D:=REF(A,1) AND C=REF(C,1);{前三天下跌，今天平盘}

E:=REF(A,1) AND C

F:=COUNT(B,0)+COUNT(D,0)+COUNT(E,0);

上升概率:100*COUNT(B,0)/F;

下跌概率:100*COUNT(E,0)/F;

平盘概率:100*COUNT(D,0)/F;

规律就更明显了。

不要小看这些数据。虽然没有有些“高手”做出的成功率达百分之九十左右的公式那么夸张，但很有意义的。要知道股市中的随机因素太多，平衡性很强，稍稍的统计偏向，足可作为有用的参考。

这只是简单的例子，用这两个函数，可以做出很多的有用的统计数据。

多数的交易系统的“胜率”，可以由此统计出来。

出个“难题”吧：

有个MA5金叉MA10作为买入条件，死叉为卖出条件的交易系统，试做一个副图公式，以每次买一股计算，统计出最后的交易结果（暂不考虑手续费）。买入卖出均以收盘价计算。 二、

函数： REF(X,N)

参数： X为数组，N为计算周期

返回： 返回数组

说明： 引用N周期前的X值。

示例： REF(CLOSE,1)

表示上一周期的收盘价，在日线上就是昨收

REF：REFERENCED，参考的、引用的。

N可以为变量，常用BARSLAST(X)等。 三、

函数： MA(X,N)

参数： X为数组，N为计算周期

返回： 返回数组

说明： 求X的N日移动平均值。

算法: (X1+X2+X3+...+Xn)/N

示例： MA(CLOSE,10)，表示求10日均价

MA：MOVING AVERAGE，移动平均。

目前飞狐的MA(X,N)函数支持N为序列变量。

这个简单移动平均值，仅仅覆盖最近的N个周期，并且在每个周期中分配的权重是一模一样的，均为1/N。

移动平均线实质上是一种追踪趋势的工具，而且滞后于市场的变化。这些结果的原因，就是它的计算方法了。

从输出看，N所取周期越长，曲线就越平滑。

平滑和敏感是一对矛盾，请看：

A:MA(C,5);

B:MA(A,5);

D:MA(B,5);{主图叠加}

输出线越来越平滑，但敏感性越来越差。

两条简单移动平均线的交叉，何时、何地所选的参数最优，可以参考飞狐中的“探索最佳参数”功能。

线性加权移动平均值的算法函数，飞狐并未提供。

以五天的线性加权移动平均的算法为例：

五天线性加权:(C*5+REF(C,1)*4+REF(C,2)*3+REF(C,3)*2+REF(C,4)*1)/(5+4+3+2+1);

MA(C,5);{主图叠加}

由于算法的原因，线性加权移动平均线由于日子越近的权重越大，比简单移动平均线，跟随趋势要紧密一些，敏感一些。

从图上看，两者的交叉也是极为敏感的。 四、

函数： EMA(X,N)

参数： X为数组，N为计算周期

返回： 返回数组

说明： 求X的N日指数平滑移动平均。

算法: 若Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/(N+1), 其中Y'表示上一周期Y值。

示例： EMA(CLOSE,30)

表示求30日指数平滑均价

EMA中的E，可能是EXPONENT，指数、幂。

把算法写成这个样子：Y=2*X/(N+1)+(N-1)/(N+1)*Y',就可以看出，当前周期数组值所占的权重是2/(N+1)，而上一周期Y值所占的权重是(N-1)/(N+1)。注意，这两个权重相加，结果为1：2/(N+1)+(N-1)/(N+1)=1。

由于一个很经典的指标指数平滑异同平均线MACD（1979年就发明出来了）里面，要用到EMA，才使EMA还在基本函数中占有一席之地。后面我们可以看到，用SMA也可以达到相同的算法。

N可以取到1，不过输出就没有加权的效果了。 五、

函数： SMA(X,N,M)

参数： X为数组，N为计算周期，M为权重

返回： 返回数组

说明： 求X的N日移动平均，M为权重。

算法: 若Y=SMA(X,N,M) 则 Y=[M*X+(N-M)*Y')/N, 其中Y'表示上一周期Y值,N必须大于M。

示例： SMA(CLOSE,30,1)

表示求30日移动平均价

SMA中的S，不会是SIMPLE（简单）的意思吧？由于我们习惯称MA为简单移动平均线，所以称SMA为什么就大伤脑筋。

我的理解，SMA应该称为指数加权移动平均线。不对之处请方家指出。

把算法写成这个样子：Y=M/N*X+(N-M)/N*Y',就可以看出，当前周期数组值所占的权重是M/N，而上一周期Y值所占的权重是(N-M)/N。注意，这两个权重相加，结果为1：M/N+(N-M)/N=1。