、NOT 等布尔运算符的优先级控制，并结合 IF、CROSS、FILTER 等函数实现多层次筛选机制。通过对这些核心组件的组合运用，可以建立起具备自适应能力的动态激活系统，使公式在不同市况下表现出差异化的响应行为。 以下章节将从最基础的 IF-ELSE 分支结构出发，逐步过渡到跨周期事件追踪、信号频率管理以及多因子融合建模，辅以代码示例、流程图解和参数说明，全面揭示通达信条件下复杂逻辑控制系统的设计范式与工程实践路径。 4.1 条件语句的多层嵌套与分支优化 在通达信公式的编写过程中，条件判断是最基本也是最关键的逻辑单元之一。无论是用于生成买卖信号、绘制图标标识，还是控制绘图区域的颜色切换，都离不开对市场状态的精确识别与分类处理。TDX 提供了多种条件函数，其中 IF 和 IFF 是最为常用的分支控制工具，它们允许根据布尔表达式的真假返回不同的数值结果，进而影响后续计算或图形输出。 然而，现实交易场景通常涉及多个并列或递进的判断条件，单一层次的 IF 判断不足以覆盖所有情况。此时就需要采用多层嵌套的方式，构建树状逻辑结构，实现更精细的状态划分。例如，在判断一个潜在买入机会时，可能需要同时满足以下几个层级的条件： 趋势方向为上升； 当前价格位于短期均线上方； 成交量较前一日明显放大； 指标未处于超买区域； 这种逐级筛选的过程天然适合使用嵌套 IF 结构来表达。此外，交叉函数 CROSS(A, B) 作为判断两个序列发生穿越的重要工具，在趋势转折点捕捉中具有不可替代的作用。它能精准识别 DIF 上穿 DEA（MACD 金叉）、股价上穿布林带中轨等典型形态，成为许多经典策略的核心触发机制。 4.1.1 IF-ELSE结构在信号判定中的精准匹配 尽管 TDX 不支持传统意义上的 else if 语法，但通过嵌套 IF 函数可以模拟出类似效果。其基本语法如下： IF(条件, 真值, 假值) 当“条件”为真时返回“真值”，否则返回“假值”。该函数可无限嵌套，形成多路分支逻辑。下面是一个典型的多条件买入信号判定示例： MA5 := MA(CLOSE, 5); MA10 := MA(CLOSE, 10); VOL_RATIO := VOL / REF(VOL, 1); BUY_SIGNAL := IF(C > MA5 AND C > MA10, IF(VOL_RATIO > 1.5, IF(CROSS(MACD.DIF, MACD.DEA), 1, 0), 0), 0); DRAWICON(BUY_SIGNAL, LOW * 0.99, 1); // 在低位画买入图标 代码逻辑逐行解读： 行号 代码 解释 1 MA5 := MA(CLOSE, 5); 定义5日收盘价移动平均线 2 MA10 := MA(CLOSE, 10); 定义10日收盘价移动平均线 3 VOL_RATIO := VOL / REF(VOL, 1); 计算当前成交量相对于昨日的倍数 5 BUY_SIGNAL := 开始定义 BUY_SIGNAL 变量 6 IF(C > MA5 AND C > MA10, 第一层判断：价格是否同时站上5日和10日均线 7 IF(VOL_RATIO > 1.5, 第二层判断：成交量是否放大超过50% 8 IF(CROSS(MACD.DIF, MACD.DEA), 1, 0), 第三层判断：MACD 是否金叉，若是则返回1，否则0 9 0), 若成交量未放大，则直接返回0 10 0); 若价格未站上均线，则返回0 此三重嵌套结构实现了“趋势 + 放量 + 指标金叉”的联合验证机制，有效降低了误信号概率。值得注意的是，每层判断之间构成“与”关系，只有全部成立才会输出信号。 参数说明 ： - C : 当前K线的收盘价 - REF(VOL, 1) : 引用前一根K线的成交量 - CROSS(A,B) : 判断 A 是否由下向上穿过 B，即 A[当前] > B[当前] 且 A[前一] ≤ B[前一] - DRAWICON(condition, price, type) : 当 condition 非零时，在指定 price 位置绘制图标，type=1 表示小红旗（买入） 该方法的优点在于逻辑清晰、易于调试，缺点是过度嵌套会导致可读性下降。为此，建议将复杂条件拆分为中间变量，提升代码维护性： TREND_UP := C > MA5 AND C > MA10; VOL_ENOUGH := VOL_RATIO > 1.5; MACD_CROSS := CROSS("MACD.DIF", "MACD.DEA"); BUY_SIGNAL := TREND_UP AND VOL_ENOUGH AND MACD_CROSS; 这种方式更符合模块化编程思想，便于后期扩展与复用。 4.1.2 CROSS交叉函数在趋势转折点捕捉中的应用 CROSS 函数是技术分析中最敏感且最具实战价值的条件函数之一，广泛应用于各类趋势反转信号的检测。其本质是检测两个序列在相邻两个周期内的相对位置变化，常用于识别均线金叉死叉、指标突破阈值、价格突破支撑压力等情况。 常见应用场景对比表： 应用类型 主要函数 示例代码 触发时机 均线金叉 CROSS(MA短, MA长) CROSS(MA(C,5), MA(C,20)) 短期均线上穿长期均线 MACD金叉 CROSS(DIF, DEA) CROSS("MACD.DIF", "MACD.DEA") DIF 曲线上穿 DEA RSI超卖反弹 CROSS(RSI, 30) CROSS(RSI(C,14), 30) RSI 从下方回升至30以上 价格突破前高 CROSS(HIGH, HHV(HIGH, N)) CROSS(H, REF(HHV(H, 20),1)) 当前最高价突破过去20日最高价 为了进一步增强信号可靠性，通常会对 CROSS 输出进行二次过滤。例如，避免在下跌趋势中盲目追入假金叉，可通过添加趋势确认条件来限制触发范围： DIF:="MACD.DIF"; DEA:="MACD.DEA"; // 只有当DEA < 0时才允许金叉信号 VALID_CROSS := CROSS(DIF, DEA) AND DEA < 0; // 使用FILTER防止连续触发 BUY_FILTERED := FILTER(VALID_CROSS, 5); // 同一信号5日内只触发一次 DRAWTEXT(BUY_FILTERED, LOW*0.98, '▲ 低位金叉'); 上述代码中， FILTER 函数起到了去重作用，确保即使金叉信号连续出现，也仅保留首次触发点，避免重复提示干扰。 CROSS 函数执行逻辑流程图（Mermaid 格式）： graph TD A[开始] --> B{当前 DIF > DEA?} B -- 否 --> C[记录状态: 未穿越] B -- 是 --> D{前一周期 DIF ≤ DEA?} D -- 否 --> E[仍处于上方, 无穿越] D -- 是 --> F[发生上穿 → 返回 TRUE] F --> G[触发信号] C --> H[等待下次判断] E --> H G --> H 该流程图清晰展示了 CROSS(A,B) 的内部判定机制：需同时满足当前 A>B 且前一周期 A≤B 才认定为有效穿越。这一机制有效排除了震荡区间内的频繁抖动，提升了信号质量。 综上所述，合理运用 IF 多层嵌套与 CROSS 函数，不仅能实现对市场状态的精细化分类，还能大幅提升策略的择时准确性。但在实际开发中应警惕“过拟合”风险，避免设置过多苛刻条件导致信号稀疏甚至失效。最佳实践是在保持逻辑简洁的前提下，结合历史回测不断优化条件权重与触发阈值。 