```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
# 定义计算周期和时间参数
N = 9
M1 = 3
M2 = 3
# 计算K值
def kdj(high, low, close, n=N, m1=M1, m2=M2):
diff = high - low
rate = (high - close) / (high - low)
# 计算kd值
kd_max = max(diff, rate)
kd_min = min(diff, rate)
kd = (kd_max + kd_min) / 2
# 计算k值
k = (kd m1 + kd) / (m1 + 1)
# 计算d值
d = (k m2 + kd) / (m2 + 1)
# 计算j值
j = (3 k - 2 d) / (3 + 1)
return k, d, j
# 示例数据
high = [100, 95, 90, 85, 80, 75, 70, 65, 60]
low = [95, 90, 85, 80, 75, 70, 65, 60, 55]
close = [97, 92, 87, 82, 77, 72, 67, 62, 57]
# 计算KDJ值
kdj_values = []
for i in range(1, len(high)):
k, d, j = kdj(high[i], low[i], close[i])
kdj_values.append((k, d, j))
# 将结果存储在DataFrame中
df = pd.DataFrame(kdj_values, columns=['K', 'D', 'J'])
print(df)
```
请注意，这只是一个简单的示例，用于演示如何计算KDJ指标。在实际应用中，您可能需要根据您的具体需求和使用的软件或平台进行相应的调整。还需要注意数据的来源和准确性，以确保计算的正确性。
最强KDJ指标公式源码
KDJ指标是技术分析中常用的一个动量指标，它通过统计周期内的最高价、和收盘价之间的波动关系，来反映股票价格的波动强度和趋势。在KDJ指标中，K线、D线和J线是三个重要的组成部分。
在编写最强KDJ指标公式源码时，需要考虑以下几个方面：
1. 计算K值：K值是最高价和之间的振幅与周期内最高价和之间的平均振幅之比。在计算K值时，需要先确定最高价和，然后计算振幅，最后计算K值。
2. 计算D值：D值是K值的移动平均值。在计算D值时，需要先计算K值的移动平均值，然后根据公式计算D值。
3. 计算J值：J值是K值和D值的3倍之差。在计算J值时，需要先计算K值和D值，然后根据公式计算J值。
下面是一个简单的最强KDJ指标公式源码示例：
```pyho
impor padas as pd
impor umpy as p
def calculae_kdj(high, low, close, =9):
计算KDJ指标
:param high: 最高价序列
:param low: 序列
:param close: 收盘价序列
:param : 周期数
:reur: KDJ指标序列
# 计算RSV值
low_lis = [low[i] for i i rage(le(low) - + 1)]
high_lis = [high[i] for i i rage(le(high) - + 1)]
close_lis = [close[i] for i i rage(le(close) - + 1)]
max_lis = [max(high_lis[i], close_lis[i]) for i i rage(le(close) - + 1)]
mi_lis = [mi(low_lis[i], close_lis[i]) for i i rage(le(close) - + 1)]
diff_lis = [max_lis[i] - mi_lis[i] for i i rage(le(close) - + 1)]
avg_diff = sum(diff_lis) / le(diff_lis)
k = [(close_lis[i] - mi_lis[i]) / avg_diff for i i rage(le(close) - + 1)]
d = p.mea(k)
j = 3 k[0] - 2 d
reur pd.Series(j)
```
这个函数接受最高价序列、序列和收盘价序列作为输入，并返回一个包含J值的Padas Series对象。在计算KDJ指标时，可以调用这个函数并传入相应的参数。