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区间1的最低股价小于区间2的最低股价，区间1的最低DIFF大于区间2的最低DIFF，此时的金叉作为买入信号。区间3的最高股价大于区间4的最高股价，区间3的最高DIFF小于区间4的最高DIFF，此时的死叉作为卖出信号。有了上述指标，我们来定义策略，此时涉及到提前读多少天数据的问题，根据上述算法，为了正确计算第一天的信号值，需要确保MACD指标的初始值稳定。有疑问可到社区发贴（微信扫码注册），特别是有
类似于Excel中的ifs函数，用Excel的语法写出来大概是这样：ifs(MA5>MA10 && MA5[-1]<=MA10[-1],1,MA5<MA10 && MA5[-1]>=MA10[-1],-1,0)，输出列名MA5_10_Signal，表达式if(MA5>MA10 && MA5[-1]<=MA10[-1]:1,MA5<MA10 && MA5[-1]>=MA10[-1]:-1;表示取区间
需要再次说明的是，这里设计的是离线策略，也就是用截止到昨日的收盘数据算出的买卖信号列值，来决定第二天的买卖操作。如果设为数字n，则只要当前持仓笔数等于n，即使信号列返回1，第二天也不会操作。从上面两图可以看出，如果最大持仓数为空，则只要满足买入条件，就会持续买入；反之，只要当前持仓数等于最大持仓数，即使满足买入条件，也不会再次买入。if(a,b,c)当条件a为真时，返回b的计算结果，否则返回c的计
本文介绍了一个基于固定价格的股票买卖策略：当股价低于23元时买入，高于25.5元时卖出。文章详细说明了在量化交易系统中如何设置买入价（23元）、卖出价（25.5元）和交易数量（100股/手）等参数，并解释了交易明细查询功能。同时，对回测结果中的关键指标如占用资金、现金收益、收益率、波动率、最大回撤等进行了定义说明，包括各类手续费的计算方法。该策略通过设定固定的买卖价格点，在价格波动中获取稳定收益。
第二根阳线的实体完全包裹了第一根阴线的实体，即阳线的开盘价低于阴线的收盘价，阳线的收盘价高于阴线的开盘价。这是强烈的看涨反转信号。第二根阴线的实体完全包裹了第一根阳线的实体，即阴线的开盘价高于阳线的收盘价，阴线的收盘价低于阳线的开盘价。当前阴线开盘价 >= 前一根阳线的收盘价：开盘 >= 收盘 [-1]当前阴线收盘价 <= 前一根阳线的开盘价：收盘 <= 开盘 [-1]当前阳线开盘价 <= 前一根
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark架构的农产品交易数据分析与可视化系统，采用Python/Java开发，后端支持Django/Spring Boot框架，前端基于Vue+ElementUI实现。系统通过HDFS存储海量交易数据，利用Spark进行高效处理与分析，结合Echarts实现多维度的可视化展示，包括销售业绩统计、客户画像分析、产品运营跟踪等功能。该系统为农产品经营者提供数据驱动的决
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