关于vol成交量指标的问题，我们总结了以下几点，给你解答：

• 1、vol成交量指标源码
• 2、vol成交量指标
• 3、vol成交量指标怎么看

vol成交量指标源码

股票行情软件中显示的“VOL”和“MACD”，其含义解释如下：
1、VOL
VOL是股市中成交量指标，成交量是股票买卖双方达成交易的数量，是单边计算的。VOL是成交量类指标中最简单、最常用得指标，弥补了单日成交量的局限性，借鉴移动平均线的原理，将一定时期内的成交量相加后平均，在成交量的柱条图中形成较为平滑的曲线，是反映一定时期内市场平均成交情况的技术指标。
它以成交量柱线和两条或三条简单平均线组成。在形态上用一根立式的柱子来表示。如当天收盘价高于前一交易日收盘价，成交柱呈红色；反之，成交柱呈绿色。 绿柱表示的是当天收盘指数是下跌的，红柱则表示当天是上涨的。




计算公式为：
VOL=∑nVi/N
其中,i=1,2,3,......,n；
N=选定的时间参数,如10或30；
Vi:i日成交量。
2、MACD
MACD称为指数平滑异同平均线，是从双指数移动平均线发展而来的，利用收盘价的短期（常用为12日）指数移动平均线与长期（常用为26日）指数移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机作出研判的技术指标。
它是由快的指数移动平均线（EMA）减去慢的指数移动平均线。当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。
MACD指标是由两线一柱组合起来形成，快速线为DIF，慢速线为DEA，柱状图为MACD。



计算公式为：
12日EMA的计算：EMA12 = 前一日EMA12 * 11/13 + 今日收盘 * 2/13
26日EMA的计算：EMA26 = 前一日EMA26 * 25/27 + 今日收盘 * 2/27
差离值（DIF）的计算： DIF = EMA12 - EMA26 。
根据差离值计算其9日的EMA，即离差平均值，是所求的DEA值。为了不与指标原名相混淆，此值又名DEA或DEM。
今日DEA = （前一日DEA * 8/10 + 今日DIF * 2/10）
用（DIF-DEA）*2即为MACD柱状图。
类似的指标在各个交易软件中都有很多，打开指标系统就可以看到。


“主动买卖盘资金”指标
量:=VOL,;
额:=AMOUNT/10000000;
AA:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN));
主买:=IF(CLOSE>OPEN,AA*(HIGH-LOW),IF(CLOSE主卖:=IF(CLOSE>OPEN,0-AA*((HIGH-CLOSE)+(OPEN-LOW)),IF(CLOSE换手:VOL/CAPITAL*100; 流通盘:CAPITAL/1000000; 流入资金:ma(主买,4); 流出资金:ma((0-主卖),4); bb:=(主买+主卖); STICKLINE(流入资金>流出资金,流入资金,流出资金,6,0),COLORRED; STICKLINE(流入资金 MACD——指数平滑异同移动平均线 一、简介：指数平滑异同移动平均线,又称指数离差指标，是移动平均线原理的进一步发展。这一技术分析工具自1971年由查拉尔德拉徘尔创造出来之后，一直深受股市投资者的欢迎。 MACD的原理是运用短期（快速）和长期（慢速）移动平均线聚合和分散的征兆加以双重平滑运算，用来研判买进与卖出的时机，在股市中这一指标有较大的实际意义。根据移动平均线的特性，在一段持续的涨势中短期移动平均线和长期移动平均线之间的距离将愈拉愈远，两者间的乖离越来越大，涨势如果趋向缓慢，两者间的距离也必然缩小，甚至互相交叉，发出卖出信号。同样，在持续的跌势中，短期线在长期线之下，相互之间的距离越来越远，如果跌势减缓，两者之间的距离也将缩小，最后交叉发出买入信号。 二、计算公式： 在一般的情况下，快速EMA一般选6日，慢速EMA一般选12日，此时差离值（DIF）的计算为：DIF＝EMA6－EMA12 至于差离值（DIF）缩小到何种程度才真正是行情反转的信号，一般情况下，MACD的反转信号为差离值的9日移动平均值，“差离平均值”用DEA来表示. 计算得出的DIF与DEA为正值或负值，因而形成在0轴线上下移动的两条快速与慢速线，为了方便判断常用DIF减去DEA，并绘出柱状图。如果柱状图上正值不断扩大说明上涨持续，负值不断扩大说明下跌持续，只有柱状在0轴线附近时才表明形势有可能反转。 引用

vol成交量指标

# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n：统计的天数
# 返回：
# vol：n日成交量指标
#
vol = dataframe['volume'].rolling(n).mean()
return vol

def get_macd(dataframe, n_fast=12, n_slow=26):
# 计算MACD指标
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n_fast：EMA快速移动平均的天数
# n_slow：EMA慢速移动平均的天数
# 返回：
# macd：MACD指标
#
ema_fast = get_ema(dataframe, n_fast)
ema_slow = get_ema(dataframe, n_slow)
macd = ema_fast - ema_slow
return macd

def get_macd_signal(dataframe, n_fast=12, n_slow=26, n_signal=9):
# 计算MACD信号线
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n_fast：EMA快速移动平均的天数
# n_slow：EMA慢速移动平均的天数
# n_signal：MACD信号线的天数
# 返回：
# macd_signal：MACD信号线
#
macd = get_macd(dataframe, n_fast, n_slow)
macd_signal = macd.ewm(span=n_signal).mean()
return macd_signal