4.2 循环机制与隐式迭代处理 由于通达信公式语言不支持标准的 for 或 while 循环结构，开发者无法像在 Python 或 C++ 中那样直接遍历数组或执行固定次数的操作。但这并不意味着无法实现类似“循环”的功能。TDX 通过一系列内置函数提供了强大的隐式迭代能力，能够在无需显式循环的情况下完成周期性统计、序列扫描和事件计数等任务。 这类“伪循环”机制主要依赖于 COUNT 、 FILTER 、 BARSLAST 、 LAST 等函数，它们本质上是对时间序列进行反向搜索或累计统计，从而模拟出循环遍历的效果。掌握这些函数的使用技巧，是实现高级逻辑控制的关键所在。 4.2.1 TDX中伪循环结构的设计替代方案 虽然没有真正的循环语法，但 TDX 的公式引擎在后台是以逐根K线推进的方式运行的，每一根K线都会重新计算所有表达式。这意味着每一个函数调用实际上都是在一个“隐式循环体”中执行的，只不过这个循环是由系统自动驱动的。 我们可以利用这一特性，结合数组类函数实现“类循环”统计。以下是几种常见的伪循环模式及其对应函数： 目标 实现方式 关键函数 示例用途 统计N日内满足某条件的次数 COUNT(条件, N) COUNT 连续阳线数量 查找上次条件成立距今的周期数 BARSLAST(条件) BARSLAST 上次涨停距今几天 判断最近N周期内是否曾出现某事件 LAST(条件, N, M) LAST 最近5天内是否有3次放量 对满足条件的值求和 SUM(条件表达式, N) SUM 近10日涨幅总和 例如，若想统计“最近10天内收盘价高于20日均线的天数”，可写为： HIGH_ABOVE_MA := COUNT(C > MA(C, 20), 10); 这条语句相当于在一个隐式的10周期循环中，逐日检查 C > MA(C,20) 是否成立，并将结果累加。最终得到一个介于0到10之间的整数，反映多头强度。 再比如，判断是否连续三天收阳： THREE_DAY_UP := COUNT(C > O, 3) = 3; DRAWICON(THREE_DAY_UP, HIGH * 1.01, 2); // 在高位画箭头 此处 COUNT(C>O,3)=3 表示最近3根K线全部为阳线，是一种典型的“窗口扫描”式逻辑，等效于以下伪代码： count = 0 for i in range(-2, 1): # 最近3根K线 if close[i] > open[i]: count += 1 return count == 3 由此可见， COUNT 函数正是实现此类逻辑的理想替代品。 4.2.2 利用FILTER与COUNT实现周期内事件计数 在实际策略开发中，经常需要回答这样的问题：“在过去一段时间内，某个信号是否至少出现了X次？”或者“某类行情是否持续了足够长的时间？”。这可以通过组合 COUNT 与 FILTER 实现高效处理。 示例：检测“MACD金叉在20日内至少出现2次” DIF:="MACD.DIF"; DEA:="MACD.DEA"; GOLDEN_CROSS := CROSS(DIF, DEA); // 统计20日内金叉次数 CROSS_COUNT := COUNT(GOLDEN_CROSS, 20); // 当次数≥2时触发信号 MULTI_CROSS_SIGNAL := CROSS_COUNT >= 2; // 使用FILTER避免重复输出 FINAL_SIGNAL := FILTER(MULTI_CROSS_SIGNAL, 10); DRAWTEXT(FINAL_SIGNAL, LOW * 0.97, '◆ 多次金叉共振'); 参数说明： COUNT(GOLDEN_CROSS, 20) ：统计布尔值 GOLDEN_CROSS 在过去20根K线中为真的次数。 FILTER(expr, N) ：对表达式 expr 的结果进行过滤，若某周期触发后，在接下来的 N 个周期内不再重复触发。 DRAWTEXT ：在符合条件的位置显示文字标签。 该策略可用于识别“反复筑底后启动”的走势特征，相较于单次金叉更具说服力。 事件计数逻辑流程图（Mermaid）： graph LR A[开始] --> B[初始化计数器=0] B --> C[从当前K线向前回溯N周期] C --> D{第i根K线满足条件?} D -- 是 --> E[计数器+1] D -- 否 --> F[继续下一周期] E --> F F --> G{是否已完成N次检查?} G -- 否 --> C G -- 是 --> H[返回总计数] H --> I[判断是否≥阈值] 此图形象地描绘了 COUNT 函数背后的隐式迭代过程。尽管表面上看不到循环语句，但实际上系统已在后台完成了对历史数据的逐项扫描。 此外，还可结合 BARSLAST 实现更复杂的时序判断。例如： // 判断是否在上次死叉之后出现了金叉 LAST_DEAD := BARSLAST(CROSS(DEA, DIF)); // 上次死叉距今周期数 LAST_GOLD := BARSLAST(GOLDEN_CROSS); // 上次金叉距今周期数 RECENT_GOLD_FIRST := LAST_GOLD < LAST_DEAD; 这段代码可用于确认当前金叉的有效性——只有当最后一次金叉发生在最后一次死叉之后，才认为处于多头主导阶段。 综上，尽管 TDX 缺乏显式循环语法，但通过巧妙运用 COUNT 、 BARSLAST 、 FILTER 等函数，完全可以实现强大的序列分析与事件追踪能力，达到接近通用编程语言的逻辑表达水平。 4.3 信号过滤与去重机制构建 在高频运行的公式系统中，原始信号往往存在大量重复或密集触发的问题。例如，当 MACD 金叉发生后，若 DIF 与 DEA 在零轴附近反复粘连，可能导致连续多日出现相同信号，严重影响用户体验与实盘操作效率。因此，建立科学的信号过滤与去重机制，是保障策略可用性的必要环节。 通达信提供了两类主要工具来解决此问题：一类是基于时间间隔的 FILTER 函数，另一类是基于状态记忆的 BARSLAST 与 LAST 函数。两者结合使用，可构建出高度可控的信号输出系统。 4.3.1 使用LAST与BARSLAST控制信号触发频率 BARSLAST(条件) 函数返回上一次该条件为真以来所经过的周期数。若从未发生过，则返回一个极大值（通常是9999）。它是实现“距离判断”和“状态记忆”的核心工具。 例如，设定“两次买入信号之间至少间隔10个交易日”： BUY_RAW := CROSS(MA(C,5), MA(C,20)); // 原始信号 LAST_BUY := BARSLAST(BUY_RAW); // 上次信号距今周期数 BUY_VALID := BUY_RAW AND LAST_BUY > 10; // 只有间隔大于10才有效 这样即使均线频繁交叉，也能保证信号不会过于密集。 另一个典型应用是“避免在刚卖出后立即买入”： SELL_SIGNAL := CROSS(MA(C,20), MA(C,5)); BUY_RAW := CROSS(MA(C,5), MA(C,20)); // 确保上次卖出已过去至少5天 CAN_BUY := BARSLAST(SELL_SIGNAL) > 5; FINAL_BUY := BUY_RAW AND CAN_BUY; 此外， LAST(条件, A, B) 函数更为强大，其含义为：“在最近 A 个周期内，条件为真的周期数是否不少于 B 个”。