今天吕老师给大家分享的是六大指标实战中的天剑绝刀，也就是邻孤传的技法；
为何本课称为：天剑绝刀，因为天剑靠传承，绝刀是孤绝，它们又是伴生的所以说邻；
咱们先来看下邻孤传指标的定义：
邻孤传：传码是指和上期的号相同的号，邻码是指和上期的号相邻的号，其它则是孤码。
我用通俗一点的话给你讲下：
传码就是上期的开奖号码，邻码就是上期奖号相邻的号码，剩余的就是孤码；
值得注意的是：这三个指标，首先要满足传码，之后满足邻码，剩下的是孤码；
数字的邻码关系如下：
0=19
1=02
2=13
3=24
4=35
5=46
6=57
7=68
8=79
9=08
下面我用实例给你讲解下邻孤传的由来，我们以福彩3D为例：
336：097
337：299
我们以演算338期邻孤传为例解释下，传码就是上期的奖号 上期奖号是299 338去传码就是29；邻码就是上期奖号的相邻码，上期奖号299 2的邻码是13，9的邻码是08，338期邻码是：0138；我们已经算出传码和邻码了 那么剩下的4567就是孤码了；
邻孤传指标的由来都是固定公式，非常简单，我就不多举例了，看不懂多看两遍；
下面上图演示下邻孤传的实战技法：
上面是福彩3D的数据，我们在用这个指标时首先观察他的大势；比如上图传码上期出0后不是一定紧跟着出1-3的；任何预测都是在模仿历史找相似点；
我们以预测327期邻孤传出号为例，326期传码出了2个是不是本期的传码069可以确定要出0-1个啊？做小概率号码可以直接确定出0个； 326期的孤码出了0个 看走势本期孤码234要有表现，可以设定234出1-2 或1个；本期邻码单独看邻孤传不明显可以不用；
这样327期的条件就出来了：069=1-2 或=1 234=1-2 或=1；
我们在看329期，328期传码出0，本期的传码079看号码冷热判断最多出1个 可以设定079出0-1个；328期孤码出0个本期孤码2345有号要出，本期邻码出了3个很有可能下期出0-1个或0个，那么本期的孤码可以直接判断出2-3个；我们在看328期邻码出了3个 看走势本期最多出0-1个；
那么329期的条件就出来了，079=0-1 2345=2-3 168=0-1 ；
同样这个指标大家要平时多观察总结，多运用他的对称走势；
下期分享的是数字彩六脉神剑最后一部，六大指标实战之冰火两重天.......
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在量化交易中，使用代码实现KDJ和CCI组合交易策略可以借助于一些专业的量化交易平台或编程语言库。以下是使用Python示例代码实现KDJ和CCI指标的简单组合交易策略：
import pandas as pd import talib # 假设已经获取到了价格数据，存储在DataFrame对象中，包含日期和价格两列 # 假设K线周期为日线，存储在df中，日期列为'date'，收盘价列为'close' # 例如：df = pd.DataFrame({'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', ...], 'close': [100.0, 105.0, ...]}) # 计算KDJ指标 def calculate_kdj(df, n=9, m1=3, m2=3): highs = df['high'].values lows = df['low'].values closes = df['close'].values k, d = talib.STOCH(highs, lows, closes, fastk_period=n, slowk_period=m1, slowd_period=m2) j = 3 * d - 2 * k return k, d, j # 计算CCI指标 def calculate_cci(df, n=14): highs = df['high'].values lows = df['low'].values closes = df['close'].values cci = talib.CCI(highs, lows, closes, timeperiod=n) return cci # 根据KDJ和CCI指标生成交易信号 def generate_signals(df): k, d, j = calculate_kdj(df) cci = calculate_cci(df) signals = pd.DataFrame(index=df.index) signals['k'] = k signals['d'] = d signals['j'] = j signals['cci'] = cci # 生成买入和卖出信号 signals['buy_signal'] = ((signals['k'] < 20) & (signals['d'] < 20) & (signals['cci'] < -100)).astype(int) signals['sell_signal'] = ((signals['k'] > 80) & (signals['d'] > 80) & (signals['cci'] > 100)).astype(int) return signals # 使用示例 # 假设已经获取到了价格数据，并存储在df中 # 计算交易信号 signals = generate_signals(df) # 输出交易信号 print(signals)
以上代码使用了pandas库和TA-Lib库来计算KDJ和CCI指标，并根据指标生成买入和卖出信号。实际运行时，你需要先安装pandas和TA-Lib库，并将价格数据存储在df对象中。在generate_signals函数中，根据具体的KDJ和CCI指标阈值设定生成了买入和卖出信号。你可以根据自己的需要调整阈值和信号生成逻辑。最后，输出的signals对象中包含了KDJ和CCI指标以及生成的买入和卖出信号。
引用地址:https://www.gupiaohao.com/202404/49060.html
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