分时量比KDJ的编程需要结合具体的编程环境和工具来实现。以下是一个基本的思路，用于在图表软件或库中计算和显示KDJ指标，并根据特定条件改变K线颜色：
计算KDJ指标
首先，你需要确保你的图表软件或库能够计算KDJ指标。KDJ指标由K值、D值和J值组成，通常通过以下公式计算：
K值 = （2/3 * 前一日K值） + （1/3 * 当日RSV）
D值 = （2/3 * 前一日D值） + （1/3 * K值）
J值 = 3 * K值 - 2 * D值
设置条件
对于多头K线（紫色）：当K值大于D值，且J值小于30时。
对于空头K线（蓝色）：当K值小于D值，且J值大于80时。
改变K线颜色
在软件中，查找关于如何改变K线颜色的选项。
根据上述条件，将满足条件的K线设置为紫色，不满足条件的K线设置为蓝色，不满足任何条件的K线保持默认颜色或设置为与背景相同的颜色。
编程实现
如果你使用的是Python的matplotlib库，可以通过以下代码示例来实现：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
示例数据
prices = np.array（[100, 102, 101, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]）
计算KDJ指标
def calculate_kdj（prices）:
rsv = np.array（[0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]） RSV值，可以根据需要调整
k = （2/3 * np.array（prices[:-1]）） + （1/3 * rsv）
d = （2/3 * np.array（prices[:-2]）） + （1/3 * k）
j = 3 * k - 2 * d
return k, d, j
k, d, j = calculate_kdj（prices）
绘制K线图
fig, ax = plt.subplots（）
绘制K线
ax.plot（prices, label='Price', color='black'）
绘制KDJ指标
ax.plot（k, label='K', color='purple'）
ax.plot（d, label='D', color='blue'）
ax.plot（j, label='J', color='red'）
设置图例
ax.legend（）
设置K线颜色
for i in range（len（prices））:
if k[i] > d[i] and j[i] < 30:
ax.plot（prices[i], k[i], 'o', color='purple'）
elif k[i] < d[i] and j[i] > 80:
ax.plot（prices[i], k[i], 'o', color='blue'）
显示图表
plt.show（）
```
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体的数据和需求进行调整。如果你使用的是其他编程语言或图表库，实现方式可能会有所不同。建议查阅相关文档和教程以获得更详细的指导。