例如： // 最近20天内至少出现3次放量上涨 BIG_VOL_UP := C > O AND VOL > MA(VOL, 5) * 1.8; SIGNAL_QUALITY := LAST(BIG_VOL_UP, 20, 3); // 近20天有至少3次放量阳线 这可用于评估个股的活跃度与资金关注度，作为预选池筛选条件。 4.3.2 避免重复提示的逻辑门限设置原则 除了技术手段外，还应遵循一定的设计原则来规范信号管理： 唯一性原则 ：每个信号应在时间和空间上明确界定，避免模糊重叠。 最小间隔原则 ：设置合理的触发冷却期（如5~10根K线），防止震荡市中频繁打脸。 状态锁定原则 ：一旦进入某种状态（如持仓），应暂时屏蔽反向信号直到退出。 优先级分级 ：强信号（如涨停突破）可打破常规过滤规则，实现快速响应。 下面是一个综合示例，展示如何构建一个防抖动的买卖系统： // 参数定义 SHORT_MA := MA(C, 5); LONG_MA := MA(C, 20); // 原始信号 BUY0 := CROSS(SHORT_MA, LONG_MA); SELL0 := CROSS(LONG_MA, SHORT_MA); // 过滤机制 BUY1 := FILTER(BUY0, 8); // 买入信号8日内不重复 SELL1 := FILTER(SELL0, 8); // 卖出信号8日内不重复 // 状态互斥：买入前必须已卖出（即非连续买入） LAST_SELL := BARSLAST(SELL1); LAST_BUY := BARSLAST(BUY1); BUY2 := BUY1 AND (LAST_BUY > LAST_SELL OR LAST_SELL == 0); // 输出 DRAWICON(BUY2, LOW * 0.98, 1); DRAWICON(SELL1, HIGH * 1.02, 2); 该系统通过双层过滤（时间间隔 + 状态依赖）大幅提升了信号质量，适用于自动化盯盘与预警推送。 4.4 多维度条件融合编程实践 真正有价值的交易信号往往是多个独立因子共同作用的结果。单一指标容易受噪音干扰，而多维度协同验证则能显著提高决策置信度。 4.4.1 价格形态+指标信号+成交量放大的联合验证 构建一个完整的买点模型： // 1. 价格突破前高 RESISTANCE := REF(HHV(H, 13), 1); PRICE_BREAK := C > RESISTANCE; // 2. MACD金叉且处于零轴上方 DIF:="MACD.DIF"; DEA:="MACD.DEA"; MACD_POSITIVE := DIF > 0 AND DEA > 0; MACD_CROSS := CROSS(DIF, DEA); // 3. 成交量放大至均量1.6倍以上 VOL_SUSTAIN := VOL > MA(VOL, 5) * 1.6; // 联合信号 COMBO_BUY := PRICE_BREAK AND MACD_CROSS AND MACD_POSITIVE AND VOL_SUSTAIN; COMBO_BUY_FILTER := FILTER(COMBO_BUY, 10); DRAWICON(COMBO_BUY_FILTER, L * 0.99, 1); 此模型融合了趋势突破、动能改善、资金跟进三大要素，具备较强实战意义。 4.4.2 时间窗口约束下的动态条件激活机制 某些策略仅在特定时间段有效，如早盘30分钟、尾盘集合竞价等。可通过 TIME 函数实现时间门控： CURRENT_TIME := TIME; IN_OPENING_HOUR := CURRENT_TIME >= 093000 AND CURRENT_TIME <= 100000; // 仅在开盘一小时内允许信号触发 DYNAMIC_SIGNAL := COMBO_BUY AND IN_OPENING_HOUR; 结合日线级别条件，还可实现“周初启动、周末避险”等宏观节奏控制。 总之，通过精心设计的条件组合与逻辑架构，通达信公式完全有能力支撑起专业级的量化分析体系。关键是理解其语言局限，并善用现有函数构造出等效的高级逻辑结构。 5. MACD指标公式设计与实现全过程详解 5.1 MACD指标的数学原理与金融意义 5.1.1 快速与慢速指数移动平均线的差值生成过程 MACD（Moving Average Convergence Divergence）作为最广泛应用的技术分析工具之一，其核心思想在于捕捉价格趋势的变化速度。该指标通过计算两个不同周期的指数移动平均线（EMA）之间的差值，来揭示市场动量的方向和强度。具体而言，快速EMA通常采用较短周期（如12日），而慢速EMA则使用较长周期（如26日）。两者的差值构成了DIF（Difference）信号线。 在数学表达上，EMA的递推公式为： EMA_t = \text{Price} t \times \alpha + EMA {t-1} \times (1 - \alpha) 其中，平滑系数 $\alpha = \frac{2}{N+1}$，$N$ 为周期长度。例如，当 $N=12$ 时，$\alpha = \frac{2}{13} \approx 0.1538$。这种加权方式赋予近期数据更高的权重，使得EMA对价格变化更为敏感，相较于简单移动平均（SMA）能更快响应趋势转折。 DIF的构建逻辑如下： \text{DIF} = EMA(\text{CLOSE}, 12) - EMA(\text{CLOSE}, 26) 该差值反映了短期趋势与长期趋势之间的偏离程度。当DIF大于零时，表明短期均线上穿长期均线，市场处于多头状态；反之，则为空头主导。值得注意的是，DIF本身仍存在波动性，因此需进一步平滑处理以提取更稳定的信号。 参数 含义 典型取值 SHORT 快速EMA周期 12 LONG 慢速EMA周期 26 ALPHA_SHORT 快速EMA平滑因子 2/(12+1)=0.1538 ALPHA_LONG 慢速EMA平滑因子 2/(26+1)=0.0741 graph TD A[收盘价序列] --> B[计算EMA(12)] A --> C[计算EMA(26)] B --> D[DIF = EMA(12) - EMA(26)] D --> E[DEA = EMA(DIF, 9)] D --> F[MACD柱 = (DIF - DEA) * 2] E --> F F --> G[图形输出] 上述流程图清晰地展示了从原始价格数据到最终MACD各组成部分的生成路径。整个过程中，关键在于理解EMA如何逐步衰减旧数据的影响，并突出新信息的重要性。这也解释了为何MACD在趋势跟踪中表现优异——它本质上是对“趋势加速度”的度量。 此外，在实际交易中，投资者常关注DIF由负转正或由正转负的过程，这往往预示着潜在的趋势反转。然而，由于DIF本身具有一定的滞后性和噪音，直接依赖其交叉判断可能产生频繁误报。为此，引入DEA（即DIF的再次平滑）成为必要步骤，从而形成更具稳定性的买卖信号机制。 5.1.2 DIF、DEA与MACD柱状图三者的内在关联 在完成DIF的计算后，下一步是对其再次进行指数平滑，得到DEA（Demarcation Line，也称信号线）。DEA的计算基于DIF序列本身，通常采用9日周期的EMA： \text{DEA} t = \text{DIF}_t \times \beta + \text{DEA} {t-1} \times (1 - \beta) 其中，$\beta = \frac{2}{9+1} = 0.2$。这一层平滑的作用在于过滤掉DIF中的高频波动，使其更适合作为交易决策的参考基准。 