手机自编指标实时更新？当前行情真能精准预判？

摘要： 在现有App（如东方财富、同花顺）中使用其内置的公式编辑器：这是最简单、最直接的方式，适合大多数普通用户，使用独立的编程工具（如Python）进行数据获取和指标计算：这更灵活、功能...

1. 在现有App（如东方财富、同花顺）中使用其内置的公式编辑器：这是最简单、最直接的方式，适合大多数普通用户。
2. 使用独立的编程工具（如Python）进行数据获取和指标计算：这更灵活、功能更强大，但需要一定的编程知识。

我会从最简单的方式开始,逐步深入。

在股票App中自编指标（推荐新手）

国内主流的股票App（如东方财富、同花顺、通达信手机版）都提供了强大的公式编辑功能，用户可以直接在App里编写、保存和使用自己的指标。

以“东方财富”App为例（操作逻辑大同小异）

第一步：进入公式编辑器

1. 打开东方财富App,进入任意一只股票的K线图页面。
2. 点击K线图下方的指标栏（通常是“MACD”、“KDJ”等）。
3. 在弹出的指标列表中,找到并点击 “公式编辑器” 或 “自编指标”。

第二步：编写你的第一个指标——简单移动平均线

我们来创建一个最简单的指标：5日均线和20日均线的组合，并让它们以不同颜色显示。

1. 在公式编辑器中,点击右上角的 “新建” 按钮。

2. 填写公式信息：

   • 公式名称: 我的双均线
   • 公式描述: 显示5日和20日均线
   • 公式类型: 选择 技术指标公式
   • 显示在副图: 勾选此项（均线通常显示在主K图下方）。

3. 编写公式代码,代码的核心是调用系统内置的函数来计算均线。

   

   // 我的双均线
   // 简单移动平均线
   MA5:MA(CLOSE,5), COLORRED; // 5日均线，用红色显示
   MA20:MA(CLOSE,20), COLORGREEN; // 20日均线，用绿色显示

   代码解释:

   • MA(CLOSE, N) 是一个内置函数，表示计算收盘价的N日简单移动平均。
   • CLOSE 是系统变量，代表当天的收盘价。
   • MA5: 和 MA20: 是你给这两条均线起的名字，在图表上会显示。
   • COLORRED 和 COLORGREEN 是颜色指令，让均线分别显示为红色和绿色。

4. 点击右上角的 “保存”。

第三步：使用你的新指标

1. 保存后,会自动返回到指标列表页面。
2. 在列表中找到你刚刚创建的 “我的双均线”，点击它。
3. 你的K线图下方就会同时显示红色的5日均线和绿色的20日均线了！

常用函数和编写技巧

要编写更复杂的指标,你需要了解一些常用函数：

进阶示例：编写一个“金叉死叉”提醒指标

这个指标会在5日均线上穿20日均线（金叉）时，在K图上画一个向上箭头；在下穿（死叉）时，画一个向下箭头。

// 金叉死叉提醒
// 在5日均线上穿/下穿20日均线时绘制图标
DRAWICON(CROSS(MA(CLOSE, 5), MA(CLOSE, 20)), LOW, 1); // 金叉，在最低价位置画向上箭头
DRAWICON(CROSS(MA(CLOSE, 20), MA(CLOSE, 5)), HIGH, 2); // 死叉，在最高价位置画向下箭头

使用Python自编指标（推荐进阶用户）

这种方式让你完全掌控数据和指标的计算逻辑,可以实现任何你想要的复杂策略，并且可以结合自动化交易。

第一步：安装必要的库

你需要Python,并安装以下库：

• tushare 或 akshare：用于获取股票行情数据。
• pandas：用于数据处理和分析。
• matplotlib 或 mplfinance：用于绘制K线图和指标。

pip install tushare pandas matplotlib mplfinance

（tushare需要获取免费的API Token，akshare则更简单，通常无需Token）。

第二步：编写Python代码

下面是一个完整的示例,获取某只股票的数据，并计算和绘制MACD指标。

import akshare as ak
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
# 1. 获取股票数据 (以平安银行为例)
# akshare接口会返回一个DataFrame，包含OHLCV数据
stock_code = "000001" # 平安银行
df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code, period="daily", start_date="20250101", end_date="20251231", adjust="qfq")
# 2. 数据预处理
# 重命名列以符合mplfinance的要求
df = df.rename(columns={
    '日期': 'Date',
    '开盘': 'Open',
    '收盘': 'Close',
    '最高': 'High',
    '最低': 'Low',
    '成交量': 'Volume'
})
# 将日期列设置为索引，并转换为datetime格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
# 3. 计算自编指标 (这里我们计算MACD作为示例)
def calculate_macd(data, fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9):
    """
    计算MACD指标
    """
    exp1 = data['Close'].ewm(span=fast_period, adjust=False).mean()
    exp2 = data['Close'].ewm(span=slow_period, adjust=False).mean()
    macd_line = exp1 - exp2
    signal_line = macd_line.ewm(span=signal_period, adjust=False).mean()
    histogram = macd_line - signal_line
    return macd_line, signal_line, histogram
df['MACD'], df['SIGNAL'], df['HIST'] = calculate_macd(df)
# 4. 绘制K线图和指标
# 将MACD指标数据添加到用于绘制的字典中
macd_data = {
    'MACD': df['MACD'],
    'SIGNAL': df['SIGNAL'],
    'HIST': df['HIST']
}
# 使用mplfinance绘制
# 添加一个额外的面板来显示MACD指标
mpf.plot(df, 
         type='candle',         # 绘制K线
         mav=(5, 20, 60),       # 添加5, 20, 60日均线
         volume=True,           # 显示成交量
         title=f'{stock_code} K线与MACD指标',
         style='yahoo',         # 使用yahoo风格
         addplot=mpf.make_addplot(macd_data, panel=1, type='bar', width=0.7, color='grey') # 在第二个面板绘制MACD柱状图
        )

这段代码做了什么？

1. 获取数据：使用akshare库获取平安银行2025年的日线数据。
2. 处理数据：将数据整理成mplfinance库需要的格式。
3. 计算指标：我们定义了一个calculate_macd函数，手动计算了MACD线、信号线和柱状图。你可以在这里替换成任何你自己的指标计算逻辑，比如计算布林带、RSI等。
4. 绘制图表：使用mplfinance将K线、成交量和我们计算出的MACD指标清晰地展示在两个不同的面板上。

Python方式的优势

• 灵活性：可以实现任何复杂的数学模型和交易策略。
• 自动化：可以编写脚本，定时获取数据、计算指标、发送警报（如邮件、微信）。
• 回测：可以方便地使用历史数据来测试你的指标策略在过去的表现（回测）。
• 可扩展性：可以轻松接入其他数据源（如财务数据、新闻舆情）和其他工具（如机器学习库）。

总结与建议

给你的建议：

• 如果你是新手：从方式一开始，尝试在东方财富或同花顺里编写一些简单的均线、金叉死叉指标，这能帮助你快速理解技术指标的本质。
• 如果你有一定基础，想做得更深入：学习方式二，Python为你打开了一扇通往量化世界的大门，让你从“看指标”升级到“创造和测试指标”。

希望这个详细的指南能帮助你开启自编指标的旅程！