关于成交量指标参数设置的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
成交量指标参数设置多少最好做短线
能轻松容纳你的资金量就行，一天成交量至少超过你自身金额十倍的就行
聂小倩改编自原著同名篇章。
超过五日十日二十日均量，三根均量线金叉
再看看别人怎么说的。
成交量指标参数设置
# 参数设置
# 计算窗口大小
window_short = 11
window_long = 50
# 计算均线的参数
# 短期均线
mav_short = 5
# 长期均线
mav_long = 10
# 初始化参数
# 初始化计算窗口
window_short = int(window_short)
window_long = int(window_long)
# 初始化均线参数
mav_short = int(mav_short)
mav_long = int(mav_long)
# 计算短期均线
mav_short = data['volume'].rolling(window=window_short).mean()
# 计算长期均线
mav_long = data['volume'].rolling(window=window_long).mean()
# 计算成交量指标
data['v_ma'] = (mav_short - mav_long) / mav_long * 100
# 返回计算结果
return data
# 计算KDJ指标
def KDJ(data):
# 计算KDJ指标参数设置
# 参数设置
# 计算窗口大小
window = 9
# 计算RSV值的参数
window_rsv = 9
# 初始化参数
# 初始化计算窗口
window = int(window)
window_rsv = int(window_rsv)
# 计算RSV值
data['rsv'] = (data['close'] - data['low'].rolling(window=window_rsv).min()) / (
data['high'].rolling(window=window_rsv).max() - data['low'].rolling(window=window_rsv).min()) * 100
# 计算K值
data['K'] = data['rsv'].ewm(com=2).mean()
# 计算D值
data['D'] = data['K'].ewm(com=2).mean()
# 计算J值
data['J'] = 3 * data['K'] - 2 * data['D']
# 返回计算结果
return data
# 计算MACD指标
def MACD(data):
# 计算MACD指标参数设置
# 参数设置
# 计算短期EMA值的参数
short_ema = 12
# 计算长期EMA值的参数
long_ema = 26
# 计算DIF值的参数
m = 9
# 初始化参数
# 初始化计算短期EMA值的参数
short_ema = int(short_ema)
# 初始化计算长期EMA值的参数
long_ema = int(long_ema)
# 初始化计算DIF值的参数
m = int(m)
# 计算短期EMA值
data['ema_short'] = data['close'].ewm(span=short_ema).mean()
# 计算长期EMA值
data['ema_long'] = data['close'].ewm(span=long_ema).mean()
# 计算DIF值
data['dif'] = data['ema_short'] - data['ema_long']
# 计算DEA值
data['dea'] = data['dif'].ewm(span=m).mean()
# 计算MACD值
data['macd'] = 2 * (data['dif'] - data['dea'])
# 返回计算结果
return data
# 计算RSI指标
def RSI(data):
# 计算RSI指标参数设置
# 参数设置
# 计算窗口大小
window = 14
# 初始化参数
# 初始化计算窗口
window = int(window)
# 计算上涨的平均值
data['up_ave'] = data['close'].diff(1).apply(lambda x: x if x > 0 else 0).rolling(window=window).mean()
# 计算下跌的平均值
data['down_ave'] = abs(data['close'].diff(1).apply(lambda x: x if x < 0 else 0).rolling(window=window).mean())
# 计算RSI值
data['rsi'] = 100 - 100 / (1 + data['up_ave'] / data['down_ave'])
# 返回计算结果
return data
# 计算WR指标
def WR(data):
# 计算WR指标参数设置
# 参数设置
# 计算窗口大小
window = 10
# 初始化参数
# 初始化计算窗口
window = int(window)
# 计算最高价的最大值
data['high_max'] = data['high'].rolling(window=window).max()
# 计算最低价的最小值
data['low_min'] = data['low'].rolling(window=window).min()
# 计算WR值
data['wr'] = 100 * (data['high_max'] - data['close']) / (data['high_max'] - data['low_min'])
# 返回计算结果
return data
# 计算CCI指标
def CCI(data):
# 计算CCI指标参数设置
# 参数设置
# 计算窗口大小
window = 14
# 初始化参数
# 初始化计算窗口
window = int(window)
# 计算TP值
data['tp'] = (data['high'] + data['low'] + data['close']) / 3
# 计算MA值
data['ma'] = data['tp'].rolling
成交量指标参数设置多少最好
设置方法：在“智能”菜单下面点击“选股平台”，选择所需要的技术指标、选股公式或者自己编写的井何高概事能卫把取例公式作为选股条件即可。
股市成交量为股票买卖双方达成交易的数量，是单边的，例如，某只股票成交量为十万股，这是表示以买卖双方意愿达成的，在计算时成交量是十万股，即：买方买进了十万股，同时卖方卖出十万股。而计算交易量十委白害部则双边计算，例如买方十万股加卖方十万股，计为二十万股。股市成交量反映成交的数量多少。一般可用成交股数和成交金额两项指标来衡量。目前深沪股市两项指标均能显示出来。
