以下是一个简化的量化波段王指标源码示例，使用Python语言实现，并包含了一些常见的指标公式：

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_momentum(stock_data, n):
    """
    计算动量指标
    :param stock_data: DataFrame, 包含收盘价列
    :param n: int, 过去N日的数据
    :return: Series, 动量指标值
    """
    momentum = stock_data['Close'].shift(n) - stock_data['Close']
    return momentum

def calculate_volume(stock_data, n):
    """
    计算成交量指标
    :param stock_data: DataFrame, 包含成交量列
    :param n: int, 过去N日的数据
    :return: Series, 成交量指标值
    """
    volume = stock_data['Volume'].rolling(window=n).mean()
    return volume

def calculate_trend(stock_data, n1, n2):
    """
    计算趋势指标
    :param stock_data: DataFrame, 包含收盘价列
    :param n1: int, EMA的窗口期数
    :param n2: int, EMA的窗口期数
    :return: Series, 趋势指标值
    """
    trend = stock_data['Close'].ewm(span=n1).mean() / stock_data['Close'].ewm(span=n2).mean()
    return trend

def calculate_score(volatility, trend, volume):
    """
    综合选股模型计算得分
    :param volatility: float, 波动率
    :param trend: float, 趋势指标值
    :param volume: float, 成交量指标值
    :return: float, 综合得分
    """
    score = volatility * trend * volume
    return score

# 示例数据
data = {
    'Close': [1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0],
    'Volume': [100, 120, 140, 160, 180, 200, 220, 240, 260, 280, 300]
}
stock_data = pd.DataFrame(data)

# 计算指标
momentum = calculate_momentum(stock_data, 3)
volume = calculate_volume(stock_data, 3)
trend = calculate_trend(stock_data, 5, 10)

# 计算综合得分
score = calculate_score(np.std(stock_data['Close']), trend, volume)

print(f"动量指标: {momentum}")
print(f"成交量指标: {volume}")
print(f"趋势指标: {trend}")
print(f"综合得分: {score}")

请注意，这只是一个简化的示例，实际的量化波段王指标可能会包含更多的计算和参数调整。在实际应用中，您可能需要结合具体的编程语言和工具，以及考虑其他因素如基本面数据和宏观经济环境等。您还需要确保所使用的数据源是可靠和准确的，以便做出更明智的投资决策。