最终，MACD柱状图（Histogram）定义为DIF与DEA之差的两倍： \text{MACD柱}_t = 2 \times (\text{DIF}_t - \text{DEA}_t) 乘以2仅为放大视觉效果，便于观察多空力量对比。柱状图的颜色通常根据正负切换：正值用红色表示多头优势，负值用绿色表示空头占优。 三者关系可归纳如下： - DIF ：反映短期与长期趋势的即时差距； - DEA ：对DIF的平滑，提供趋势延续与否的判断依据； - MACD柱 ：直观体现DIF与DEA的背离程度，柱体增长表示动能增强，缩短则意味动能减弱。 // 伪代码示意三者关系 DIF = EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26); DEA = EMA(DIF, 9); MACD_HIST = 2 * (DIF - DEA); 逻辑分析 ： 第一行计算DIF，利用通达信内置函数 EMA() 分别求出12周期和26周期的指数移动平均，再做差。 第二行将DIF作为输入，继续调用 EMA() 函数进行9周期平滑，生成DEA。注意此处EMA作用对象已非价格，而是另一个指标序列。 第三行计算柱状图高度，乘以2是为了在图表中获得更明显的视觉差异，实际策略中也可省略该系数。 参数说明： - CLOSE ：每日收盘价，为原始输入数据； - 12 , 26 , 9 ：分别为快慢EMA及信号线的标准参数，用户可根据品种特性调整； - EMA() ：通达信提供的指数移动平均函数，自动处理初始值与递推过程。 从金融意义上讲，MACD不仅是一个趋势跟踪工具，更是动量变化的探测器。当DIF上穿DEA时，称为“金叉”，常被视为买入信号；下穿则为“死叉”，提示卖出。但更高级的应用还包括： - 顶底背离识别 ：价格创新高但DIF未创新高，暗示上涨乏力； - 零轴穿越 ：DIF突破0轴代表整体趋势由空转多，具有较强方向指引意义； - 柱状图缩量反转 ：即使未发生死叉，若红柱持续缩短，也可能预示回调临近。 这些衍生应用建立在扎实的数学基础上，凸显了MACD在技术分析体系中的核心地位。 5.2 从零开始编写标准MACD公式代码 5.2.1 参数初始化设置（SHORT=12, LONG=26, M=9） 在通达信平台中开发MACD指标前，必须首先定义可调节参数，以便适应不同交易品种和时间框架的需求。标准MACD默认采用三组参数：SHORT（短期EMA周期）、LONG（长期EMA周期）和M（DEA平滑周期）。这些参数应在公式开头显式声明，便于后期优化与回测验证。 {参数定义} SHORT: 12; LONG: 26; M: 9; 代码逻辑逐行解读 ： {参数定义} 是注释语句，用于标注代码段功能，不影响执行。 SHORT: 12; 定义一个名为SHORT的外部参数，初始值设为12，允许用户在调用公式时手动修改。 同理，LONG与M分别设定长周期与信号线周期。冒号语法是TDX特有的参数声明格式，不同于赋值操作。 此类参数属于“动态参数”，可在通达信的“公式管理器”中实时调整，无需重新编译代码。这对于多周期测试（如将SHORT改为8用于短线交易）极为重要。 除了基础参数外，还可扩展以下辅助变量： - DIF_COLOR ：控制DIF曲线颜色； - DEA_COLOR ：设定DEA线色； - POSITIVE_COLOR / NEGATIVE_COLOR ：分别定义柱状图正负区域填充色。 这类配置提升公式的可读性与用户体验，尤其适用于集成至复合指标系统中。 参数名 类型 默认值 说明 SHORT 整数型 12 快速EMA周期 LONG 整数型 26 慢速EMA周期 M 整数型 9 DEA平滑周期 DIF_COLOR 颜色型 RGB(255,0,0) DIF线颜色（红） DEA_COLOR 颜色型 RGB(0,0,255) DEA线颜色（蓝） 通过合理组织参数结构，不仅能增强公式的灵活性，也为后续模块化开发打下基础。例如，在构建智能选股系统时，可通过脚本批量扫描不同参数组合下的绩效表现，进而筛选最优配置。 5.2.2 核心计算模块的分步编码与调试验证 接下来进入MACD的核心计算部分。按照前述数学模型，依次实现DIF、DEA与MACD柱的计算，并确保每一步均可独立验证。 {MACD核心计算} DIF: EMA(CLOSE, SHORT) - EMA(CLOSE, LONG); DEA: EMA(DIF, M); MACD: (DIF - DEA) * 2, COLORSTICK; 代码逻辑逐行解读 ： DIF: 定义输出变量DIF，计算12周期与26周期EMA之差。 EMA() 函数自动处理历史数据递推，无需手动编写循环。 DEA: 基于DIF序列计算9周期EMA，形成信号线。注意DEA依赖于DIF的历史值，因此必须按顺序声明。 MACD: 计算柱状图数值并指定绘图样式为 COLORSTICK ，即彩色柱体，自动根据正负切换颜色。 此段代码简洁高效，体现了TDX语言在指标建模上的优势——高度封装的函数库降低了编程门槛。但需注意几点： 1. 数据对齐问题 ：由于EMA需要一定长度的历史数据才能稳定输出，前若干根K线可能出现异常值； 2. 精度误差累积 ：浮点运算在长时间递推中可能导致微小偏差，但在日线级别影响有限； 3. 非同步更新机制 ：每个BAR只计算一次，不会出现重复刷新。 为验证计算准确性，建议添加临时输出字段用于比对： DEBUG_EMA12: EMA(CLOSE, 12), LINETHICK0; DEBUG_EMA26: EMA(CLOSE, 26), LINETHICK0; 参数说明 ： LINETHICK0 表示不绘制线条，仅保留数值供调试查看。通过右键公式→“测试公式”→“引用指标”功能，可查看中间变量的实际数值，与Excel手工计算结果对照。 进一步优化可加入条件判断，防止早期无效信号干扰： VALID_PERIOD: BARSCOUNT(CLOSE) > LONG + M; DIF_VALID: IF(VALID_PERIOD, DIF, NULL); DEA_VALID: IF(VALID_PERIOD, DEA, NULL); 逻辑分析 ： BARSCOUNT(CLOSE) 返回当前已有多少根有效K线。只有当数量超过26+9=35根时，才认为数据充分，避免初期EMA失真。 NULL 表示不显示，使图表在初始阶段保持干净。 结合以上结构，完整公式如下： {标准MACD公式} SHORT: 12; LONG: 26; M: 9; DIF: EMA(CLOSE, SHORT) - EMA(CLOSE, LONG); DEA: EMA(DIF, M); MACD: (DIF - DEA) * 2, COLORSTICK; {可选：添加交叉信号标记} GOLD_CROSS: CROSS(DIF, DEA); DEATH_CROSS: CROSS(DEA, DIF); DRAWICON(GOLD_CROSS, DIF, 1); { 在DIF位置画买点图标 } DRAWICON(DEATH_CROSS, DIF, 2); { 在DIF位置画卖点图标 } 扩展说明 ： CROSS(A,B) 判断A是否上穿B，常用于金叉检测。 DRAWICON() 函数在满足条件时绘制图标，参数1为条件，参数2为Y轴位置，参数3为图标类型（1=买，2=卖）。 该版本已具备完整交易信号生成功能，适用于主图或副图叠加显示。后续可通过增加声音预警、文本标签等方式拓展其实用性。 