1.MASA Framework源码解读-01 MASAFacotry工厂设计（一个接口多个实现的仓存仓库最佳姿势）
2.筹码分布 python 源码 获利盘 COST
3.v51.04 鸿蒙内核源码分析(ELF格式) | 应用程序入口并非main | 百篇博客分析OpenHarmony源码
4.通达信实用性很强的指标，庄家抬轿子核心与高端实战策略，源码源码附源码
5.筹码主力成本指标公式源码

MASA Framework源码解读-01 MASAFacotry工厂设计（一个接口多个实现的仓存仓库最佳姿势）

       闲来无事，偶然接触到了MASA Framework，源码源码此框架是仓存仓库MASA Stack系列中专门用于构建web系统的开源框架。通过在几个小型项目中的源码源码开源码编程应用，我发现它确实拥有诸多优点。仓存仓库为深入理解其内部结构和设计思路，源码源码我决定详细阅读MASA Framework的仓存仓库源代码，并记录整个阅读过程。源码源码如有任何错误或疑问，仓存仓库还请各位指正。源码源码

       MASA Framework是仓存仓库一个功能全面且易于扩展的框架，主要由三个部分组成：BuildingBlocks（抽象层）、源码源码Contrib（BuildingBlocks的仓存仓库实现）以及Utils（工具库）。官方将BuildingBlocks称为构建块，实际上，这个层将日常开发中频繁使用到的功能抽象出来，如多租户、多语言、仓储、配置中心等，形成易于替换的springcloud设置源码接口，大大提高了框架的灵活性和可扩展性。

       MASA Framework包含个主要模块，几乎涵盖了日常开发所需的所有组件，从基础服务到高级功能应有尽有。这些模块协同工作，共同构建了一个强大且功能丰富的框架。

       让我们从MASA Framework的核心设计——构建工厂（MasaFactory）开始探讨。构建工厂在框架中起着至关重要的作用，它负责通过配置选项来创建不同实现的实例。在实际项目中，构建工厂设计用于解决接口具有多种实现时的依赖注入问题，比如在面对多实现的场景时，如何优雅地注入并使用特定的实现类。以下是构建工厂解决多实现问题的具体步骤：

       首先，通过下载MASA Framework的源码（地址：github.com/masastack/MA...）进行研究。我们首先关注的是Masa.BuildingBlocks.Data.Contracts类库的设计。MASA Framework的构建工厂通过选项配置，允许为接口的每个实现类指定一个简短的名称。根据传入的不同名称，构建工厂类的Create方法能够创建对应的实例。

       通过使用MASA Framework的构建工厂，我们能够轻松地创建与特定名称对应的足迹推送源码面单消息转换类，而无需依赖于IEnumerable集合进行复杂的筛选。这种方法在实现多实现场景时明显更加直观且高效。

       以物流面单申请为例，不同销售订单对应不同的商家店铺，而每个商家店铺可能选择不同的物流商。利用MASA Framework构建工厂实现不同物流商的面单申请，不仅简化了开发过程，而且在使用层面保持了无感的效果。

       总结而言，MASA Framework提供了强大的构建工厂设计，以解决多实现接口的依赖注入问题，简化了开发流程。这个设计不仅限于构建工厂模块，其他模块同样采用了类似的设计理念，允许用户根据需要替换官方实现或结合自定义实现，以适应不同场景和需求。

       MASA Framework的其他模块同样采用了构建工厂的设计，用户既可以替换官方实现，也可以在程序内同时共存官方实现和自定义实现。例如，Service Caller模块不仅支持使用dapr的服务调用，还提供了HTTP服务调用等选项。源码文件解析

筹码分布 python 源码 获利盘 COST

       “筹码分布”的准确学术名称应为“流通股票持仓成本分布”。该分布通过柱状图直观展示股市中现有流通股票的分布状况。

       获利盘指的是股票交易中能够卖出赚钱的那部分股票。每只股票都存在获利盘和套牢盘，套牢盘是指买入股票但亏损的那部分。

       成本分布函数如COST()表示%获利盘的价格，即有%持仓量在该价格以下，其余%为套牢盘。此函数适用于日线分析周期，与获利盘形成对比。

       计算筹码分布涉及基本概念与每日成本算法，该算法为移动平均过程。公式为：当日成本（换手率×历史换手衰减系数）+上一日成本分布图（1-换手率×历史换手衰减系数）。

       通过具体代码实现这一算法，如使用平安银行本地数据。计算结果与通达信基本一致，与东方财富、同花顺等平台比对后，偏差不大于%。

       筹码分布本质上是一种概率模型，有效反映实际筹码分布。通过三角分布或均匀分布进行运算，oc容器源码实践中可加入更多技巧。

       最后，这些指标仅作为参考，实际应用需结合具体情况进行分析。

v. 鸿蒙内核源码分析(ELF格式) | 应用程序入口并非main | 百篇博客分析OpenHarmony源码

       鸿蒙内核源码分析(ELF格式篇) | 应用程序入口并非main

       深入解析ELF格式与鸿蒙源码的关系，探寻应用程序入口的奥秘。本文将带你从一段简单的C代码开始，跟踪其编译成ELF格式后的神秘结构，揭秘ELF的组成与内部运作机制。

