魔笛量化的值指標可以通過以下Python代碼實現:
```python
#計算魔笛量化值指標
def magicquant(df, n=10, m=3):
#計算標準差
std = df['close'].rolling(n, min_periods=1).std()
#計算均線
ma = df['close'].rolling(n, min_periods=1).mean()
#計算價格區間上下限
high = ma + m*std
low = ma - m*std
mq = 100*(df['close'] - low) / (high - low)
return mq
```
其中,`df`是 pandas.DataFrame 類型的股票數據,`n`和 `m` 是計算魔笛量化值指標的參數,`std` 是標準差,`ma` 是均線,`high` 和 `low` 分別是價格區間的上下限。最後,通過以上公式計算魔笛量化值指標 `mq`。
魔笛量化的值指標可以通過以下Python代碼實現:
```python
#計算魔笛量化值指標
def magicquant(df, n=10, m=3):
#計算標準差
std = df['close'].rolling(n, min_periods=1).std()
#計算均線
ma = df['close'].rolling(n, min_periods=1).mean()
#計算價格區間上下限
high = ma + m*std
low = ma - m*std
#計算魔笛量化值指標
mq = 100*(df['close'] - low) / (high - low)
return mq
```
其中,`df`是 pandas.DataFrame 類型的股票數據,`n`和 `m` 是計算魔笛量化值指標的參數,`std` 是標準差,`ma` 是均線,`high` 和 `low` 分別是價格區間的上下限。最後,通過以上公式計算魔笛量化值指標 `mq`。