|
利用長假，重新閱讀經典書籍，回顧檢討近期操作，歐奈爾主要的一個指標就是相對強弱（RPS），在網上搜索了一下，竟然沒有找到能夠完全體現歐奈爾思路的，書中說明的是年相對強弱：股票當前價格與一年前價格相比的漲跌幅度為個股相對強弱，與市場中所有股票排序相比，取值0-99，為個股在市場中其他股票相比的年度相對強弱。大于80以上才可能是龍頭目標。因此，RPS指標的目的是發(fā)現市場中相對強勢的股票。 網絡上普遍存在的公式是用個股漲跌幅與大盤相比，實際上個股與市場平均漲跌幅的相對強弱，一定程度上能夠反映強弱，但與RPS原意還存在差距。經過一段時間的思考，終于找到合適的解決方案，共享給大家。 第一步：編寫個股相對強弱公式，源碼如下： INPUT:N(250,1,1000); StockRPS:((C-REF(C,N))/REF(C,N))*100; 取名為“RPS引用”。 第二步：通過擴展數據排序，建立擴展數據。大智慧L2具有此功能，其他軟件不熟悉，朋友們可以自己采用這個思路來做。見圖示：   上圖是擴展數據建立的設置，下圖是需要建立的幾個排序周期，分別是年、周、月、季度，通過上面的設置參數來實現，周是5日、月是20日，季度是60日。希望動態(tài)更新的可以選中上面的“同步更新動態(tài)數據”。每日收盤時會自動更新這些數據。 好了，這樣我們就對所有股票進行了強弱排序，這還不夠，此種排序是1-1575，因為兩市加起來是1575只股票。是個股漲跌幅排序，不是相對強弱排序。 第三步：編寫指標，調用擴展數據，進行相對強弱排序，源碼如下： INPUT:N(1575,1,5000); BETA系數:BETA(10),COLORYELLOW,LINETHICK0; 周RPS:(1-EXTDATA(2)/N)*100,COLORCYAN,PRECIS2; 月RPS:(1-EXTDATA(3)/N)*100,COLORYELLOW,LINETHICK2,PRECIS2; PARTLINE(月RPS,月RPS>=90,RGB(255,0,0)),LINETHICK2,PRECIS2; 季RPS:(1-EXTDATA(4)/N)*100,COLORMAGENTA,PRECIS2; 年RPS:(1-EXTDATA(1)/N)*100,COLORGREEN,PRECIS2,LINETHICK2; BETA系數與相對強弱無關，反應了風險收益，作為參考。 大智慧沒有取得A股所有股票個數的函數，只好用參數N實現，有新股上市了，大家可以設置參數N。 歐奈爾RPS原意中排序是0-99，本公式是1-100來排序，效果是相同的。 中國是個投機市，設置多種周期RPS可以辨識個股在不同周期上強弱程度。特別是目前階段，只是單純看長期RPS是不合適的。 給指標取名為RPS，我們就完成了RPS指標，可作為附圖展示在個股K線圖中。如圖：  第四步：選股公式 周RPS:="RPS.周RPS"; 月RPS:="RPS.月RPS"; 季RPS:="RPS.季RPS"; 年RPS:="RPS.年RPS"; (年RPS+季RPS+月RPS+2*周RPS)/5>=90; 相對強弱反應了在一個周期內股票強弱，在大盤目前情況下，長期和中期趨勢是下跌的，短期趨勢是上升，那么就需要用短、中周期相對強弱來評估股票。選股公式只是一個例子，告訴大家編寫方法，大家可以依據需要來編寫自己的選股公式。下面是此選股公式選出的股票  第5步：動態(tài)排序。這個很簡單，輸入"60"，顯示所有A股的動態(tài)顯示牌，標題欄中增加表項，選擇RPS指標，可分別用年、季度、月和周實現動態(tài)排序。具體操作請參考大智慧用戶手冊。 總結和問題： 由于大智慧自定義指標能力問題，一些思路還無法實現，希望大家一起討論。 1、大盤與個股相對強弱。這方面指標很多，google一下就有很多，可自行選擇； 2、個股與個股之間相對強弱，就是RPS； 3、板塊相對強弱。大智慧L2擴展數據中沒有單獨對板塊指數排序功能，雖然大智慧有板塊指數設置功能，但實現還很不完善。板塊數據沒有合適函數來調用。 作出買賣決策，通常依照的順序應該是長期趨勢-中期趨勢-短期趨勢，個股選擇通常順序是大盤-板塊-個股，這樣才能夠更為穩(wěn)健獲利。