金字塔决策交易系统源码编辑等价K线的概率密度技术指标的实现需要一些编程知识和对交易系统的理解。以下是一个简单的Python代码示例，用于实现金字塔决策交易系统源码编辑等价K线的概率密度技术指标。


```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data_file.csv')

# 计算等价K线
equity_curve = data['Equity'].values

# 计算概率密度函数
equity_pdf = equity_curve.diff() / equity_curve.diff().sum()

# 绘制概率密度图
plt.hist(equity_pdf, bins=30, density=True, alpha=0.5)
plt.title('Equity Probability Density')
plt.show()
```
上述代码使用了pandas库加载数据，计算了等价K线的概率密度函数，并使用matplotlib库绘制了概率密度图。在代码中，你需要将'your_data_file.csv'替换为你的数据文件路径，并根据实际情况调整bins参数以获得最佳的图形效果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外，金字塔决策交易系统源码的编写涉及更复杂的逻辑和算法，需要你对交易系统和编程有深入的理解。

如果你对如何将这个技术指标应用到交易策略中感到困惑，你可以考虑寻求专业的金融咨询或咨询投资顾问以获得更具体的建议。