MACD（Moving Average Convergence Divergence）是一种技术分析指标，用于衡量价格趋势的强弱、方向和动能。它由两条移动平均线（快线和慢线）以及一个信号线组成。以下是MACD指标的公式和源码示例（使用Python语言）：

公式：

. 计算快线（ 2天EMA）：fast_line = EMA(close_price, 2)

2. 计算慢线（26天EMA）：slow_line = EMA(close_price, 26)

3. 计算差离值（DIF）：dif = fast_line - slow_line

4. 计算信号线（9天EMA）：signal_line = EMA(dif, 9)

5. 计算MACD指标柱状图（HIST）：hist = dif - signal_line

其中，EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均线，它是一种平滑价格数据的方法，通过给予较高权重 近的价格数据，来反映近期价格走势。

以下是一个简化的Python源码示例：

```python

import numpy as np

def EMA(data, period):

weights = np.exp(np.linspace(- ., 0., period))

weights /= weights.sum()

ema = np.convolve(data, weights, mode=\'full\')[:len(data)]

return ema

def MACD(close_price):

fast_line = EMA(close_price, 2)

slow_line = EMA(close_price, 26)

dif = fast_line - slow_line

signal_line = EMA(dif, 9)

hist = dif - signal_line

return dif, signal_line, hist

# 使用示例

close_prices = [ 00, 05, 0, 5, 20, 5, 0, 05, 00]

dif, signal_line, hist = MACD(close_prices)

print(\"DIF:\", dif)

print(\"Signal Line:\", signal_line)

print(\"Histogram:\", hist)

```

这段源码计算了给定收盘价格序列的MACD指标。输入的收盘价格为一个列表，输出的结果为DIF、信号线和柱状图。请注意，这是一个简化的示例，实际使用中可能需要添加更多的逻辑和错误处理。