在编程中实现均线金叉与死叉的判断，通常需要以下几个步骤：
数据准备：
获取股票的历史K线数据，包括每日收盘价。
计算均线：
使用软件函数计算短期和长期均线的值。常用的均线包括简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。
判断金叉与死叉：
通过比较短期均线和长期均线的值来判断金叉和死叉的出现。
编写公式：
结合软件支持的函数和逻辑判断，编写选股公式或交易信号生成公式。
测试与优化：
在软件中进行公式测试，确保选股的准确性和效率，并根据测试结果进行必要的优化。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
假设我们已经有了股票数据
df = pd.DataFrame（{
'date': pd.date_range（start='2024-01-01', periods=100）,
'close': np.random.randn（100）.cumsum（） + 100
}）
计算5日均线和20日均线
df['MA5'] = df['close'].rolling（window=5）.mean（）
df['MA20'] = df['close'].rolling（window=20）.mean（）
判断金叉与死叉
df['金叉'] = （df['MA5'] > df['MA20']） & （df['MA5'].shift（1） <= df['MA20'].shift（1））
df['死叉'] = （df['MA5'] < df['MA20']） & （df['MA5'].shift（1） >= df['MA20'].shift（1））
输出结果
print（df[['date', 'MA5', 'MA20', '金叉', '死叉']]）
```
在这个示例中：
`df['date']` 是日期列。
`df['close']` 是收盘价列。
`df['MA5']` 是5日均线。
`df['MA20']` 是20日均线。
`df['金叉']` 是金叉信号列，当5日均线向上穿过20日均线时返回True。
`df['死叉']` 是死叉信号列，当5日均线向下穿过20日均线时返回True。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要考虑更多的因素，如均线的周期选择、交易信号的过滤条件等。此外，还可以结合其他技术指标和交易策略来提高交易的成功率。