是的，本次更新按照计划是要完成这部分的内容，但因事耽搁，故而退后上线。目前保留目录部分，以其让大家了解这部分都包含哪些内容。

这里借用的是威廉·欧奈尔的相对强度概念，

在欧奈尔的理念中，相对强度不是通过计算公式得到的指标，而是通过比较一只股票与特定基准（通常是一个主要的股票指数）的表现来定义的。他关注的是一只股票的价格表现是否优于市场平均水平。他认为，市场中表现最好的股票通常在牛市期间展现出相对的领先性能。 一些关键点包括：

• 价格表现：比较股票的价格表现与市场或其他相似股票的表现。
• 领导股票：关注在市场上涨周期中表现最好的股票。
• 成交量：寻找那些在价格上涨时伴随着成交量增加的股票，这可能表明该股票的强度和潜在的上升动力。

在具体的实践中，投资者可能会关注那些在其市场价值上涨时超过基准指数（例如沪深300指数）的股票，同时在市场下跌时下跌幅度小于基准指数的股票。欧奈尔相信选择那些在相对强度上表现出色的股票，可以帮助投资者在市场上找到最有潜力的投资机会。

在本网站中，RPS指标是指在一段时间内，个股涨幅在全体股票（仅计算沪深A股股票）涨幅排名中的位次值。例如，某个股票的PRS20值为85.50，表示该股票在最近20天以来所有股票的涨幅超过85.5的股票。

本网站的图表功能基于tradingview.com网站提供的charting_library图表库开发。现在简要介绍一些：

• 图表会在有改动（切换标的，切换周期，画图）之后3秒内自动保存数据。如果您在改变了图表信息之后，迅速关闭页面或者切换到别的标的，很有可能没有保存上次的更新信息。如有需要，可以自行手动保存。但请注意，请不要使用复制功能。该功能存在一些逻辑上的问题，后期的版本更新中会取消这部分功能。
• 目前图表只能加载5个指标，待开启收费模式后，会增加这个数量。
• 在某些情况下，第一次加载的数据会缺少数据（这种情况比较少见，但确实有可能发生，目前尚不确定发生的原因，有可能是在数据加载到图表中展示的时候，数据的排序发生混乱造成图表库丢弃了一部分数据），一般情况下，重新刷新页面即可恢复数据。

charting_library库本身是支持自定义指标的。但是不支持其网站上使用的PineJS脚本（可以使用PineJS脚本中的大部分函数，但是不支持脚本的格式），必须使用原生JS来重写脚本。正因为只支持原生JS，所以这个不能开放给普通用户来编写（JS对网站具有一定的危险性）

本网站会搬运一些比较流行的指标，转换为JS版本，提供给大家使用。

另外，本网站还打算推送PC版，将这套系统在您的本地PC上运行，到时候，您可以直接编写自己的指标使用。该方案还是研究技术的可行性。

是的，当切换暗色模式或者亮色模式，图表会重置当前模式下的默认设置。一般情况下，建议选择自己合适的模式，不要来回切换模式。

• C = close,表示收盘价
• S = short，表示标的的短期趋势，本网站中取MA20值
• M = middle，表示标的的中期趋势，本网站中取MA60值
• L = long，表示标的的长期趋势，本网站中取MA120值
• C/S = close和ma20的比较， CS=(close/ma20 - 1) * 100
• S/M = ma20和ma60的比较， SM=(ma20/ma60 - 1) * 100
• M/L = ma60和ma120的比较， ML=(ma60/ma120 - 1) * 100

这里有个小技巧，在图表中，点击对应的行情名称的图列，可以显示和隐藏途中对应的折线。如果在多条线中只想查看几条数据，可以先选择要查看的行业，隐藏对应的折线。然后选择图列上方的反选按钮。既可以关闭其他折线，只显示你要查询的折线。

对于二级行业，这次更新做了一些修正。并不是所有的二级行业都会被计算市场宽度数据。因为有些行业中的备选股票数量太少，计算出来的市场宽度值没有参考的价值。所以，本次更新明确，只选择行业中股票（仅选择沪深A股股票）的数量在20个以上的行业进行计算。在概念中也同样适用这一标准。

本次更新优化了算法，并以新算法重新计算了历史数据。其次，市场宽度值并不是一个需要十分精确的指标。它反应的是一个市场的趋势或者情绪值。在这种情况下，80和85有多少的差别？

市场宽度的基本计算方法十分简单，只需要计算当前行业成份股中收盘价高于MA20的数量的百分比即可。算法虽然简单，但是选取标准会各有不同，计算的结果，自然五花八门，但都是很小的差别。所谓的选取标准就是说，在面对实际情况的时候，如何计算的问题。 例如，某个股票今日停牌，该如何选择分子和分母呢？例如在2015年，那种极端情况下，大量股票停牌，又该如何计算来反应真实的情况呢？ 又比如，这个股票今天复牌，但是，他已经停牌好几个月的时间，他的MA20怎么计算？是否合理？ 再比如，对于历史数据，应该用那个数据来计算，前复权数据？但是，很久远的历史数据，前复权所计算的收盘价数据有可能是负值？又该怎么办？ 再再比如，对于历史数据，某个行业，每天都可能会产生一个新的成份股。

总之，实际的情况会非常复杂，往往会对计算结果，产生微小的差别。但是，正如上面所说，市场宽度并不是一个需要十分精确的指标。这一点十分重要。

这个功能是一个小的尝试，用于您记录自己在投资方面的一些想法、感悟、计划等等...。目前并不对外，仅您自己可以看到。