flowchart LR Start[开始] --> Init[参数初始化 SHORT=12,LONG=26,M=9] Init --> CalcDIF[计算 DIF = EMA(C,12)-EMA(C,26)] CalcDIF --> CalcDEA[计算 DEA = EMA(DIF,9)] CalcDEA --> CalcHist[计算 MACD柱 = (DIF-DEA)*2] CalcHist --> Plot[绘制曲线与柱状图] Plot --> Signal[检测金叉/死叉] Signal --> Icon[绘制图标提示] Icon --> End[结束] 该流程图完整还原了MACD公式的执行逻辑，从参数设定到信号输出形成闭环。每一环节均可独立测试，确保整体稳定性。 5.3 图形化输出与颜色标识配置 5.3.1 绘制DIF与DEA曲线及柱状图填充区域 图形可视化是技术指标发挥作用的关键环节。在通达信中，通过绘图指令控制线条样式、粗细、颜色等属性，可显著提升图表可读性。 {绘图样式设置} DIF_LINE: DIF, COLORRED, LINETHICK2; DEA_LINE: DEA, COLORGREEN, LINETHICK2; MACD_BAR: MACD, COLORSTICK; 代码逻辑逐行解读 ： DIF_LINE: 将DIF变量以红色（COLORRED）、线宽2（LINETHICK2）的形式绘制。 DEA_LINE: 使用绿色绘制DEA线，便于与DIF区分。 MACD_BAR: 应用COLORSTICK属性，自动生成红绿交替的柱状图。 TDX支持多种绘图风格： - LINE ：普通连线 - STICK ：垂直柱线 - COLORSTICK ：彩色柱体（推荐用于MACD） - POINTDOT ：点状虚线 此外，还可使用RGB自定义颜色： DIF_CUSTOM: DIF, COLORRGB(255,128,0), LINETHICK3; 参数说明 ： COLORRGB(r,g,b) 接受三个0~255的整数，生成特定颜色。此处为橙色，增强视觉层次。 为了实现更精细的控制，可拆分正负区域分别绘制： MACD_POS: IF(MACD > 0, MACD, 0), COLORRED, STICK; MACD_NEG: IF(MACD < 0, MACD, 0), COLORGREEN, STICK; 逻辑分析 ： 利用 IF() 函数分离正值与负值部分，分别赋予红绿颜色。 STICK 确保仅显示垂直柱，避免重叠。 这种方法虽增加代码量，但带来更强的表现力，尤其适合打印或演示场景。 5.3.2 正负值区间的色彩区分与视觉增强处理 为进一步强化视觉反馈，可在零轴附近添加辅助线或背景色块： {零轴参考线} DRAWLINE(1, 0, 1, 0, 0, 1000, COLORGRAY); 参数说明 ： DRAWLINE(COND, X1, Y1, X2, Y2, SKIP, COLOR) 用于绘制直线。 此处设定始终绘制一条横跨X轴、Y=0的灰色线（COLORGRAY），帮助判断DIF位置。 更高级的做法是绘制动态背景： {多头/空头区域着色} BULL_ZONE: DIF > DEA AND DIF > 0, COLORRGB(255,250,200), DRAWNULL; BEAR_ZONE: DIF < DEA AND DIF < 0, COLORRGB(200,250,255), DRAWNULL; 逻辑分析 ： BULL_ZONE 条件成立时，启用浅黄色背景，表示多头强势区； BEAR_ZONE 触发浅蓝色背景，指示空头区域； DRAWNULL 配合颜色属性实现区域填充，需在“公式设置”中启用“坐标线填充”。 最终效果呈现为： - 红柱上升且位于零轴之上 → 强烈看涨； - 绿柱扩大且低于零轴 → 趋势下行； - DIF上穿DEA伴随红柱放大 → 买入信号确认。 综上所述，MACD不仅是经典指标，更是程序化交易系统的基石。通过深入理解其数学本质，并结合TDX强大的绘图能力，开发者能够构建出兼具科学性与实用性的分析工具。 6. KDJ随机指标与BOLL布林带公式的工程化实现 在量化分析与技术交易系统中，KDJ随机指标与BOLL布林带是两种广泛应用且极具代表性的技术工具。它们分别从动量和波动率两个维度揭示市场状态，具备独立判断趋势强度、识别反转信号以及辅助仓位管理的能力。然而，在实际应用中，若仅依赖默认参数或表层逻辑调用，往往难以应对复杂多变的市场结构。因此，对这两类指标进行 工程化重构与深度定制开发 ，不仅有助于提升信号稳定性，更能实现多因子融合分析，构建高鲁棒性交易策略。 本章节将围绕KDJ与BOLL的技术本质展开，深入剖析其数学建模过程，并结合通达信TDX平台特性，提供可复用、可扩展的公式代码实现方案。通过变量定义优化、绘图指令精准控制及复合视图集成设计，帮助开发者掌握从算法推导到图形呈现的完整闭环流程。 6.1 KDJ随机指标的计算流程与平滑处理机制 KDJ指标源于威廉姆斯%R（Williams %R）思想，是一种基于价格相对位置关系的动量震荡器。它通过对一定周期内最高价、最低价与收盘价之间的比例关系进行加权移动平均处理，生成三条曲线——K线、D线与J线，用于判断超买超卖、背离现象及买卖时机。 相较于MACD等趋势跟踪型指标，KDJ更擅长捕捉短期波动拐点，尤其适用于震荡行情中的高频交易决策支持。但在原始设计中，K值易受噪声干扰产生频繁假信号，需引入平滑机制加以修正。理解这一递推逻辑并实现稳定高效的TDX代码封装，是构建可靠KDJ系统的前提。 6.1.1 RSV原始值计算与K、D、J线递推公式推导 KDJ的核心在于“未成熟随机值”RSV（Raw Stochastic Value）的构造，该值反映了当前收盘价在N周期价格区间中的相对位置： \text{RSV} = \frac{\text{CLOSE} - \text{LLV(LOW, N)}}{\text{HHV(HIGH, N)} - \text{LLV(LOW, N)}} \times 100 其中： - CLOSE 表示当日收盘价； - LLV(LOW, N) 为过去N根K线中最低价的最小值； - HHV(HIGH, N) 为过去N根K线中最高价的最大值。 RSV取值范围为[0,100]，数值越接近100表示价格处于高位区域，存在回调压力；反之则表明价格偏低，可能迎来反弹。 在此基础上，K线采用指数平滑方式更新： K_t = \frac{2}{3} \times K_{t-1} + \frac{1}{3} \times \text{RSV}_t 初始状态下通常设定 $ K_0 = 50 $，随后按日递推。同理，D线是对K线再做一次平滑： D_t = \frac{2}{3} \times D_{t-1} + \frac{1}{3} \times K_t 而J线作为K与D的差值放大项，用于增强敏感度： J_t = 3 \times K_t - 2 \times D_t 这三者共同构成KDJ指标体系，其中J线常突破100或跌破0，成为极端情绪预警的重要参考。 以下是在通达信环境中实现上述逻辑的标准TDX代码段： N := 9; { 计算周期，默认9日 } M1 := 3; { K线平滑系数 } M2 := 3; { D线平滑系数 } LL := LLV(LOW, N); { N周期内最低价 } HH := HHV(HIGH, N); { N周期内最高价 } RSV := (CLOSE - LL) / (HH - LL) * 100; K : SMA(RSV, M1, 1); { 平滑移动平均，权重因子为1/M1 } D : SMA(K, M2, 1); { 对K线再次平滑 } J : 3*K - 2*D; { J线计算 } 代码逻辑逐行解读与参数说明 行号 代码 解读 1-2 N := 9; M1 := 3; 定义三个核心参数：N为观察窗口长度，M1/M2分别为K、D线的平滑周期。