macd二次翻红选股指标公式

macd二次翻红选股指标公式
MACD（Moving Average Convergence Divergence，即移动MACD（Moving Average Convergence Divergence，即移动平均收敛/发散）是一种常用的技术分析指标，用于研究股票价格的趋势。

二次翻红选股指标是指在MACD指标中，当MACD线从下方向上穿过零轴，然后再向下穿过零轴，最后再次向上穿过零轴时，被认为是一个买入信号。

MACD二次翻红选股指标公式如下：
1. 计算EMA（指数移动平均）：EMA12 = 前一日EMA12 * 11/13 + 今日收盘价 * 2/13
EMA26 = 前一日EMA26 * 25/27 + 今日收盘价 * 2/27
2. 计算DIF（差离值）：DIF = EMA12 - EMA26
3. 计算DEA（讯号线）：DEA = 前一日DEA * 8/10 + DIF * 2/10
4. 计算MACD柱状图：MACD = (DIF - DEA) * 2
5. 判断二次翻红条件：当MACD线从下方向上穿过零轴，然后再向下穿过零轴，最后再次向上穿过零轴时，认为是一个买入信号。

以下是一个简单的Python代码示例，用于计算MACD二次翻红选股指标：
python
import pandas as pd
import numpy as np
def calculate_ema(prices, days):
ema = [0] * len(prices)
ema[0] = prices[0]
multiplier = 2 / (days + 1)
for i in range(1, len(prices)):
ema[i] = (prices[i] - ema[i - 1]) * multiplier + ema[i - 1] return ema
def calculate_macd(prices, short_days=12, long_days=26):
short_ema = calculate_ema(prices, short_days)
long_ema = calculate_ema(prices, long_days)
dif = [short_ema[i] - long_ema[i] for i in range(len(prices))] dea = calculate_ema(dif, 9)
macd = [dif[i] - dea[i] for i in range(len(prices))]
return dif, dea, macd
def find_buy_signals(macd):
buy_signals = []
for i in range(len(macd)):
if macd[i][-1] > 0 and macd[i][-2] < 0 and macd[i][-3] < 0: buy_signals.append(i)
return buy_signals
# 示例数据
prices = [100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119]
buy_signals = find_buy_signals(calculate_macd(prices))
print("买入信号位置：", buy_signals)
请注意，这个示例仅用于演示目的，实际应用中需要根据具体的股票数据进行调整。