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欧耐尔指标.doc

上传人:diqiuren3210 2022/8/9 文件大小:207 KB

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欧耐尔指标.doc

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文档介绍

文档介绍:
(RPS),在网上搜索了一下,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:股票当前价格与一年前价格相比的涨跌幅度为个股相对强弱,
(RPS),在网上搜索了一下,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:股票当前价格与一年前价格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,一定程度上能够反映强弱,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:通过扩展数据排序,建立扩展数据。大智慧L2具有此功能,其他软件不熟悉,朋友们可以自己采用这个思路来做。见图示:
  上图是扩展数据建立的设置,下图是需要建立的几个排序周期,分别是年、周、月、季度,通过上面的设置参数来实现,周是5日、月是20日,季度是60日。希望动态更新的可以选中上面的“同步更新动态数据”。每日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,反应了风险收益,作为参考。
大智慧没有取得A股所有股票个数的函数,只好用参数N实现,有新股上市了,大家可以设置参数N。
欧奈尔RPS原意中排序是0-99,本公式是1-100来排序,效果是相同的。
中国是个投机市,设置多种周期RPS可以辨识个股在不同周期上强弱程度。特别是目前阶段,只是单纯看长期RPS是不合适的。
给指标取名为RPS,我们就完成了RPS指标,可作为附图展示在个股K线图中。如图:
  
第四步:选股公式
周RPS:=""