㈠ 您好，剛查資料，查找倍量上漲的股票看到您寫的一個公式挺好的，想向您學習條件選股。
XG:VOL/REF(VOL,1)>=2 AND VOL/REF(VOL,1)<=2.1;
同花順成交量倍量選股
㈡ 請幫忙編寫二十日內第二次出現倍量時的選股公式（是昨日量的3倍）
可以編寫二十日內出現第二次成交量是昨日3倍的選股公式，只要第二次出現是嗎，如果是多次出現都排除是嗎。可以編寫。
㈢ 如何用統計學來發現規律，發明指標實際樣例！
突然奇想，我想了解大盤每天的漲家數量與跌家數量與大盤每天實際收盤之間的關系，是否存在客觀規律呢？是否可以按照規律來發明指標來指導操作呢？帶著這個想法，開始工作。
2、第二步，引入變數跌漲比zdb，表示為ds/zs
3、第三步，考察各變數間是否存在某種線性系
發現：收盤分別與漲家數、跌家數、關跌漲比之間沒有太大的線性關聯性。那就沒有辦法用這些變數直接來預測收盤，再想想，有沒有其他好方法。。。。
4、第四步，引進新變數，如果今天的收盤價高於昨天的收盤價，那麼變數zdbvalue為1，反之為0，白話一點就是如果今天漲了，變數為1，如果跌了，變數值為0.
這個變數標記每天的漲跌，然後來考察與跌漲比的關系。
由此聯想到了二元logistic模型來做分析，看每天的漲跌與跌漲比之間有何關系。
得到大盤漲跌的模型（根據統計學原則，這個模型擬合得非常好，這里省去證明過程）：
zdvalue=1.70510-1.26517*zdb，根據模型，我們來做預測值，列在excel表中與真實值進行比較分析
發現根據跌漲比來預測當天的大盤收盤是漲還是跌，結果實際預測值為0.64或其他一些數據，這不坑爹嘛。。。。。不要急，還要進行再次數據擬合處理，要讓那些小數點的預測值形成1或0，且擬合的數據最大限度符合樣本歷史的大盤實際漲跌的數據，損失最小。
5、第五步，處理閥值alpha，讓產生的預測值與實際值擬合最好。
發現，當alpha=0.37時，預測出現錯誤的次數最少，為357次，即錯誤率=357/3117=11.4%，即用此方法，有將近90%的准確率。
從上面看，predict_alpha即為預測值，與實際值是一樣的。我們再看看最近的實際值與我做的模型的預測值，完全一致，這就是統計學模型的威力!
也就是說，漲跌家數之比與大盤的漲跌之間存在著不以人意志為轉移的客觀規律，這個規律並不是肉眼能看出來的，而是必須要用統計學來總結的，並且是可靠的。
同時根據模型，1.70510-1.26517*zdb0.37，可以計算出來zdb<1.055273時，大盤為漲，反之為跌。因此作圖可見：
符合內在統計學規律的自創指標新鮮出爐了！
這就是整個指標創立的過程，魔師所有的指標的來源全部是一步步這么來得，沒有臆斷，只有統計學的支撐！
㈣ 求通達信主圖源碼：倍量柱其後三天價升量縮被確認為『黃金柱』，遂在該量柱最低價畫橫線向右延伸，謝謝
倍量柱:=V/REF(V,1)>2;
價升:=COUNT(C>REF(C,1),3);
量縮:=COUNT(VOL<REF(VOL,1),3);
黃金柱:=IF(價升 AND 量縮,倍量內柱容,DRAWNULL);
STICKLINE(黃金柱,H,L,1,0),COLORYELLOW;
DRAWTEXT(黃金柱,L*1.01,'___________________________'),COLORYELLOW;
㈤ 在測量學中，衡量觀測精度的指標有
測角中誤差
測距中誤差
閉合差
限差
相對中誤差等
㈥ 麻煩老師編一個選股公式，5、10、20、60均線多頭排列，倍量上穿60線，謝謝！
MA5:=MA(C,5);
MA10:=MA(C,10);
MA20:=MA(C,20);
MA60:=MA(C,20);
MA5>MA10 AND MA10>MA20 AND CROSS(MA20,MA60) AND VOL>REF(VOL,1)*2;
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