这些可后续设为外部输入变量以支持动态调整。 4-5 LL := LLV(...) 使用内置函数 LLV 获取最近N天内的最低价极小值，确保RSV分母不为零且反映真实波动边界。 7 RSV := ... 构造RSV值，关键在于标准化处理，使结果落在[0,100]之间，便于后续统一阈值判断。注意除法前应检查 (HH - LL) 是否趋近于0，避免异常溢出。 9 K : SMA(...) 调用 SMA(X,N,M) 函数，表示对X序列进行N周期平滑移动平均，权重因子为M/N。此处M=1，即等效于$\frac{1}{3}$权重更新。冒号“:”表示输出变量，将在图表中绘制。 10 D : SMA(K, M2, 1) 将上一步得到的K作为输入，继续执行一次平滑，形成D线，降低噪音影响。 11 J : 3*K - 2*D 纯代数运算得出J线，其波动幅度大于K和D，适合发现快速转折。 ⚠️ 注意事项 ：当 HH == LL 时（如一字涨停板），会导致除零错误。建议加入保护逻辑： tdx RSV := IF(HH > LL, (CLOSE - LL)/(HH - LL)*100, 50); 此外，可通过 DRAWICON 函数在特定条件下标注买卖信号点，如下所示： BUY_SIGNAL : CROSS(K, D) AND K < 30; SELL_SIGNAL : CROSS(D, K) AND K > 70; DRAWICON(BUY_SIGNAL, K, 1); { 在K线下方显示向上的小箭头 } DRAWICON(SELL_SIGNAL, K, 2); { 在K线上方显示向下的小箭头 } 该部分实现了基本的金叉死叉识别，并限制在超卖/超买区触发，有效减少无效交易提示。 6.1.2 极端超买超卖区域的识别与信号标注 传统上认为，K值高于80为超买区，低于20为超卖区。但实证研究表明，不同市场环境下阈值应灵活调整。例如成长股常维持高位运行，简单使用80/20可能导致过早平仓；而在熊市中，长期低于30也可能持续阴跌。 为此，可引入动态阈值机制或结合成交量变化进行确认。以下是增强版信号判定逻辑： OVERBOUGHT_LEVEL := 80; OVERSOLD_LEVEL := 20; K_OVERBOUGHT : K > OVERBOUGHT_LEVEL; K_OVERSOLD : K < OVERSOLD_LEVEL; EXTREME_HIGH : COUNT(K > 75, 5) >= 3; { 连续3次出现在75以上 } EXTREME_LOW : COUNT(K < 25, 5) >= 3; { 连续3次出现在25以下 } { 结合J线极端值强化判断 } J_EXTREME_UP : J > 100; J_EXTREME_DOWN : J < 0; { 综合信号输出 } TOP_WARNING : EXTREME_HIGH AND J_EXTREME_UP AND C < REF(C, 1); BOTTOM_ALERT : EXTREME_LOW AND J_EXTREME_DOWN AND C > REF(C, 1); DRAWTEXT(TOP_WARNING, H*1.02, '顶背离风险'), COLORGREEN; DRAWTEXT(BOTTOM_ALERT, L*0.98, '底部酝酿'), COLORMAGENTA; 参数解释与逻辑分析 COUNT(condition, n) 函数统计n周期内满足条件的次数，可用于检测持续性。 REF(C,1) 获取前一日收盘价，配合当前价格判断涨跌趋势是否匹配指标状态。 DRAWTEXT 在指定价格位置添加文字标签，增强可视化提示效果。 文字颜色区分用途：绿色警示顶部风险，洋红色提示潜在底部机会。 为进一步提高准确性，还可叠加MACD柱状图缩量配合验证，形成跨指标协同过滤机制。 下图为该逻辑对应的信号触发流程图（Mermaid格式）： graph TD A[开始] --> B{K值 > 80?} B -- 是 --> C{连续3次 >75?} C -- 是 --> D{J > 100?} D -- 是 --> E{今日收阴?} E -- 是 --> F[发出顶部警告] B -- 否 --> G{K值 < 20?} G -- 是 --> H{连续3次 <25?} H -- 是 --> I{J < 0?} I -- 是 --> J{今日收阳?} J -- 是 --> K[发出底部提示] F --> L[结束] K --> L 此流程体现了多层嵌套判断的思想，避免单一条件误判带来的操作失误。每个环节均可配置独立开关参数，适应不同品种特性。 6.2 BOLL布林带中轨与上下轨的数学建模 布林带（Bollinger Bands）由约翰·布林格（John Bollinger）提出，是一套基于统计学原理构建的价格通道系统。其核心理念是：价格倾向于围绕均值波动，且波动幅度具有聚散规律。当标准差扩大时，意味着波动加剧；反之则趋于平静，预示变盘临近。 BOLL由三条线组成： - 中轨：N日简单移动平均线（MA） - 上轨：中轨 + k × 标准差（σ） - 下轨：中轨 − k × 标准差（σ） 其中k通常取2，代表约95%的数据落在±2σ范围内。 该模型广泛应用于趋势跟踪、波段操作与突破策略中，尤其适合结合成交量变化判断真假突破。 6.2.1 中轨（MA(CLOSE,N)）与标准差σ的协同计算 在通达信中，布林带的实现依赖于内置的 STD 函数（标准差）与 MA 函数（移动平均）。设周期为N，则具体计算步骤如下： N := 20; { 默认周期 } P := CLOSE; { 基准价格，也可选典型价(TP) } K := 2; { 倍数系数 } MID := MA(P, N); { 中轨：N日均线 } SIGMA := STD(P, N); { N日价格标准差 } UPPER := MID + K * SIGMA; { 上轨 } LOWER := MID - K * SIGMA; { 下轨 } { 输出四条线 } MID, COLORWHITE; UPPER, COLORRED; LOWER, COLORGREEN; FILLRGN(UPPER, LOWER), COLORRGB(50,50,50); { 填充背景色，增强视觉感知 } 代码逐行解析与功能说明 行号 代码 功能详解 1-3 N:=20; P:=CLOSE; K:=2; 可配置参数声明，便于后期优化回测。P可替换为 (H+L+C)/3 典型价以提升代表性。 5 MID := MA(P, N) 调用 MA 函数计算N周期算术平均，作为价格中枢。这是所有衍生轨道的基础。 6 SIGMA := STD(P, N) STD 函数返回P序列在过去N个周期的标准差，反映价格离散程度。 7-8 UPPER := MID + K*SIGMA 构造上下轨，形成动态价格走廊。K越大，通道越宽，灵敏度越低。 10-12 MID, COLOR... 使用逗号语法直接设定线条颜色，白色中轨、红绿边框清晰区分方向。 14 FILLRGN(...) 填充上下轨之间的区域，营造“通道感”，便于观察价格压缩与扩张过程。 