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瑞典旅游攻略

一次认识一个市场技术指标

  每次只需花费五分钟左右即可了解金融衍生品市场中一个常用的技术指标，包括这个技术指标的作用、计算方法、实际应用以及代码实现，以便以后再次遇到这个指标不会再陌生。

指标介绍

（螺纹rb2001）

RSI（Relative Strength Index）称为相对强弱指标。它可以表示市场一定时期的景气程度。RSI也是由威尔德（J Welles Wilder）于1978年在《New Concepts in Technical Trading Systems》中提出。RSI可以用来评估多空力量的强弱程度，所以它可以作为一种超买超卖指标，RSI已经成为技术分析中使用最为广泛的技术指标之一。上图中RSI(7, 14)则展示了分别以7日和14日为周期计算得到的两个RSI曲线。

RSI是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之间的比率计算得到的。它的取值范围是0到100，通常RSI处于30到70之间。

当RSI处于10到20之间时，市场处于超卖状态，后市大概率价格会出现反弹回升。

当RSI处于80到90之间时，市场处于超买状态，后市大概率价格会出现价格回落。

根据RSI的特征，根据RSI值所处范围，或者不同短中长周期的RSI曲线之间的关系构成的策略也有很多。

计算方式

RSI的计算方式很简单，它是根据N日收盘涨幅与涨跌幅度之间比率得到：N日RSI = (N日收盘涨幅) / (N日涨跌幅) * 100 或者通过简单平均值的方式进行表示（后面的代码实现就是基于下面的公式）：

代码实现

python代码实现：

import numpy as npimport pandas as pddef cal_RSI(close, periods):    length = len(close)    rsies = [np.nan] * length    if length <= periods:        return rsies    up_avg = 0     # 平均上涨幅度    down_avg = 0   # 平均下降幅度    first_t = close[:periods + 1]    for i in range(1, len(first_t)):        if first_t[i] >= first_t[i - 1]:            up_avg += first_t[i] - first_t[i - 1]        else:            down_avg += first_t[i - 1] - first_t[i]    up_avg = up_avg / periods    down_avg = down_avg / periods    rs = up_avg / down_avg    rsies[periods] = 100 - 100 / (1 + rs)    for j in range(periods + 1, length):        up = 0        down = 0        if close[j] >= close[j - 1]:            up = close[j] - close[j - 1]            down = 0        else:            up = 0            down = close[j - 1] - close[j]        up_avg = (up_avg * (periods - 1) + up) / periods        down_avg = (down_avg * (periods - 1) + down) / periods        rs = up_avg / down_avg        rsies[j] = 100 - 100 / (1 + rs)    return rsiesif __name__ == '__main__':    df = pd.read_csv('./000001.csv')[:100]    RSI = cal_RSI(df['Close'], 14)    print(RSI)

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