关于通达信公式如何使用Ptrade来实现，是很多PTrade初学者遇到的一大难题。今天我们就列举几个使用频率最高的指标供大家参考。

首先我们需要取得一段时间的K线。

his_len = 120

for sec in sec_list:

    sec_his = get_history(count=his_len, frequency='1d', field=['close', 'high', 'low'], security_list=sec, fq='pre', include=False)

    if sec_his.shape[0] < his_len:

        continue

       取得数据之后，我们需要进行校验，也就是检查取得的数据是否满足我们的计算需求。举个例子，如果我需要计算30日均线，count数必须填大于30的数字，否则是无法计算出30日均线数据的。也就是说，在后面的校验步骤中，我们需要判断取回的dataframe长度是否满足指标的计算需求，不满足则跳过，继续寻找下一个股票。his_len的数量取决于我们计算的指标所需的K线数的最大值。

校验完成之后，我们就可以进行指标计算了。

Y:=MA(CLOSE, 20)  这个公式为计算20日MA均线

sec_his['ma20'] = sec_his['close'].rolling(20).mean()

Y:=EMA(CLOSE, 20) 这个公式为计算20日EMA均线

sec_his['ema20'] = sec_his['close'].ewm(span=20, adjust=False).mean()

Y:=SMA(CLOSE, 20) 这个公式为计算20日SMA均线

sec_his['sma20'] = sec_his['close'].ewm(alpha=1/20, adjust=False).mean()

Y:=LLV(L, 20) 这个公式为计算20日最低值

sec_his['llv20'] = sec_his['low'].rolling(20).min()

Y:=HHV(H, 20) 这个公式为计算20日最大值

sec_his['llv20'] = sec_his['high'].rolling(20).max()

有了 HHV 和 LLV 的实现，我们就可以计算RSI了

sec_his['llv'] = sec_his['low'].rolling(9).min()

计算出RSI，我们就可以进一步计算KDJ

sec_his['k'] = sec_his['rsv'].ewm(span=2*3-1, adjust=False).mean()

sec_his['d'] = sec_his['k'].ewm(span=2*3-1, adjust=False).mean()

sec_his['j'] = 3*sec_his['k']-2*sec_his['d']

计算出各种指标之后，我们一般需要判断指标最新的值，例如需要KDJ的J值大于20，可以这么写

if sec_his['j'].iloc[-1] >= 20:

    log.info(sec+'KDJ指标 J 值符合要求')

其他的判断方法大家可以以此类推，举一反三。

       本篇文章就到这里结束了，如果你有什么想看的内容，或者有什么问题需要咨询，请在群里联系我，我是欧阳，我们下期再见。