前期的文章，对两个指标之间的匹配做过详细的分类与算法建立，本文是MACD与RSI匹配算法的实现。

网友的留言

留言的需求很清晰，对MACD算法与RSI算法进行叠加。

思路步骤

新建数据筛选算法

1. 引用系统指标MACD以及RSI的算法；
2. 对DIF与DEA进行赋值处理；
3. 计算MACD历史最高值与最低值；
4. 计算匹配的倍数；
5. 输出新的MACD柱线；
6. 将RSI输出线进行空间平移。

算法建立

1. 引用系统指标MACD以及RSI的算法，并对DIF与DEA进行赋值处理：

DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);

DEA:=EMA(DIF,MID);

MACD0:=(DIF-DEA)*2;{MACD后面增加数字0，改为一个新的名字}

LC:=REF(CLOSE,1);

RSI1:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N1,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N1,1)*100;

RSI2:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N2,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N2,1)*100;

RSI3:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N3,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N3,1)*100;

1. 计算MACD历史最高值与最低值：

HMACD:=CONST(HHV(MACD0,0));

LMACD:=CONST(LLV(MACD0,0));

1. 计算匹配的倍数：

BS:=(HMACD-LMACD)/100;

1. 输出新的MACD柱线：

MACD:MACD0/BS,COLORSTICK;

6.将RSI输出线进行空间平移：

RSI1:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N1,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N1,1)*100-50;

RSI2:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N2,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N2,1)*100-50;

RSI3:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N3,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N3,1)*100-50;

六个参数与完整代码

两个参数

DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);

DEA:=EMA(DIF,MID);

MACD0:=(DIF-DEA)*2;

HMACD:=CONST(HHV(MACD0,0));

LMACD:=CONST(LLV(MACD0,0));

BS:=(HMACD-LMACD)/100;

MACD:MACD0/BS,COLORSTICK;

LC:=REF(CLOSE,1);

RSI1:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N1,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N1,1)*100-50;

RSI2:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N2,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N2,1)*100-50;

RSI3:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N3,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N3,1)*100-50;

效果示意

效果示意图

附：增加第七个参数，对MACD柱线进行升降调节，代码如下：

参数1-4

参数5-7

DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);

DEA:=EMA(DIF,MID);

MACD0:=(DIF-DEA)*2;

HMACD:=CONST(HHV(MACD0,0));

LMACD:=CONST(LLV(MACD0,0));

BS:=(HMACD-LMACD)/100;

MACD:MACD0*(调节柱线/10)/BS,COLORSTICK;

LC:=REF(CLOSE,1);

RSI1:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N1,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N1,1)*100-50;

RSI2:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N2,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N2,1)*100-50;

RSI3:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N3,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N3,1)*100-50;

计算创造价值，分享助力成功，代码均可运行。

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