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4.如何看股票均线？
excel表数据降维金蝉脱壳
一个图表只能有力地说明一个诉求，但有时我们还是公式会纠结在图表的多个信息表达上，因为当前所有的源码数据比较并非基于相同的条件下。图9.3-1的标准案例就恰恰说明了这点。图9.3-1 数据降维
案例介绍图9.3-1的线形态案例是某公司1～4月的累计销售与年度目标的比较，同时该图表包括了每个销售区域的金蝉金蝉人员个数。
该案例中，由于各区域间属并列关系，且由于数据为阶段性完成数据和总目标间的比较，条形图更适合表达完成进度。每个销售区域的人员个数只放在了图表的横坐标标签处。
交叉引用
关于图9.3-1的案例：
这个案例来自本书3.3.3节“图表修饰”的案例。
此案例中条形图的使用有效降低了各区域的业绩比较，因为销售业绩受销售人员个数、地区消费能力、淡旺季等诸多市场环境影响。 由于商业环境更看中销售额，cmake编译源码对于销售目标完成度的关注次之，所以该图也未使用完成百分比。 条形图的表达形式具有强烈的秩序感，此案例中阶段性完成数据和总目标构成了一定的视觉分割布局，更适合表达完成进度。案例分析图9.3-1案例粗看之下并无任何难度，就是一个简单的条形图，并设置了条形重叠比例为而已。如果抛开图9.3-1案例，面对表9.3-2的原始数据表，一定会使人迷茫，如何来表达这样的数据。
表9.3-2 图9.3-1案例原数据表
可选的方案是利用表9.3-2的原始数据表来制作一个类似案例8.4-9所示的不等宽柱形图，这样销售人员就可以被放到图表中。问题是销售人员并非是核心诉求，这个只是一个销售数据的辅助说明。如果这个数据不在图表中直接使用图形对象表达，这个案例的实现将变得异常简单，图9.3-1案例的实现正是基于这样的考虑。图9.3-1案例中将销售人员的个数放置到了图表标签中，该图实现的重点是如何处理双层的坐标标签，因为系列引用中使用多层分类标志，条形图外层的标签会出现字体方向变为竖式，且无法设定。
案例实现基于9.3.2节的odoo 10源码分析，图9.3-1案例的双层坐标标签最终采用主次两个分类坐标来实现，以下是实现的详细步骤：
1．选中“年度指标(万元)”、“已完成情况(万元)”所在的数据区域制作条形图，并设置系列的分类标志为“人员”所在的数据区域；然后选中“已完成情况(万元)”系列，修改系列的SERIES公式最后的系列的排序为1；最后设置分类纵轴的分类次序反转，如图9.3-3所示。
图9.3-3 图9.3-1案例实现第1步
注：系列的分类标志和数值的引用单元格区域中包括了列标头。
2．选中“已完成情况(万元)”系列，设置系列的重叠比例为，间隔为；然后设定边框为红色，填充为无，如图9.3-4所示。
图9.3-4 图9.3-1案例实现第2步
注：该步操作完成，相信读者已经明白为何要在第1步中重新设定系列次序，这样可以使图表在视觉上更加便于阅读。
3．选中“已完成情况(万元)”右侧的空白数据区域，选择性粘贴到图表，创建一个新的图表系列“辅助”；然后将其置于次坐标系；最后设定该系列的分类标志为“区域”。具体效果如图9.3-5所示。
图9.3-5 图9.3-1案例实现第3步
交叉引用
1）主坐标系的刻度标签叠放层次要优于次坐标系，这点和系列的叠放层次相反。请参阅本书5.2.2节“组合不同类型图表系列”中的1.和2.小节。
2）系列被创建后，无法通过鼠标选取，必须通过图表工具栏的thinkphp框架源码下拉选框来选择。请参阅本书5.4.1节“磨刀不误砍柴工”中的“2．工具栏”小节。
4．选中横主数值坐标，修改刻度最小值为-；最大值为，并设定横主数值坐标无刻度线和刻度标签；然后选中主纵分类坐标，修改数值横轴交叉于分类纵轴为2；最后设置系列“年度指标(万元)”和“已完成情况(万元)”的数据点标签为“值”，如图9.3-6所示。
图9.3-6 图9.3-1案例实现第4步
5．最终整理修饰润色后的效果如图9.3-7所示。
图9.3-7 图9.3-1案例最终实现
DMI指标怎么用。做期货。股票的别来。复制的别发。只有个人使用心得。
博易指标公式源码（短线提款机）
X1:=HHV(OPEN,);
X2:=LLV(OPEN,7);
多空分界:(X1+X2)/2;
TMP:=多空分界-CLOSE;
STICKLINE(TMP<-0.,C,H,0.1,0),COLORRED;
STICKLINE(TMP<-0.,L,O,0.1,0),COLORRED;
STICKLINE(TMP>=0.,C,H,0.1,0),COLORCYAN;
STICKLINE(TMP>=0.,L,O,0.1,0),COLORCYAN;
STICKLINE(TMP<-0.,OPEN,CLOSE,4,1),COLORRED;
STICKLINE(TMP>=0.,OPEN,CLOSE,4,0),COLORCYAN;
有谁知道《金蝉脱壳》中，是怎么用一副眼镜，一个药袋，一支笔和一张纸，确定船的经纬度的？
