股票技术指标的源码通常涉及编程语言如Python、JavaScript、Java等，以及相关的金融库和数据处理工具。由于源代码内容庞大且复杂，这里我无法直接提供一个完整的源码，但我可以给你一个基本的Python股票指标示例，使用了pandas和taLib库，这是一个非常基础的简单移动平均线（SMA）计算的例子：

```html

Python股票技术指标源代码：简单移动平均线（SMA）

以下是一个使用pandas和taLib计算简单移动平均线的示例代码:

```python

导入所需库

import pandas as pd

import talib

假设你有一个包含股票数据的DataFrame，例如'Close'列是收盘价

假设数据源是CSV文件，你可以这样加载

data = pd.read_csv('your_stock_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

计算SMA

sma = talib.SMA(data['Close'], timeperiod=5) 5日移动平均线，你可以根据需要调整时间周期

现在你可以将SMA添加到数据框中

data['SMA_5'] = sma

显示数据

print(data)

```

注意：这只是一个基础示例，实际的股票交易需要考虑更多因素，如交易规则、滑点、交易策略等。如果你需要更复杂的指标，比如MACD、RSI等，可以查阅taLib的官方文档或在线教程。

如果你需要源代码的完整实现，你需要找到相关的金融数据源，比如Yahoo Finance API，然后根据API获取数据，再进行相应的计算。这通常涉及到API调用、数据清洗和处理，以及可能的交易逻辑。

```

请根据你的实际需求和数据源进行调整。如果你对某个具体的技术指标或编程语言有疑问，可以继续提问，我会提供更详细的解答。