💡 提示： COLORRGB(r,g,b) 支持自定义RGB色彩，透明度不可控，但可通过灰度调节降低视觉压迫。 为了进一步挖掘布林带的信息价值，可以定义几个辅助变量： BAND_WIDTH := (UPPER - LOWER) / MID * 100; { 带宽百分比 } PERCENT_B := (CLOSE - LOWER) / (UPPER - LOWER) * 100; { %B指标 } { 观察带宽收缩状态 } SQUEEZE : BAND_WIDTH < LLV(BAND_WIDTH, 50); { 当前带宽处于近50日最低水平 } DRAWICON(SQUEEZE, MID, 4); { 显示菱形标记，提示变盘可能 } BAND_WIDTH 反映通道宽度变化，窄带常预示即将爆发大行情。 %B 指标衡量价格在布林带中的相对位置，100表示触及上轨，0表示触底。 这两个衍生指标极大增强了原系统的信息密度，已成为现代布林策略的标准组成部分。 6.2.2 上下轨边界动态扩展机制及其市场含义 布林带最显著特征是其“弹性边界”，能随市场波动自动调节宽度。这种非刚性结构使其优于固定百分比通道（如唐奇安通道），更能适应牛熊切换环境。 例如，在财报发布前后，股价剧烈波动导致σ上升，上下轨迅速拉开，防止因静态阈值造成误判；而在节假日休市期间，波动收敛，通道收窄，提示观望为主。 我们可通过表格对比不同市场阶段的表现： 市场状态 波动率 布林带形态 交易意义 强势上涨 高 通道向上扩张，价格沿上轨运行 持有或顺势加仓 震荡整理 低 通道横向收窄，价格来回穿越中轨 观望或高抛低吸 突破启动 由低到高 通道由窄突然打开，价格突破上轨 关注新趋势确立 回调修复 中等 价格回落至中轨附近获得支撑 寻找二次进场点 趋势衰竭 高但无方向 价格反复冲破上下轨后失效 警惕反转风险 此外，还可利用 DRAWLINE 绘制动态支撑阻力线： { 自动连接近期低点形成趋势线 } LOW_SUPPORT : LLV(LOW, 10); DRAWLINE(L=LOW_SUPPORT, LOW, REF(L=LOW_SUPPORT,1)=0, REF(LOW,1), 1), COLORYELLOW; 此类扩展功能使得BOLL不再局限于被动观察，而是成为主动决策支持系统的一部分。 6.3 指标集成与复合视图展示 单独使用KDJ或BOLL虽有一定效果，但存在局限性。KDJ滞后性强、易漂移；BOLL无法判断动量方向。唯有将二者有机结合，并辅以坐标规范与界面美化，才能真正发挥“1+1>2”的协同效应。 6.3.1 在同一副图中叠加多个技术指标的方法 通达信允许在同一图表区域绘制多个指标，前提是合理规划Y轴尺度与图层顺序。以下是一个集成KDJ+BOLL的完整副图设计方案： { === 参数区 === } N_KDJ := 9; M1_K := 3; M2_D := 3; N_BOLL := 20; K_BOLL := 2; { === KDJ部分 === } LL_K := LLV(LOW, N_KDJ); HH_K := HHV(HIGH, N_KDJ); RSV := IF(HH_K > LL_K, (CLOSE - LL_K)/(HH_K - LL_K)*100, 50); K_LINE : SMA(RSV, M1_K, 1); D_LINE : SMA(K_LINE, M2_D, 1); J_LINE : 3*K_LINE - 2*D_LINE; { === BOLL部分 === } MID_BOLL := MA(CLOSE, N_BOLL); SIGMA_BOLL := STD(CLOSE, N_BOLL); UPPER_BOLL := MID_BOLL + K_BOLL * SIGMA_BOLL; LOWER_BOLL := MID_BOLL - K_BOLL * SIGMA_BOLL; { === 图形输出 === } PARTLINE(CLOSE > UPPER_BOLL, CLOSE), COLORRED; { 突破上轨标红 } PARTLINE(CLOSE < LOWER_BOLL, CLOSE), COLORBLUE; { 跌破下轨标蓝 } FILLRGN(UPPER_BOLL, LOWER_BOLL), COLORRGB(30,30,30); MID_BOLL, COLORWHITE, LINETHICK2; K_LINE, COLORYELLOW; D_LINE, COLORCYAN; J_LINE, COLORPURPLE; { === 辅助网格与参考线 === } DRAWHLINE(80), COLORGRAY, DASHDOT; DRAWHLINE(20), COLORGRAY, DASHDOT; 该代码实现了： - 同时绘制BOLL通道与KDJ三线； - 使用半透明填充增强通道辨识； - 添加水平参考线（80/20）辅助超买超卖判断； - 利用 PARTLINE 突出极端价格行为。 6.3.2 自定义坐标轴与网格线提升可读性 为避免KDJ与股价数值混杂导致刻度混乱，推荐使用“主图+BOLL + 副图+KDJ”的双窗布局。但在单图模式下，可通过 SETPIXEL 或 DRAWRECTREL 模拟分区效果。 另一种高级技巧是使用 VALUEWHEN 锁定基准值，统一量纲： { 将KDJ归一化至0~1区间，与价格同比例显示 } K_NORM := K_LINE / 100 * (HIGH - LOW) + LOW; D_NORM := D_LINE / 100 * (HIGH - LOW) + LOW; J_NORM := J_LINE / 100 * (HIGH - LOW) + LOW; PLOTLINE(K_NORM), COLORYELLOW; PLOTLINE(D_NORM), COLORCYAN; 尽管这种方法牺牲了直观性，但在特定算法交易场景中有助于实现统一度量。 最终效果应达到如下目标： - 主要趋势由BOLL引导； - 动量变化由KDJ反馈； - 交叉信号通过图标/文字明确提示； - 整体界面清爽、重点突出。 综上所述，KDJ与BOLL的工程化实现不仅是语法层面的编码任务，更是对金融市场微观结构的理解与表达。通过精细化建模、动态参数管理和多维可视化设计，可大幅提升策略的实用性与专业水准。 7. 多条件选股、五彩K线与预警系统的综合开发实战 7.1 条件选股公式的逻辑架构与实现路径 在通达信系统中，条件选股是量化交易策略落地的核心环节。其本质是通过编程语言定义一组或多组市场行为特征，筛选出满足特定技术形态或基本面指标的股票池。一个高效的选股公式需具备清晰的逻辑层级、低误报率以及良好的可扩展性。 7.1.1 突破均线系统与MACD金叉信号的联合判定 以“股价上穿60日均线 + MACD金叉”为例，构建复合型选股逻辑： // 参数定义 N := 60; SHORT := 12; LONG := 26; M := 9; // 均线突破判断 MA_N := MA(CLOSE, N); CROSS_MA := CROSS(CLOSE, MA_N); // MACD金叉计算 DIF: EMA(CLOSE, SHORT) - EMA(CLOSE, LONG); DEA: EMA(DIF, M); MACD_CROSS := CROSS(DIF, DEA) AND DIF < 0; // 零轴下方金叉更可靠 // 联合条件输出（返回TRUE表示选中） SELECT_SIGNAL: CROSS_MA AND MACD_CROSS AND VOL > MA(VOL, 5)*1.5; 参数说明： - CROSS 函数用于检测上穿事件； - VOL > MA(VOL,5)*1.5 加入成交量放大过滤，提升信号有效性； - 所有布尔表达式最终合并为单一输出变量 SELECT_SIGNAL ，供系统识别。 