       以E:\harmony\docker\case_code_目录下的main.c文件为例，通过编译生成ELF文件，运行后使用readelf -h命令查看应用程序头部信息。了解ELF文件的全貌，从ELF头信息、段信息、段区映射关系、区表等多方面深入探讨。

       ELF格式文件由四大部分组成：头信息、段信息、段区映射关系和区表。头信息包含关键元数据，如文件类型、字节顺序、文件大小等；段信息描述了可执行代码和数据段的属性和位置；段区映射关系展示了段与区的关联；区表则存储了每个区的详细信息。

       通过readelf -l命令，可以观察到段信息及其在程序中的作用，如初始化数组、动态链接、栈区等。在运行时，不同段以特定方式映射到内存中，实现代码的加载和执行。

       在深入分析后，发现应用程序的真正入口并非通常理解的main函数，而是一个名为_start的特殊函数。这揭示了鸿蒙内核在启动时的执行流程，以及如何在ELF格式中组织和加载代码。

       本文以ELF格式为切入点，带你全面理解鸿蒙内核源码的组织结构与运行机制。通过百万汉字注解，带你精读内核源码，深入挖掘其地基。在Gitee仓(gitee.com/weharmony/ker...)同步注解，共同探索鸿蒙研究站(weharmonyos)的奥秘。

通达信实用性很强的指标，庄家抬轿子核心与高端实战策略，附源码

       通达信中的一款实用指标——庄家抬轿子，为投资者提供了一套高端实战策略，下面将详细介绍其操作方法和原理。

       这套指标体系以柱体的买点提示为关注点，结合底分型确认或不创新低的时机，为买入信号。其中，主力抄底和MACD幅图组合，尽管MACD存在一定的滞后性，但能辅助判断主力筹码的动向。主力抄底图则是基于主力筹码分布情况构建的，有助于识别市场趋势。

       实战案例中，当股票下跌至底部，第一个底出现时往往为惯性反弹，不宜立即参与。而当第二个底出现且表现出较强势头时，可以考虑逐步建仓。源码中详细列举了计算和判断条件，包括高低点、峰谷、峰谷持续时间等，以及缺口判断等技术细节。

       值得注意的是，所有分享的内容完全免费，作者承诺不收取任何费用，旨在回馈粉丝们的支持。对于需要使用或了解更多指标的朋友们，可以直接私信获取本人独创的技术指标和全套源码。

筹码主力成本指标公式源码

       筹码主力成本指标并没有一个统一且固定的公式，因为它通常依赖于特定的算法和数据分析方法来估算。不过，一般来说，筹码主力成本指标是基于股票交易中的筹码分布和主力资金动向进行分析的一个技术指标。其核心思想是通过分析大量交易数据，确定主力资金的建仓成本，从而预测未来的股价走势。

       要编写一个筹码主力成本指标的公式源码，我们通常会考虑以下几个步骤：首先是数据收集，需要获取股票的交易数据，包括每日的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等。其次是数据处理，通过特定的算法对这些数据进行处理，以识别出主力资金的建仓和出货行为。这通常涉及到对成交量的分析，以及对价格变动的统计分析。

       在计算筹码主力成本时，可以采用加权平均法，将每日的成交量作为权重，对当日的成交均价进行加权平均，从而得到一个筹码主力成本的估算值。这个值可以反映主力资金在不同价格区间的建仓成本，有助于判断未来股价的可能走势。

       例如，一个简单的筹码主力成本指标计算方式可以是：对于近期的每一笔交易，记录其成交价格和成交量，然后以成交量为权重，计算一个加权平均价格。这个加权平均价格就可以被视为近期的筹码主力成本。当然，实际的算法可能会更复杂，包括考虑时间衰减因素、价格波动性等。

       需要注意的是，筹码主力成本指标只是众多技术指标中的一个，它并不能保证%的准确率。在使用时，应结合其他技术指标和市场信息进行综合分析，以提高预测的准确性。同时，股市投资存在风险，投资者在做出决策时应谨慎考虑。

       由于具体的源码实现会根据所使用的编程语言和数据分析工具的不同而有所差异，因此我无法直接给出一个通用的源码示例。但是，基于上述原理，开发者可以结合自己的编程知识和经验，使用Python、R等语言编写出相应的分析程序。