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量化投资常用技能 系列文章目录
我们已经介绍了三篇关于量化投资方面绘图的文章和两篇指标类的推导和介绍的文章，大家有兴趣可以了解一下 绘图篇 量化投资常用技能——绘图篇 1：绘制股票收盘价格曲线和ochl烛状图量化投资常用技能——绘图篇 2：绘制移动平均线量化投资常用技能——绘图篇3：绘制黄金分割线 指标篇 量化投资常用技能——指标篇1：详解 MACD指标绘制、及其计算过程和作用量化投资常用技能——指标篇2：详解BOLL(布林线)指标，及其代码实现和绘图 量化投资常用技能——指标篇3 量化投资常用技能 系列文章目录前言一、RSI指标介绍二、RSI指标的数学计算过程三、RSI指标的代码实现和绘图主要的计算部分的计算方法完整的绘图代码 四、RSI指标的一般研判标准单个RSI指标的基本应用长短RSI指标的一般研判标注指标缺陷 前言由于这一部分主要是给大家介绍指标的数学公式和计算方法，更深入的了解它们，其中有众多的数学公式和理论推导过程，我尽可能排版的工整，方便各位阅读。如果只想看代码实现可以跳到最后面“代码实现”部分 RSI指标的实现其实也很容易上手，计算方式与之前的BOLL指标大同小异，核心计算部分都很容易，大家稍微阅读一下就可以很轻松的理解和使用 大家可以关注我的GitHub：ExileSaber 量化投资这部分内容会在整个包完成并调试后上传，虽然现在还没较高的水平，但是可以一起学习进步 一、RSI指标介绍该部分主要参考百度百科的介绍 相对强弱指标，即RSI指标 投资的一般原理认为，投资者的买卖行为是各种因素综合结果的反映，行情的变化最终取决于供求关系，而RSI指标正是根据供求平衡的原理，通过测量某一个期间内股价上涨总幅度占股价变化总幅度平均值的百分比，来评估多空力量的强弱程度，进而提示具体操作。 具体的策略介绍会放在 “量化投资常用技能——决策篇” 中 二、RSI指标的数学计算过程RSI指标简单来说就是计算N日内收盘涨幅平均值和跌幅平均值 N 日 R S I = N 日 内 收 盘 涨 幅 均 值 N 日 内 收 盘 涨 幅 均 值 + N 日 内 收 盘 跌 幅 均 值 × 100 N日RSI = \frac{N日内收盘涨幅均值}{N日内收盘涨幅均值+N日内收盘跌幅均值} \times100 N日RSI=N日内收盘涨幅均值+N日内收盘跌幅均值N日内收盘涨幅均值×100 通过公式我们可以发现，该指标反映出来的是N日收盘涨幅均值占N日收盘涨跌幅均值的比例。当股票价格持续上涨，向上力道较大时，计算出来的该指标值较大并呈现出上升趋势；当股票价格持续下跌，向下力道较大时，计算出来的该指标值较小并呈现出下降趋势 三、RSI指标的代码实现和绘图分为两个部分来讲解，一个是主要的计算部分的代码，学习的同时也可以自己灵活运用在其他地方。另外就是整体的绘图部分，包括烛状图和RSI指标 主要的计算部分的计算方法 涨跌幅度计算 Series对象可以使用 p c t pct pct_ c h a n g e ( ) change() change()函数来快速简洁的完成涨跌幅的计算，由于第一个数据无法计算涨跌幅度，所以该位置是 N A N NAN NAN值，可以使用Series对象的 d r o p n a ( ) dropna() dropna()函数去掉 N A N NAN NAN值，然后再转换成ndarray对象方便后续处理代码实现如下 rate = np.array(close.pct_change().dropna()) # 计算涨跌幅度 RSI指标计算 指标计算时需要判断是涨还是跌，并且还要求幅度的移动平均值，因此我们写成普通的循环方便阅读 # window是移动平均的窗口大小 for i in range(len(rate) - window + 1): the_rate = rate[i:i+window] # 提取每一个窗口的数据 up_rate = the_rate[np.where(the_rate > 0)].mean() # 使用np.where函数判断是涨还是跌 down_rate = the_rate[np.where(the_rate 0)].mean() # 使用np.where函数判断是涨还是跌 down_rate = the_rate[np.where(the_rate 长期RSI时，市场则属于多头市场当短期RSI |
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