文章核心观点 - 文章提出了一种基于成交量加权移动平均线（VWAP）构建新型相对强度指标的方法，旨在通过计算价格或相对价格与真实平均持仓成本的偏离度，来更准确地衡量股票或板块的动量强弱与趋势转折 [1][5][9] 成交量加权移动平均线（VWAP）的构建与修正 - 使用累积成交金额除以累积成交量（SUM(AMO,N)/SUM(V,N)）可以构造真实成本价格曲线，但该公式在软件复权时会出现数据失真问题 [1] - 为解决复权问题，采用修正公式 `SUM(AMO*C,N)/SUM(AMO,N)` 来计算VWAP，该曲线代表周期内的平均持仓成本，且不受软件复权影响 [1] 成交量加权相对强度指标（SSV）的定义与公式 - 成交量加权相对强度的基本定义是价格偏离持仓成本的速度，偏离越快代表赚钱或亏钱效应越快，即强弱变化程度越高 [1] - 提供了两种归一化处理的SSV计算公式： - `SSV1: (C-VWAP)/VWAP*100`，计算价格相对于VWAP的百分比偏离 [2] - `SSV2: (C-VWAP)/STDD*100`，计算价格偏离相对于标准差（STDD）的标准化强度，其中 `STDD:=SQRT(SUM(POW((C-VWAP),2),N)/(N-1))` [2] - 增加了 `SSVA:MA(SSV1,13)` 作为SSV1的13日简单移动平均线输出 [2] 相对强度线（RSL）的成交量加权改进 - 传统的相对强度（RS）计算为个股收盘价除以基准指数收盘价（如"880003"）[4] - 对RS线同样应用成交量加权计算，得到改进的RSL指标，其被认为比市面流行的移动平均（MA）处理方式更合理 [5] - RSL指标公式组包括： - `VWRS:=SUM(RS*AMO,N)/SUM(AMO,N)`，计算RS的成交量加权平均值 [4][7] - `RSL1: (RS-VWRS)/VWRS*100`，计算RS相对于其成交量加权均值的百分比偏离 [4][7] - `RSL2: (RS-VWRS)/STDD*100`，计算标准化偏离，其中 `STDD:=SQRT(SUM(POW((RS-VWRS),2),N)/(N-1))` [4] - `RSLA:MA(RSL1,13)`，输出RSL1的13日简单移动平均 [7] 指标的应用与特性 - SSV和RSL被定义为典型的动量指标，可用于度量当下的强弱程度 [9] - 这些指标可利用其峰值与谷值的背离特性来评估趋势的转折点，其原理与乖离率（BIAS）指标相同 [9] - 文章更新中隐匿了SSV2和RSL2的输出，并增添了SSV1和RSL1的均值（SSVA和RSLA）输出 [9]

技术指标优化方案 - 文章核心观点是提出一种免扩展数据的相对强度指标替代方案，通过整合RSV与RSline的归一化处理，以简化操作并满足手机端和盘中实时应用的需求 [1][3] - 原有RSV或SSV指标仅完成个股价格在历史水平上的纵向比较，缺乏与市场整体水平的横向比较，被认为不够严谨 [1] - 新方案引入RSline，即个股价格与大盘指数的比值，以替代扩展数据功能，实现与整个市场的横向比价 [1] 指标构建方法 - 提供完整的指标构建代码，其中RSV1对个股价格进行归一化处理，公式为`(C-LLV(L,N))/(HHV(H,N)-LLV(L,N))*100` [1] - RSline通过`CLOSE/"880003$CLOSE"`计算，RSV2再对RSline进行归一化处理，公式为`(RS-LLV(RS,N))/(HHV(RS,N)-LLV(RS,N))*100` [1] - 最终整合指标RSV为RSV1与RSV2的算术平均值，即`(RSV1+RSV2)/2`，并设置了75和85两个阈值进行可视化区分 [1] 方案优势与应用 - 该方案无需使用扩展数据，即可实现盘中实时计算，适用于手机端和实盘短线交易 [1][3] - 新构建的RSV指标可以替代原有公式中的RSR条件，且建议保持原有的阈值设置不变 [3] - 通过效果对比，新指标的红色和绿色区域与原有方法的吻合度几乎一致，表明其有效性 [1]