在目前互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)運(yùn)作中，股市里的指標(biāo)公式的源碼需要涵蓋各種不同的指標(biāo)和分析工具，涵蓋不同市場(chǎng)和行業(yè)的指標(biāo)。因此，對(duì)于不同的分析軟件和編程語言可能有不同的實(shí)現(xiàn)方式。

神奇指標(biāo)：股票指標(biāo)公式查詢盤點(diǎn)

然而，對(duì)于嘗試以下幾種方法來獲取指標(biāo)公式的源碼則需要經(jīng)歷這些流程：

1. 搜索引擎：使用搜索引擎（如Google、Baidu）搜索您感興趣的特定指標(biāo)公式，添加關(guān)鍵字如“源碼”、“計(jì)算公式”、“代碼”等。這樣可能會(huì)找到一些開源的項(xiàng)目或個(gè)人分享的代碼。

   
   

例如整個(gè)獲取相關(guān)的方式：

1. 移動(dòng)平均線（Moving Average，MA）：

   def?moving_average(data, window):?return?data.rolling(window).mean()

2. 相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)（Relative Strength Index，RSI）：

   def relative_strength_index(data, n):?delta?= data.diff()?up?= delta.clip(lower=0)?down?= -delta.clip(upper=0)?ema_up?= up.ewm(span=n).mean()?ema_down?= down.ewm(span=n).mean()?rs?= ema_up / ema_down?rsi?=?100?- (100?/ (1?+ rs)) return rsi

3. 布林帶（Bollinger Bands）：

   def?bollinger_bands(data, n, k):?rolling_mean =?data.rolling(window=n).mean()?rolling_std =?data.rolling(window=n).std()?upper_band = rolling_mean + k * rolling_std lower_band = rolling_mean - k * rolling_std return upper_band, lower_band

4. MACD指標(biāo)（Moving Average Convergence Divergence）：

   def?macd(data, short_window, long_window, signal_window):?short_ema =?data.ewm(span=short_window).mean()?long_ema =?data.ewm(span=long_window).mean()?macd_line = short_ema - long_ema signal_line = macd_line.ewm(span=signal_window).mean() histogram = macd_line - signal_line return macd_line, signal_line, histogram

2. 開源項(xiàng)目庫：參考一些開源分析軟件和平臺(tái)，如Python的NumPy、Pandas，R語言的TTR包等。這些開源項(xiàng)目通常提供了許多常見的指標(biāo)計(jì)算公式的源碼供參考。

3. 社區(qū)論壇和博客：參與金融、投資和技術(shù)分析的社區(qū)論壇和博客，與其他投資者和程序員交流，尋求他們建議和分享的源碼。

不過，請(qǐng)注意，使用他人分享的代碼時(shí)，需要仔細(xì)閱讀并理解代碼的功能和邏輯，確保代碼質(zhì)量和正確性，以及檢查代碼是否與需求和數(shù)據(jù)適配，需謹(jǐn)慎進(jìn)行參考與分析。