干货类：通达信趋势动量指标解析：Python量化实现与公式源码

图一：指标全局分析图

核心指标帮助我们定位关键数据，它是行动的参考，而非绝对答案。这不单是方法的升级，更源于底层认知与行为模式的改变。

不妨试试记录每天的依据，验证心中的判断，从而建立自己的分析体系。用事实代替猜测，用框架代替随意，用理性代替情绪。在不确定的市场里，凭借清醒的思考，去把握更多的确定性。

01 指标用法

指标名称：趋势动量的数学之美
指标类型画线方法：附图指标

风险提示：指标仅用于技术研究和学习交流。市场具有很强的不确定性，所有基于指标的决策都需谨慎，并需自行承担风险，不构成任何投资建议。本文所述模型算法仅限学术探讨，指标公式作为知识免费分享，基于开源数据集的理论推演，仅用于学习交流。

02 指标图例

图二：指标指数示范图

03 Python实现

使用前，请通过 pip install pandas numpy 安装必要的 Python 依赖库。

下面是该指标的 Python 实现代码，它使用了 Pandas 和 NumPy 库进行高效的向量化计算，这也是量化分析中处理时序数据的常用方式。

import pandas as pd
import numpy as np

def lijintw_indicators(df, high='high', low='low', close='close', open_='open', volume='volume'):
    """
    趋势动量的数学之美：通达信公式背后的市场哲学学习
    """
    # 基础值：成交量 / (2*振幅 - |实体|)
    denominator = 2 * (df[high] - df[low]) - abs(df[close] - df[open_])
    base = df[volume] / denominator.replace(0, np.nan)
    base = base.fillna(0)
    lijintw25 = base * (df[close] - df[open_])

    # 两次5日指数移动平均
    ema5_1 = lijintw25.ewm(span=5, adjust=False).mean()
    lijintw26 = ema5_1.ewm(span=5, adjust=False).mean()

    # 3日和6日EMA
    lijintw29 = lijintw26.ewm(span=3, adjust=False).mean()
    lijintw30 = lijintw26.ewm(span=6, adjust=False).mean()

    # 返回结果
    return pd.DataFrame({
        'LIJINTW26': lijintw26,
        'LIJINTW29': lijintw29,
        'LIJINTW30': lijintw30
    })

# 使用示例
df = pd.read_csv('your_data.csv')
result = lijintw_indicators(df)
print(result.tail())

04 公式源码（通达信TDX格式）

如果你更习惯在通达信软件中直接使用，以下是完整的指标公式代码。这套算法逻辑与上面的Python实现核心一致，通过计算价格与成交量的特定关系来刻画趋势动量。

LIJINTW19:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN));
LIJINTW1:=1;
LIJINTW21:=IF(CLOSE>OPEN,LIJINTW19*(HIGH-LOW),IF(CLOSE<OPEN,LIJINTW19*((HIGH-OPEN)+(CLOSE-LOW)),VOL/2))*1.5,COLORRED,LINETHICK2;
LIJINTW2:=LIJINTW1*0.890-56.290;
LIJINTW22:=IF(CLOSE>OPEN,0-LIJINTW19*((HIGH-CLOSE)+(OPEN-LOW)),IF(CLOSE<OPEN,0-LIJINTW19*(HIGH-LOW),0-VOL/2))*1.5,COLORGREEN,LINETHICK2;
LIJINTW3:=LIJINTW2*1.148-41.567;
LIJINTW20:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN));
LIJINTW4:=LIJINTW3*0.898+69.278;
LIJINTW23:IF(CLOSE>OPEN,LIJINTW20*(HIGH-LOW),IF(CLOSE<OPEN,LIJINTW20*((HIGH-OPEN)+(CLOSE-LOW)),VOL/2)),COLORRED,NODRAW;
LIJINTW5:=LIJINTW4*1.026+0.496;
LIJINTW24:IF(CLOSE>OPEN,0-LIJINTW20*((HIGH-CLOSE)+(OPEN-LOW)),IF(CLOSE<OPEN,0-LIJINTW20*(HIGH-LOW),0-VOL/2)),COLORGREEN,NODRAW;
LIJINTW6:=LIJINTW5*1.022-63.205;
LIJINTW25:=LIJINTW23+LIJINTW24;
LIJINTW7:=LIJINTW6*1.059-10.348;
LIJINTW26:=EMA(EMA(LIJINTW25,5),5),LINETHICK2;
DRAWBAND(EMA(LIJINTW26,3),RGB(0,224,224),LIJINTW26,RGB(255,96,96));
LIJINTW8:=LIJINTW7*1.012-1.631;
LIJINTW29:=EMA(LIJINTW26,3);
LIJINTW30:=EMA(LIJINTW26,6);
STICKLINE(LIJINTW29>0,0,LIJINTW29,0,0),COLORRED;
LIJINTW9:=LIJINTW8*0.812+13.356;
STICKLINE(LIJINTW29<0,0,LIJINTW29,0,0),COLORCYAN;
LIJINTW10:=LIJINTW9*1.124+98.075;
LIJINTW29, LINETHICK2;
LIJINTW11:=LIJINTW10*0.937-67.284;
LIJINTW30, LINETHICK2;
LIJINTW12:=LIJINTW11*1.070-98.174;
LIJINTW27:IF(LIJINTW26>0,LIJINTW26,DRAWNULL),COLORRED,NODRAW;
LIJINTW13:=LIJINTW12*0.902+0.388;
LIJINTW28:IF(LIJINTW26<0,LIJINTW26,DRAWNULL),COLORGREEN,NODRAW;
LIJINTW14:=LIJINTW13*1.001-69.663;
IF(LIJINTW29>0,LIJINTW29,DRAWNULL),COLORRED;
LIJINTW15:=LIJINTW14*0.856+11.223;
IF(LIJINTW29<0,LIJINTW29,DRAWNULL),COLORGREEN;
LIJINTW16:=LIJINTW15*0.917-5.337;
IF(LIJINTW30>0,LIJINTW30,DRAWNULL),COLORRED;
LIJINTW17:=LIJINTW16*1.010+3.771;
IF(LIJINTW30<0,LIJINTW30,DRAWNULL),COLORGREEN;
LIJINTW18:=LIJINTW17*1.135-31.910;

以上便是“趋势动量的数学之美”指标的完整解析，包括了其设计思路、Python量化实现以及通达信平台的公式源码。无论是通过 Pandas 进行回测研究，还是直接应用于行情软件，理解其背后的数据处理逻辑都至关重要。技术指标是工具，如何将其融入你自己的分析框架，才是持续进步的关键。希望这份资料能为你所用，也欢迎在云栈社区与其他开发者交流更多关于量化分析与编程实现的思考。