鼎元C++期货量化/程序化教程【随机指标(Stochastic Oscillator,KDJ)的计算方法及调用方法】

第一部分、简介与计算原理

KDJ指标的中文名称又叫随机指标，最早起源于期货市场，由乔治·莱恩（George Lane）首创。随机指标KDJ最早是以KD指标的形式出现，而KD指标是在威廉指标的基础上发展起来的。不过KD指标只判断股票的超买超卖的现象，在KDJ指标中则融合了移动平均线速度上的观念，形成比较准确的买卖信号依据。在实践中，K线与D线配合J线组成KDJ指标来使用。KDJ指标在设计过程中主要是研究最高价、最低价和收盘价之间的关系，同时也融合了动量观念、强弱指标和移动平均线的一些优点。因此，能够比较迅速、快捷、直观地研判行情，被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。

程式码部分：

1. //KDJ指标
   
2.         map<string, TKVALUE>::iterator it;
   
3.         for (it = mapK[sPeriod][sInst].begin(); it != mapK[sPeriod][sInst].end(); it++)
   
4.         {
   
5.                 pc.push_back(it->second.dClose); //将收盘价放入pc容器vector
   
6.         }
   
7.         int n = 0;
   
8.         double hiprice = -99999;
   
9.         double lowprice = 99999;
   
10.         for (int i = 0; i < pc.size(); i++)
    
11.         {
    
12.                 if(n <= 9)
    
13.                 {
    
14.                 double value1 = pc[i] -
    
15.                 }
    
16.         }
    
17.         double value1 = pc[pc.size() - 1] - lowest(sPeriod, sInst, 9);
    
18.         double value2 = highest(sPeriod, sInst, 9) - lowest(sPeriod, sInst, 9);
    
19.         double rsv = 100 * value1 / value2;
    
20.        
    
21.         if (value2 <> 0)
    
22.         {
    
23.                 double kvalue = (2 * kvalue/3) + rsv/3;
    
24.                 double dvalue = (2 * dvalue / 3) + kvalue / 3
    
25.                 double jvalue = 3 * kvalue - 2 * dvalue;
    
26.         }

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存档的一个版本，以后有空再继续研究，不要加到鼎元里面，会死掉的。

头文件声明：

1.         void calculateHighLow(vector<double>highs, vector<double>lows, int period, vector<double>highest, vector<double>lowest);
   
2.         void calculateKDJ(vector<double>pc, vector<double>highs, vector<double>lows, int period, double smoothingFactor);

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1. //KDJ指标参数
   
2.         vector<double> closes,highest2, lowest2,highs,lows,rsv, kValues, dValues, jValues;
   
3.         double smoothingFactor;
   
4.         int period1;

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源文件指标模块：

1. #include <algorithm> // For std::min_element and std::max_element

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头部增加一个这样的

1. // 计算最低价和最高价范围
   
2. void test::calculateHighLow(vector<double>highs, vector<double>lows, int period1, vector<double>highest2, vector<double>lowest2)
   
3. {
   
4.         for (int i = 0; i < highs.size(); ++i)
   
5.         {
   
6.                 if (i < period1 - 1) {
   
7.                         highest2.push_back(0);
   
8.                         lowest2.push_back(0);
   
9.                 }
   
10.                 else {
    
11.                         double maxHigh = *max_element(highs.begin() + i - period1 + 1, highs.begin() + i + 1);
    
12.                         double minLow = *min_element(lows.begin() + i - period1 + 1, lows.begin() + i + 1);
    
13.                         highest2.push_back(maxHigh);
    
14.                         lowest2.push_back(minLow);
    
15.                 }
    
16.         }
    
17. }
    
18. // 计算 KDJ 指标
    
19. void test::calculateKDJ(vector<double>closes, vector<double>highs,vector<double>lows, int period1, double smoothingFactor)
    
20. {
    
21.         vector<double> highest2, lowest2, rsv, kValues, dValues, jValues;
    
22.         // 计算最高价和最低价
    
23.         calculateHighLow(highs, lows, period1, highest2, lowest2);
    
24.         // 计算 RSV
    
25.         for (int i = 0; i < closes.size(); ++i)
    
26.         {
    
27.                 if (i < period1-1)
    
28.                 {
    
29.                         rsv.push_back(0);
    
30.                 }
    
31.                 else
    
32.                 {
    
33.                         double range = highest2[i] - lowest2[i];
    
34.                         rsv.push_back(iff(range == 0,0,closes[i] - lowest2[i])/range * 100);
    
35.                 }
    
36.         }
    
37.         // 初始化 K 和 D 值
    
38.         kValues.push_back(50); // 通常初始值设置为 50
    
39.         dValues.push_back(50);
    
40. 
    
41.         // 迭代计算 K 和 D 值
    
42.         for (int i = 1; i < rsv.size(); ++i)
    
43.         {
    
44.                 double k = smoothingFactor * rsv[i] + (1 - smoothingFactor) * kValues.back();
    
45.                 double d = smoothingFactor * k + (1 - smoothingFactor) * dValues.back();
    
46.                 kValues.push_back(k);
    
47.                 dValues.push_back(d);
    
48.         }
    
49. 
    
50.         // 计算 J 值
    
51.         for (size_t i = 0; i < kValues.size(); ++i)
    
52.         {
    
53.                 double j = 3 * kValues[i] - 2 * dValues[i];
    
54.                 jValues.push_back(j);
    
55.         }
    
56. }

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源文件策略test.cpp里面

1. //计算KDJ
   
2.         map<string, TKVALUE>::iterator it;
   
3.         for (it = mapK[sPeriod][sInst].begin(); it != mapK[sPeriod][sInst].end(); it++)
   
4.         {
   
5.                 closes.push_back(it->second.dClose);
   
6.                 highs.push_back(it->second.dHigh);
   
7.                 lows.push_back(it->second.dLow);
   
8.         }
   
9.         // 参数
   
10.         period1 = 9;            // 计算周期
    
11.         smoothingFactor = 1.0/3.0; // 平滑系数 (通常为 1/3)
    
12.         calculateHighLow(highs, lows, period1, highest2, lowest2);
    
13.         // 计算 KDJ
    
14.         calculateKDJ(closes, highs, lows, period1, smoothingFactor);//获得DVALUE,KVALUE,JVALUE的 VECTOR形式数值
    
15. 
    
16.         double value1 = kValues[kValues.size() - 1];
    
17.         double value2 = dValues[dValues.size() - 1];
    
18.         double value3 = jValues[jValues.size() - 1];
    
19.         InsertLog("Kvalue: " + to_string(value1) + "Dvalue: " + to_string(value2) + "Jvalue: " + to_string(value3));

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我测试的会崩溃，大家不要再试了，以后我优化好了在这里贴出来。