简单的方式不想用，那就只能用复杂麻烦的

你需要日线数据，现在手里有30分钟数据，那么其实就是要做一个把30分钟数据转换成日线数据的工作。

首先要进行30分钟每日数据的分割，用truedate判断30分钟上每个交易日开始的bar，然后开始依据序列数据的特性，分别记录开盘价，逐根比较最高价最低价，最后一根记录收盘价，生成日线数据。

哦如果你只是算日线均线，那么可能只需要记录收盘价就行了。

但是这里关键的是用什么数据结构来记录这个收盘价。为了后面计算方便，我能想到的就是使用全局变量来处理。但是由于全局变量的特性，在往里面塞数据的时候注意不要发生重复添加，这样就会导致数据出错。而且要考虑历史bar和实时bar运行机制的区别，所以要特别注意如何往全局数组里添加数据的算法。

这个容器构建好以后就比较简单了，根据这个数组计算平均值，取这个结果存储到另一个数组里就行了。

如果你看不懂我在说什么，我建议你老老实实用叠加数据的方式取数据。

具体代码我肯定是不想写了，因为叠加数据跨周期现在还是比较成熟，非要用合成数据的方式去处理问题，不仅麻烦，而且出错的可能性极高，泛用性极低，我不知道写这个代码有什么意义，连教学意义都没有。

如果非要这么写，那么请自己加油努力！

谢谢解答。

1. 之所以不想用多图层，是因为不好处理2个图层的数据，感觉写的策略用了未来数据

2. 找了个笨办法，直接看看一天内有多少根30分钟K，然后再去乘日线的均线周期，得到的均线和跨图层得到的高度吻合

你能接受这两者间的误差就行