筹码峰公式如何编写筹码峰系数的算法

筹码峰公式如何编写？

突破筹码峰选股公式：

A:=WINNER(C)*100;

CM:=A40 AND A58;

B:=MA(C,5)MA(C,10) AND MA(C,5)MA(C,20);

MTM:=CLOSE-REF(CLOSE,1);

ZLGJ:=100*EMA(EMA(MTM,9),9)/EMA(EMA(ABS(MTM),9),9);

MAZL:=MA(ZLGJ,5);

XG:ZLGJMAZL AND CM AND VREF(V,1)*1.1 AND B;

筹码峰系数的算法？

筹码峰系数是用于衡量筹码分布的不均匀程度的指标。计算筹码峰系数的算法请看下方具体内容：第一，将筹码根据大小进行排序。然后，计算筹码的峰值，即筹码数量最多的那个大小的筹码数量。

，计算筹码峰系数，即筹码峰值与总筹码数量的比值。筹码峰系数越接近1，表示筹码分布越均匀；越接近0，表示筹码分布越不均匀。这个算法能有效的帮分析筹码分布情况，针对投资决策和风险管理具有一定的参考价值。

筹码峰系数是一种度量市场情绪的指标，可以通过计算股票全部持有者的成本分布来确定。算法公式为：筹码峰系数 = (现目前股价 - 筹码分布中位数) / 筹码分布标准差。这当中，筹码分布指的是全部持有该股票的人的成本价格，中位数是全部成本价格排列后的中间值，标准差是离散程度的度量指标。筹码峰系数越高，代表市场情绪越悲观，反之越高。

筹码峰指标怎么调出来？

筹码调出来的方式：

1、打开电脑，下载并打开通达信软件。

2、点击一家上市公司。

3、点击日K线。

4、点击屏幕右下角的更多选项。

5、选择筹码分析选项。

6、点击筹码分析选项后面，通达信电脑版筹码就调出来了，可在走势图的右边查看筹码分布。

筹码峰集中度如何计算？

筹码峰集中度可以通过计算股票或资产市场上的Gini系数或赫芬达尔指数来量。这些指标可用于评估市场上股票或资产的分布程度，以此了解市场参加者针对特定股票或资产的持有情况。

计算筹码峰集中度的一种经常会用到方式是以下步骤：

1. 获取股票或资产的持仓数据：收集市场上对应股票或资产的持仓数据，一般涵盖市场参加者持有的股票或资产数量还有对应的价值。

2. 计算总持有量：将全部市场参加者的持有量累加得到总持有量。

3. 计算持有量比例子：计算每个市场参加者持有量占总持有量的占比。

4. 排序：根据市场参加者持有量比例进行排序，从高到低排列。

5. 计算积累比例子：对排序后的市场参加者持有量比例进行累加，以计算积累持有量比例。

6. 计算Gini系数或赫芬达尔指数：按照积累持有量比例计算Gini系数或赫芬达尔指数。这些指标的计算公式和方式可以通过统计学和经济学的考点归纳进行进一步了解。

需要大家特别注意的是，计算筹码峰集中度的方式和指标可能因详细的研究目标和市场情境而带来一定不一样。在实质上应用中，建议参考有关的研究文献、市场报告，或寻找专业人才士的详细指导和建议，以选择合适的计算方式和指标。

通达信筹码峰当天百分之90成本数值比前一天减少0.5以上公式源码？

针对通达信的筹码峰（即筹码集中度）计算公式为：

```

CHP = (H - L) / C

```

这当中，CHP代表筹码集中度，H代表当天的最高价，L代表当天的最低价，C代表当天的收盘价。

假设你想计算筹码峰当天百分之90成本数值比前一天减少0.5以上的情况，你可以使用下面的源码示例（使用Python语言）：

```python

# 假设chip_today和chip_previous分别表示当天和前一天的筹码集中度

# 假设cost_today和cost_previous分别表示当天和前一天的百分之90成本数值

# 计算筹码峰当天百分之90成本数值的变化

cost_change = cost_previous - cost_today

# 判断是不是减少了0.5以上

if cost_change 0.5:

print(筹码峰当天百分之90成本数值比前一天减少了0.5以上)

# 注意：以上只是示例代码，详细的达到方法可能需按照你所使用的软件和数据来源进行调整。

```

请注意，以上示例代码仅提供了一种计算筹码峰当天百分之90成本数值变化的方式，详细的达到方法可能因数据来源和软件平台而异。假设你需更具体和精确的筹码峰计算方式，请参考通达信官方文档或咨询有关技术支持。

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