这段代码是一个用于计算角度的函数，其中使用了移动平均线（moving average）的概念。让我解释一下代码的内涵：
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代码中的
iMA()函数用于计算移动平均线。它接收了一些参数，包括交易品种（Symbol()）、时间周期（CC_Time）、移动平均线的周期（CC_Ma）、移动平均线的模式（CC_Mamode）、价格类型（CC_Price）以及位移量（CurShift和PreShift）。通过调用iMA()函数，可以获取交易品种在特定时间周期上的移动平均线的值。 -
在计算
li_1时，iMA()函数使用了当前位移量CurShift，而在计算li_2时，它使用了之前的位移量PreShift（即CC_Macount的值）。这样可以得到两个不同时间周期上的移动平均线值。 -
接下来的代码片段通过计算角度来衡量
li_1和li_2之间的差异。它通过计算两条移动平均线之间的斜率（即差值除以价格点和时间的乘积）来得到一个比例，然后使用MathArctan()函数计算这个比例的反正切值。最后，通过乘以一个转换因子将弧度转换为角度，并使用NormalizeDouble()函数将结果舍入到两位小数。 -
函数最后返回计算得到的角度值。
综上所述，这段代码的内涵是计算两个移动平均线之间的角度差异，以帮助衡量价格的趋势或震荡情况。移动平均线常用于技术分析中，这段代码可能是为了在某种交易策略或系统中使用移动平均线角度作为信号或指标。但是要理解代码的完整含义，还需要了解更多关于CC_Time、CC_Ma、CC_Mamode、CC_Price以及CC_Macount等变量的具体含义和用途。
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double fCC_Ma()
{
double li_1=0;
double li_2=0;
double Angle=0;
int CurShift=1,PreShift=CC_Macount;
li_1 = NormalizeDouble(iMA(Symbol(),CC_Time,CC_Ma,0,CC_Mamode,CC_Price,CurShift),Digits);
li_2 = NormalizeDouble(iMA(Symbol(),CC_Time,CC_Ma,0,CC_Mamode,CC_Price,PreShift),Digits);
if(CC_Time>0)
Angle=NormalizeDouble(MathArctan((li_1-li_2)/Point/(CC_Time*8))*180/3.14,2);
return (Angle);
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将这段代码转换为Python，可以得到以下代码：
import math
def fCC_Ma():
li_1 = 0.0
li_2 = 0.0
Angle = 0.0
CurShift = 1
PreShift = CC_Macount
li_1 = round(NormalizeDouble(iMA(Symbol(), CC_Time, CC_Ma, 0, CC_Mamode, CC_Price, CurShift), Digits), 2)
li_2 = round(NormalizeDouble(iMA(Symbol(), CC_Time, CC_Ma, 0, CC_Mamode, CC_Price, PreShift), Digits), 2)
if CC_Time > 0:
Angle = round(NormalizeDouble(math.atan((li_1 – li_2) / Point / (CC_Time * 8)) * 180 / 3.14, 2))
return Angle
请注意，在转换代码时，我假设了以下变量和函数已经定义：
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CC_Macount：一个整数，表示PreShift的值。 -
CC_Time：一个整数，用于计算角度的时间间隔。 -
CC_Ma：一个整数，表示移动平均线的周期。 -
CC_Mamode：一个整数，表示移动平均线的模式。 -
CC_Price：一个整数，表示移动平均线计算所使用的价格类型。 -
Digits：一个整数，表示舍入的小数位数。 -
Symbol()：一个函数，返回当前交易的符号。 -
iMA()：一个函数，用于计算移动平均线。