欧耐尔指标.docx

文档介绍：.

（RPS），在网上搜寻了一下，竟然没有找到能够完全体现欧奈尔思路的，书中说明的
是年相对强弱：股票目前价钱与一年前价钱相比的涨跌幅度为个.

（RPS），在网上搜寻了一下，竟然没有找到能够完全体现欧奈尔思路的，书中说明的
是年相对强弱：股票目前价钱与一年前价钱相比的涨跌幅度为个股相对强弱，与市场中所有股票排序相比，取值0-99，为个股在市场
中其他股票相比的年度相对强弱。大于80以上才可能是龙头目标。因此，RPS指标的目的是发现市场中相对强势的股票。
网络上普遍存在的公式是用个股涨跌幅与大盘相比，实际上个股与市场平均涨跌幅的相对强弱，一定程度上能够反应强弱，但与RPS原意还存在差距。经过一段时间的思考，终于找到合适的解决方案，共享给大家。
第一步：编写个股相对强弱公式，源码如下：
INPUT.:N(250,1,1000);
StockRPS:((C-REF(C,N))/REF(C,N))*100;
取名为“RPS引用”。
第二步：经过扩展数据排序，成立扩展数据。大智慧L2拥有此功能，其他软件不熟悉，朋友们能够自己采用这个思路来做。见图
'.
.
示：
上图是扩展数据成立的设置，下列图是需要成立的几个排序周期，分别是年、周、月、季度，经过上面的设置参数来实现，周是
5
日、月是20日，季度是60日。希望动向更新的能够选中上面的“同步更新动向数据”。每天收盘时会自动更新这些数据。
好了，这样我们就对所有股票进行了强弱排序，这还不够，此种排序是
1-1575，因为两市加起来是1575只股票。是个股涨跌幅排
序，不是相对强弱排序。
第三步：编写指标，调用扩展数据，进行相对强弱排序，源码如下：
INPUT.:N(1575,1,5000);
BETA系数: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系数与相对强弱无关，反响了