def get_macd_hist(dataframe, n_fast=12, n_slow=26, n_signal=9):
# 计算MACD柱状线
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n_fast：EMA快速移动平均的天数
# n_slow：EMA慢速移动平均的天数
# n_signal：MACD信号线的天数
# 返回：
# macd_hist：MACD柱状线
#
macd = get_macd(dataframe, n_fast, n_slow)
macd_signal = get_macd_signal(dataframe, n_fast, n_slow, n_signal)
macd_hist = macd - macd_signal
return macd_hist

def get_boll(dataframe, n=20):
# 计算布林线指标
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n：统计的天数
# 返回：
# mid：布林线中轨
# upper：布林线上轨
# lower：布林线下轨
#
mid = dataframe['close'].rolling(n).mean()
std = dataframe['close'].rolling(n).std()
upper = mid + 2 * std
lower = mid - 2 * std
return mid, upper, lower

def get_kdj(dataframe, n=9):
# 计算KDJ指标
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n：统计的天数
# 返回：
# k：K值
# d：D值
# j：J值
#
low_list = dataframe['low'].rolling(n).min()
high_list = dataframe['high'].rolling(n).max()
rsv = (dataframe['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100
k = rsv.ewm(com=2).mean()
d = k.ewm(com=2).mean()
j = 3 * k - 2 * d
return k, d, j

def get_rsi(dataframe, n=14):
# 计算RSI指标
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n：统计的天数
# 返回：
# rsi：RSI指标
#
diff = dataframe['close'].diff(1)
up = diff.copy()
up[up < 0] = 0
down = diff.copy()
down[down > 0] = 0
down = down.abs()
up_mean = up.rolling(n).mean()
down_mean = down.rolling(n).mean()
rsi = up_mean / (up_mean + down_mean) * 100
return rsi

def get_wr(dataframe, n=14):
# 计算WR指标
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n：统计的天数
# 返回：
# wr：WR指标
#
low_list = dataframe['low'].rolling(n).min()
high_list = dataframe['high'].rolling(n).max()
wr = (high_list - dataframe['close']) / (high_list - low_list) * 100
return wr

def get_cci(dataframe, n=14):
# 计算CCI指标
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n：统计的天数
# 返回：
# cci：CCI指标
#
tp = (dataframe['high'] + dataframe['low'] + dataframe['close']) / 3
cci = (tp - tp.rolling(n).mean()) / (0.015 * tp.rolling(n).std())
return cci

def get_dmi(dataframe, n=14):
# 计算DMI指标
# 参数：
# dataframe：pandas.DataFrame格式的K线数据
# n：统计的天数

vol成交量指标怎么看

1. 利用分时线来观察成交来自量，在分时图当中，下面会有成交量的线条，黄色的为买入（黄色线条高的时候）股价一般是上涨的，蓝色线条高的时候（卖出）股价会下跌。

2. 通过分时交易来查看买卖的情况，你也可以观察命林实时的一个交易清单，买入的买单比较多的话，股价也会上涨，如约东当认尼北机委存省环果突然在成交明细里看到赶手火听岁欢哪几威几千、几万的买单的时候，很可能要有一个大的上涨的过程了。

3. 通早怎过日K线图来查看成交量的变化，刚刚提到的分时图当中的成交量反待业指实止操诗映的只是当天的一个短期的股价的浮动的过程，要看一个股票之后几天的走势建议大家通过K线图去了解（比如日K线图）K线图下面的柱子就是当天的成交量。

4. 通过短时九燃米作督间的成交量来判断走势，很多的股票会跟随大盘的起伏而起伏，所以我们除了关注自己的股票的成交量以外，大盘的成交量也是很重要的，可以看一些短时期的成交指标来判断大盘会怎么走

5. 成交量也会在资金流向当中有所体现，除了刚刚说的分时联款活图当中、K线图当中之外，我们的炒股软件里的资金流向也可以看到成交量的影子，还可以看出是买入的多还是卖出的多哦。

股市中的VOL是成交量指标，成交量是员答矛某果准其和特指个股或大盘的成交总手，在形态上用一根立式的柱子来表示。左面的坐标值与柱子的横向对应处，就是当日当时的成交总数。如当天收盘价高于或等于前一天收盘价，成交柱呈红色；反之，成交柱新族宗步呈绿色。

绿柱表示的是当天跳星收盘指数是下跌的，红柱则表示当天是上涨的。（5，10，20）分别代表5天，10天，20天的平均成交量。 VOL，是成交量类指标中最简单、最常用得指盾相标，它以成交量柱线和三条简单平均线组成。

指标特点：

1.一个指标自动适应并根据不同周期、品种和时间环境变化而变化的，完全贴图可能有几造看气误自鸡底都十种形态。

2.统让顶脸席一市场量能基础，可以示问沿送持少包唱横向比较市场。

3.侦察笑校湖岁支既内似底科练及时缩放量。

4.能观察到明显的量能头部，为大家卖在最高点提供量能指标。

操盘方法庆氧都给片：

1.当前汇价处在盘整的行情的时候，成交量突然增加的话，汇价短时间内突破的可能性较语慢断约临苦它算第高；

2.当成交量出现了连续三条或者更多的成交量的时候，说明当前市场买卖频繁，汇价下跌的可能性比较的小。

3.汇价在上涨了一定的事件后，成交量依然是大幅上涨，但是最后收尾的时候，趋势阴线或者是比较小的阳线收尾的时候，说明当前汇价上涨的支撑力量已经衰退，汇价走势会在短时间内发生反转；

4.汇价在上涨或者下降的过程中，价格的运动趋势和成交量的变化趋势产生了背离的情况的话，投资人应该以价格的波动趋势为主要的参考目标，如果成交量背离的情况量非常大的时候，说明汇价的波动趋势将会见底。