关于股票均线指标代码编写的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
股票均线指标代码编写
# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算5日均线
ma5 = data['Close'].rolling(window=5).mean()
# 计算10日均线
ma10 = data['Close'].rolling(window=10).mean()
# 计算20日均线
ma20 = data['Close'].rolling(window=20).mean()
# 将计算出的均线数据添加到原始数据中
data['MA5'] = ma5
data['MA10'] = ma10
data['MA20'] = ma20
# 输出结果
print(data)
均线指标公式源码
均线粘合很少有百分百相等的情况，可以取1%振幅内粘合，并且一般是3条均线。
源码如下：
X1:=ABS(MA(C,10)/MA(C,20)-1)<0.01;
X2:=ABS(MA(C,5)/MA(C,10)-1)<0.01;
X3:=ABS(MA(C,5)/MA(C,20)-1)<0.01;
MA(C,5)>REF(MA(C,5),1)
AND
X1
AND
X2
AND
X3;
均线粘合很少有百分百相等的情况，可以取1%振幅内粘合，并且一般是3条均线。
源码如下：
X1:=ABS(MA(C,10)/MA(C,20)-1)<0.01;
X2:=ABS(MA(C,5)/MA(C,10)-1)<0.01;
X3:=ABS(MA(C,5)/MA(C,20)-1)<0.01;
MA(C,5)>REF(MA(C,5),1)
AND
X1
AND
X2
AND
X3;
均线粘合很少有百分百相等的情况，可以取1%振幅内粘合，并且一般是3条均线。
源码如下：
X1:=ABS(MA(C,10)/MA(C,20)-1)<0.01;
X2:=ABS(MA(C,5)/MA(C,10)-1)<0.01;
X3:=ABS(MA(C,5)/MA(C,20)-1)<0.01;
MA(C,5)>REF(MA(C,5),1)
AND
X1
AND
X2
AND
X3;
均线粘合很少有百分百相等的情况，可以取1%振幅内粘合，并且一般是3条均线。 源码如下： x1:=abs(ma(c,10)/ma(c,20)-1)<0.01; x2:=abs(ma(c,5)/ma(c,10)-1)<0.01; x3:=abs(ma(c,5)/ma(c,20)-1)<0.01; ma(c,5)>ref(ma(c,5),1) and x1 and x2 and x3;
ABS(ma(c,20)-ma(c,90))
上面的指标公式的涵义就是计算20日均线和90日均线差值的绝对值。绝对值越小说明这两根分别代表短期和长期的均线直接举例越小，也就越趋进粘合。指标计算后，我们用排序功能进行筛选，就可以甄选出具有均线粘合形态的股票了。
ABS(ma(c,20)-ma(c,90))/ma(c,60)
如此优化的原因是为了在横向比较的同时引入纵向比较。即，用股票现在的走势和历史的走势进行比较，由此希望可以对未来的操作起到一定意义上的帮助。请大家认真体会，这个指标的算法，看似简单，其实涵盖的内容非常多，如果能真正领会则会受益非浅。
股票均线指标设置
没有，均线设置和用什么指标完全按照个人喜好来设定。
你可以用EMA这种均线，打开一副K线图，输入EXPMA按回车，EMA均线就出来了，设置3条均线参数9，25，40
这是我研究均线以来最管用的均线和参数