你看的片子中有大量的知识运用 止血袋不是用来计算的 是用来再次和医生见面的
计算经纬度中间他有些资料是靠个人经验判断的
1 水流方向判断南北半球 方法如下：
当我们打开水龙头向塑料桶中注水时，当水库放水（放水口在水下）时，水槽放水时等，都会看到在水面形成漩涡。注水时呈顺时针旋转，放水时呈逆时针旋转。当向桶中注水时，水从注水点向四周流动，北半球在地转偏向力的php 源码审计作用下右偏，漩涡呈顺时针方向旋转。南半球则呈逆时针方向旋转。放水时表面水都流向下层出水点，北半球在地转偏向力的作用下右偏，漩涡呈逆时针方向旋转。南半球则呈顺时针方向旋转。 （江河中的漩涡不一定符合这一规律，因为它还受到河床特征的影响。）
2 时间 他每天定时到船上做祷告 在固定的时间算出太阳与地平线夹角
地球是在不停地绕地轴旋转（地轴是一根通过地球南北两极和地球中心的假想线），在地球中腰画一个与地轴垂直的大圆圈，使圈上的每一点都和南北两极的距离相等，这个圆圈就叫作“赤道”。在赤道的南北两边，画出许多和赤道平行的圆圈，就是“纬圈”；构成这些圆圈的线段，叫做纬线。我们把赤道定为纬度零度，向南向北各为度，在赤道以南的叫南纬，在赤道以北的叫北纬。北极就是北纬度，南极就是南纬度。纬度的高低也标志着气候的冷热，如赤道和低纬度地地区无冬，两极和高纬度地区无夏，中纬度地区四季分明。 其次，从北极点到南极点，可以画出许多南北方向的与地球赤道垂直的大圆圈，这叫作“经圈”；构成这些圆圈的线段，就叫经线。公元平面坐标图年，国际上规定以通过英国伦敦近郊的格林尼治天文台的经线作为计算经度的起点，即经度零度零分零秒，也称“本初子午线”。在它东面的为东经，共度；在它西面的为西经，共度。因为地球是圆的，所以东经度和西经度的经线是同一条经线。各国公定度经线为“国际日期变更线”。为了避免同一地区使用两个不同的日期，国际日期变线在遇陆地时略有偏离。 每一经度和纬度还可以再细分为分，每一分再分为秒以及秒的小数。利用经纬线，我们就可以确定地球上每一个地方的具体位置，并且把它在地图或地球仪上表示出来。例如问北京的经纬度是多少？我们很容易从地图上查出来是东经度分，北纬度分。在大海中航行的船只，只要把所在地的经度测出来，就可以确定船在海洋中的位置和前进方向。 纬度共有度。赤道为0度，向两极排列，圈子越小，度数越大。横线是纬度，竖线是经度。 当然可以计算，四元二次方程。 经度和纬度都是一种角度。经度是个两面角，是两个经线平面的夹角。因所有经线都是一样长，为了度量经度选取一个起点面，经年国际会议协商，决定以通过英国伦敦近郊、泰晤士河南岸的格林尼治皇家天文台（旧址）的一台主要子午仪十字丝的那条经线为起始经线，称为本初子午线。本初子午线平面是起点面，终点面是本地经线平面。某一点的经度，就是该点所在的经线平面与本初子午线平面间的夹角。在赤道上度量，自本初子午线平面作为起点面，分别往东往西度量，往东量值称为东经度，往西量值称为西经度。由此可见，一地的经度是该地对于本初子午线的方向和角距离。本初子午线是0°经度，东经度的最大值为°，西经度的最大值为°，东、西经°经线是同一根经线，因此不分东经或西经，而统称°经线。 纬度是个线面角。起点面是赤道平面，线是本地的地面法线。所谓法线，即垂直于参考扁球体表面的线。某地的纬度就是该地的法线与赤道平面之间的夹角。纬度在本地经线上度量，由赤道向南、北度量，向北量值称为北纬度，向南量值称为南纬度。由此可见，一地的纬度是该地对于赤道的方向和角距离。赤道是0°纬线，北纬度的最大值为°，即北极点；南纬度的最大值为°，即南极点。
大概就是这个意思了
如何看股票均线？
在日K线图中一般白线、黄线、紫线、绿线依次分别表示：5、、、日移动平均线，但这并不是固定的，会根据设置的不同而不同，比如你也可以在系统里把它们设为5、、、均线。
关于移动平均线
移动平均线(MA)是以道•琼斯的"平均成本概念"为理论基础，采用统计学中"移动平均"的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道氏理论的形象化表述。
移动平均线定义:"平均"是指最近n天收市价格的算术平均线;"移动"是指我们在计算中,始终采用最近n天的价格数据。因此,被平均的数组(最近n天的收市价格)随着新的交易日的更迭,逐日向前推移。在我们计算移动平均值时,通常采用最近n天的收市价格。我们把新的收市价格逐日地加入数组,而往前倒数的第n+1个收市价则被剔去。然后,再把新的总和除以n,就得到了新的一天的平均值(n天平均值)。 ■ 计算公式:
MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/N C:某日收盘价 N:移动平均周期
移动平均线依计算周期分为短期(如5日、日)、中期(如日) 和长期(如日、日)移动平均线。
移动平均线依算法分为算术移动平均线、线型加权移动平均线、阶梯形移动平均线、平滑移动平均线等多种，最为常用的是下面介绍的算术移动平均线。