该策略在实盘测试中对趋势启动初期捕捉准确率较高，尤其适用于震荡后突破场景。 7.1.2 多因子加权评分模型在选股中的拓展应用 进阶方法可引入评分机制，将多个独立因子标准化并赋予权重，形成综合得分： 因子类别 计算方式 权重 动量因子 CLOSE / REF(CLOSE, 20) > 1.1 30% 成交量增长 VOL / MA(VOL, 5) > 1.8 25% MACD状态 DIF > DEA AND DIF > 0 20% 波动率压缩 (HHV(HIGH, 10) - LLV(LOW, 10)) / CLOSE < 0.08 15% 资金流入 BIGORDER(3) > 0 10% 代码实现如下： Momentum_Score := IF(CLOSE / REF(CLOSE, 20) > 1.1, 1, 0) * 30; Volume_Score := IF(VOL / MA(VOL, 5) > 1.8, 1, 0) * 25; MACD_Score := IF(DIF > DEA AND DIF > 0, 1, 0) * 20; Volatility_Score := IF((HHV(HIGH,10)-LLV(LOW,10))/CLOSE < 0.08, 1, 0) * 15; Fund_Score := IF(BIGORDER(3) > 0, 1, 0) * 10; Total_Score := Momentum_Score + Volume_Score + MACD_Score + Volatility_Score + Fund_Score; RANK_RESULT: Total_Score >= 70; // 总分达70以上视为优质标的 此模型支持灵活调整权重配置，便于适配不同市场周期下的选股偏好。 7.2 五彩K线的颜色映射规则与形态识别 五彩K线通过颜色编码增强K线图的信息密度，使交易者能快速识别关键形态。 7.2.1 不同颜色对应买卖信号的程序化设定 使用 STICKLINE 和 DRAWCOLOR 实现自定义着色： // 阳包阴看涨形态（红K覆盖前绿K） BullEngulfing := CLOSE > OPEN AND REF(CLOSE,1) < REF(OPEN,1) AND CLOSE > REF(OPEN,1) AND OPEN < REF(CLOSE,1); STICKLINE(BullEngulfing, LOW, HIGH, 0.8, 0), COLORRED; // 阴包阳看跌形态 BearEngulfing := CLOSE < OPEN AND REF(CLOSE,1) > REF(OPEN,1) AND CLOSE < REF(OPEN,1) AND OPEN > REF(CLOSE,1); STICKLINE(BearEngulfing, LOW, HIGH, 0.8, 0), COLORGREEN; 7.2.2 经典K线组合模式匹配算法 结合函数 REF , COUNT , FILTER 实现“早晨之星”检测： MorningStar := REF(CLOSE,2)/REF(OPEN,2) < 0.97 AND // 第一天大阴线 ABS(REF(OPEN,1)-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1) < 0.02 AND // 第二天十字星 REF(LOW,1) < MIN(REF(LOW,2), REF(LOW,0)) AND CLOSE/OPEN > 1.03 AND CLOSE > REF(HIGH,1); // 第三天阳线反包 DRAWICON(MorningStar, LOW*0.99, 1), COLORBLUE; 上述逻辑可在日线级别自动标注潜在底部反转信号。 7.3 实时预警系统搭建与通知机制配置 7.3.1 设置涨停、跌停、指标阈值触发的预警条件 预警公式独立运行于后台，实时扫描行情数据流： LimitUp := C >= ZTPRICE(REF(C,1), 0.1); // 涨停判断（考虑除权） RSI_Overbought := RSI(CLOSE, 6) > 85; AlertCondition := LimitUp OR RSI_Overbought; ALERT(AlertCondition, '【警告】股价触及涨停或RSI超买！'); 7.3.2 自定义弹窗提醒、声音报警与外部接口推送集成 通达信支持 .dll 插件调用，可通过第三方工具如 WePush 或 Python Socket服务 实现微信/钉钉推送： graph TD A[通达信预警触发] --> B{是否启用外联?} B -- 是 --> C[调用API_SendMessage.dll] C --> D[发送JSON至消息网关] D --> E[企业微信/钉钉接收通知] B -- 否 --> F[本地播放alarm.wav] 需确保防火墙开放端口，并配置安全令牌防止滥用。 7.4 公式全生命周期管理与实盘适应性优化 7.4.1 公式保存、版本控制与公式库分类管理 建议采用命名规范： - SEL_均线突破_MACD_v2 - KLINE_早晨之星_增强版 - ALERT_资金异动监控_2025Q1 利用文件夹结构组织： /Formulas/ ├── Selection/ ├── ColorKLine/ └── Alerts/ 7.4.2 回测验证、盘中调试与动态参数调整策略 使用历史回测功能检验胜率： BACKTEST_DAYS := 250; WinCount := SUM(SELECT_SIGNAL AND REF(CLOSE,1) < REF(CLOSE,5)*1.1, BACKTEST_DAYS); HitRate := WinCount / BACKTEST_DAYS * 100; DRAWTEXT(1, HIGH, '命中率：'+NUMTOSTR(HitRate,2)+'%'); 支持通过输入框动态调节参数： INPUT(N, 60, 5, 200); // 用户可调窗口期 7.4.3 多公式组合构建智能决策支持系统 将选股、五彩K线、预警三类模块联动，形成闭环策略体系： flowchart LR Sel[选股公式输出候选池] --> Warn[预警系统持续监控] Warn --> Color[五彩K线辅助确认形态] Color --> Trade[人工/自动下单] Trade --> Log[记录执行结果反馈优化] 各模块间通过共享变量或数据库接口通信，实现策略协同进化。 本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：通达信是国内主流的金融证券分析工具，支持用户通过TDX语言自定义技术指标、选股条件、五彩K线和预警系统。本教程系统讲解通达信公式的编写方法，涵盖基础知识、核心语法结构、常用技术指标（如MACD、KDJ、BOLL）实现、条件选股逻辑、K线形态识别及实时预警设置等内容。通过公式管理、调试与进阶技巧的学习，帮助投资者构建个性化分析模型，提升股市决策效率与实战能力。适合初学者与进阶交易者系统学习与实践应用。 本文还有配套的精品资源，点击获取