Stochastic指标（KDJ）指标c++语言写法

下面是一个简单的C++实现 kdj 函数的示例。KDJ 指标是基于随机指标（Stochastic）的一种扩展，通常用于技术分析。它由 K、D 和 J 三个值组成。以下是一个基础实现：

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另一个版本计算方式：

1. #include <iostream>
   
2. #include <vector>
   
3. #include <algorithm> // For std::min_element and std::max_element
   
4. 
   
5. using namespace std;
   
6. 
   
7. // 计算最低价和最高价的范围
   
8. void calculateHighLow(const vector<double>& highs, const vector<double>& lows, int period, vector<double>& highest, vector<double>& lowest) {
   
9.     for (size_t i = 0; i < highs.size(); ++i) {
   
10.         if (i < period - 1) {
    
11.             highest.push_back(0);
    
12.             lowest.push_back(0);
    
13.         } else {
    
14.             double maxHigh = *max_element(highs.begin() + i - period + 1, highs.begin() + i + 1);
    
15.             double minLow = *min_element(lows.begin() + i - period + 1, lows.begin() + i + 1);
    
16.             highest.push_back(maxHigh);
    
17.             lowest.push_back(minLow);
    
18.         }
    
19.     }
    
20. }
    
21. 
    
22. // 计算 KDJ 指标
    
23. void calculateKDJ(const vector<double>& closes, const vector<double>& highs, const vector<double>& lows, int period, double smoothingFactor) {
    
24.     vector<double> highest, lowest, rsv, kValues, dValues, jValues;
    
25. 
    
26.     // 计算最高价和最低价
    
27.     calculateHighLow(highs, lows, period, highest, lowest);
    
28. 
    
29.     // 计算 RSV
    
30.     for (size_t i = 0; i < closes.size(); ++i) {
    
31.         if (i < period - 1) {
    
32.             rsv.push_back(0);
    
33.         } else {
    
34.             double range = highest[i] - lowest[i];
    
35.             rsv.push_back(range == 0 ? 0 : (closes[i] - lowest[i]) / range * 100);
    
36.         }
    
37.     }
    
38. 
    
39.     // 初始化 K 和 D 值
    
40.     kValues.push_back(50); // 通常初始值设置为 50
    
41.     dValues.push_back(50);
    
42. 
    
43.     // 迭代计算 K 和 D 值
    
44.     for (size_t i = 1; i < rsv.size(); ++i) {
    
45.         double k = smoothingFactor * rsv[i] + (1 - smoothingFactor) * kValues.back();
    
46.         double d = smoothingFactor * k + (1 - smoothingFactor) * dValues.back();
    
47.         kValues.push_back(k);
    
48.         dValues.push_back(d);
    
49.     }
    
50. 
    
51.     // 计算 J 值
    
52.     for (size_t i = 0; i < kValues.size(); ++i) {
    
53.         double j = 3 * kValues[i] - 2 * dValues[i];
    
54.         jValues.push_back(j);
    
55.     }
    
56. 
    
57.     // 输出结果
    
58.     cout << "Index\tClose\tK\tD\tJ" << endl;
    
59.     for (size_t i = 0; i < closes.size(); ++i) {
    
60.         cout << i << "\t" << closes[i] << "\t" << kValues[i] << "\t" << dValues[i] << "\t" << jValues[i] << endl;
    
61.     }
    
62. }
    
63. 
    
64. int main() {
    
65.     // 示例数据
    
66.     vector<double> closes = {1.0, 1.1, 1.2, 1.1, 1.0, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7};
    
67.     vector<double> highs = {1.1, 1.2, 1.3, 1.2, 1.1, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8};
    
68.     vector<double> lows = {0.9, 1.0, 1.1, 1.0, 0.9, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6};
    
69. 
    
70.     // 参数
    
71.     int period = 9;            // 计算周期
    
72.     double smoothingFactor = 1.0 / 3.0; // 平滑系数 (通常为 1/3)
    
73. 
    
74.     // 计算 KDJ
    
75.     calculateKDJ(closes, highs, lows, period, smoothingFactor);
    
76. 
    
77.     return 0;
    
78. }

复制代码

代码说明

    calculateHighLow 函数:
        用于计算每个点在周期内的最高价和最低价。

    calculateKDJ 函数:
        按公式计算 RSV、K、D 和 J 值。
        平滑因子默认使用 1/3。

    数据说明:
        closes 是收盘价序列。
        highs 和 lows 分别是最高价和最低价序列。

    输出结果:
        每一行输出对应的收盘价、K 值、D 值和 J 值。

注意事项

    数据量较小时（如不足一个周期），KDJ 值可能无法有效计算。
    smoothingFactor 可根据需求调整平滑程度（通常为 1/3 或 1/2）。

你可以根据实际需求修改输入数据和参数配置以适应不同场景。