有空研究一下飛狐，據說公式能力比較強，看是否能夠開發(fā)出這些工具利用長假，重新閱讀經典書籍，回顧檢討近期操作，歐奈爾主要的一個指標就是相對強弱（RPS），在網上搜索了一下，竟然沒有找到能夠完全體現歐奈爾思路的，書中說明的是年相對強弱：股票當前價格與一年前價格相比的漲跌幅度為個股相對強弱，與市場中所有股票排序相比，取值0-99，為個股在市場中其他股票相比的年度相對強弱。大于80以上才可能是龍頭目標。因此，RPS指標的目的是發(fā)現市場中相對強勢的股票。 網絡上普遍存在的公式是用個股漲跌幅與大盤相比，實際上個股與市場平均漲跌幅的相對強弱，一定程度上能夠反映強弱，但與RPS原意還存在差距。經過一段時間的思考，終于找到合適的解決方案，共享給大家。 第一步：編寫個股相對強弱公式，源碼如下： INPUT:N(250,1,1000); StockRPS:((C-REF(C,N))/REF(C,N))*100; 取名為“RPS引用”。 第二步：通過擴展數據排序，建立擴展數據。大智慧L2具有此功能，其他軟件不熟悉，朋友們可以自己采用這個思路來做。見圖示： 上圖是擴展數據建立的設置，下圖是需要建立的幾個排序周期，分別是年、周、月、季度，通過上面的設置參數來實現，周是5日、月是20日，季度是60日。希望動態(tài)更新的可以選中上面的“同步更新動態(tài)數據”。每日收盤時會自動更新這些數據。 好了，這樣我們就對所有股票進行了強弱排序，這還不夠，此種排序是1-1575，因為兩市加起來是1575只股票。是個股漲跌幅排序，不是相對強弱排序。 第三步：編寫指標，調用擴展數據，進行相對強弱排序，源碼如下： INPUT:N(1575,1,5000); BETA系數:BETA(10),COLORYELLOW,LINETHICK0; 周RPS:(1-EXTDATA(2)/N)*100,COLORCYAN,PRECIS2; 月RPS:(1-EXTDATA(3)/N)*100,COLORYELLOW,LINETHICK2,PRECIS2; PARTLINE(月RPS,月RPS>=90,RGB(255,0,0)),LINETHICK2,PRECIS2; 季RPS:(1-EXTDATA(4)/N)*100,COLORMAGENTA,PRECIS2; 年RPS:(1-EXTDATA(1)/N)*100,COLORGREEN,PRECIS2,LINETHICK2; BETA系數與相對強弱無關，反應了風險收益，作為參考。 大智慧沒有取得A股所有股票個數的函數，只好用參數N實現，有新股上市了，大家可以設置參數N。 歐奈爾RPS原意中排序是0-99，本公式是1-100來排序，效果是相同的。 中國是個投機市，設置多種周期RPS可以辨識個股在不同周期上強弱程度。特別是目前階段，只是單純看長期RPS是不合適的。 給指標取名為RPS，我們就完成了RPS指標，可作為附圖展示在個股K線圖中。如圖： 第四步：選股公式 周RPS:="RPS.周RPS"; 月RPS:="RPS.月RPS"; 季RPS:="RPS.季RPS"; 年RPS:="RPS.年RPS"; (年RPS+季RPS+月RPS+2*周RPS)/5>=90; 相對強弱反應了在一個周期內股票強弱，在大盤目前情況下，長期和中期趨勢是下跌的，短期趨勢是上升，那么就需要用短、中周期相對強弱來評估股票。選股公式只是一個例子，告訴大家編寫方法，大家可以依據需要來編寫自己的選股公式。下面是此選股公式選出的股票 第5步：動態(tài)排序。這個很簡單，輸入"60"，顯示所有A股的動態(tài)顯示牌，標題欄中增加表項，選擇RPS指標，可分別用年、季度、月和周實現動態(tài)排序。具體操作請參考大智慧用戶手冊。 總結和問題： 由于大智慧自定義指標能力問題，一些思路還無法實現，希望大家一起討論。 1、大盤與個股相對強弱。這方面指標很多，google一下就有很多，可自行選擇； 2、個股與個股之間相對強弱，就是RPS； 3、板塊相對強弱。大智慧L2擴展數據中沒有單獨對板塊指數排序功能，雖然大智慧有板塊指數設置功能，但實現還很不完善。板塊數據沒有合適函數來調用。 作出買賣決策，通常依照的順序應該是長期趨勢-中期趨勢-短期趨勢，個股選擇通常順序是大盤-板塊-個股，這樣才能夠更為穩(wěn)健獲利。有空研究一下飛狐，據說公式能力比較強，看是否能夠開發(fā)出這些工具 |
|
|
來自： 桃花背 > 《CAN SLIM》
