在股票图表中，判断K线交叉通常涉及以下步骤和逻辑：
计算均线
短期均线（如5日均线）和长期均线（如10日均线）的计算可以通过移动平均线公式来实现。例如，5日均线可以通过计算过去5天的收盘价之和除以5得到，10日均线则通过计算过去10天的收盘价之和除以10得到。
判断交叉点
金叉：短期均线上穿长期均线。具体来说，如果5日均线从下方向上穿过10日均线，则形成金叉。这通常被视为市场买入力量增强的信号，可能预示着股票价格即将上涨。
死叉：短期均线下穿长期均线。如果5日均线从上方向下穿过10日均线，则形成死叉。这通常被视为市场卖出力量增强的信号，可能预示着股票价格即将下跌。
使用公式实现
在通达信等股票分析软件中，可以使用CROSS函数来判断均线交叉。例如，判断5日均线是否上穿10均线的公式为：`CROSS（MA（CLOSE, 5）, MA（CLOSE, 10）, 1）`。
在Python中，可以使用Pandas等库来计算均线和检测交叉点。例如，计算5日均线和10日均线并判断是否交叉的代码可能如下：
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas_datareader import data as pdr
from datetime import datetime
获取股票数据
stock_data = pdr.DataReader（'股票代码', '数据源'， 开始日期， 结束日期）
计算5日均线和10日均线
stock_data['SMA_5'] = stock_data['收盘价'].rolling（window=5）.mean（）
stock_data['SMA_10'] = stock_data['收盘价'].rolling（window=10）.mean（）
检测金叉和死叉
cross_points = stock_data[stock_data['SMA_5'] > stock_data['SMA_10']]
golden_cross = cross_points[cross_points['SMA_5'] > cross_points['SMA_10']].index
death_cross = cross_points[cross_points['SMA_5'] < cross_points['SMA_10']].index
输出交叉点
print（f"金叉点： {golden_cross}"）
print（f"死叉点： {death_cross}"）
```
结合其他指标
在实际应用中，还可以结合其他技术指标如成交量、股价走势等综合分析，以提高判断的准确性。
通过上述步骤和逻辑，可以有效地判断K线交叉点，从而为股票交易提供决策支持。