使用Python计算相对强弱指数（RSI）进阶
废话不多说，直接上主题：=======>
代码实现
以下是实现RSI计算的完整代码：
# 创建一个DataFrame
data = {
'DATE': date_list, # 日期
'CLOSE': close_px_list, # 收盘价格
}
df = pd.DataFrame(data)
import pandas as pd
import numpy as np
def get_signals(df):
# 计算每日的价格变化
df['changeValue'] = df['CLOSE'].diff()
# 计算涨幅和跌幅
df['gain'] = np.where(df['changeValue'] > 0, df['changeValue'], 0)
df['loss'] = np.where(df['changeValue'] < 0, -df['changeValue'], 0)
# 设置RSI的时间周期
period = 6
# 使用指数移动平均计算平均涨幅和平均跌幅
df['avg_gain'] = df['gain'].ewm(alpha=1 / period, min_periods=period).mean()
df['avg_loss'] = df['loss'].ewm(alpha=1 / period, min_periods=period).mean()
# 避免零除问题，计算RS
df['rs'] = df['avg_gain'] / df['avg_loss']
# 计算RSI
df['RSI' + str(period)] = 100 - (100 / (1 + df['rs']))
df['RSI'] = df['RSI' + str(period)]
# 显示计算结果
print(df[['DATE', 'CLOSE', 'RSI' + str(period)]])
代码解析
- 导入库：
- 使用
pandas进行数据处理，使用numpy进行数值计算。
- 计算每日价格变化：
df['changeValue'] = df['CLOSE'].diff()计算收盘价的每日变化。
- 计算涨幅和跌幅：
- 使用
np.where来分别计算每日的涨幅和跌幅，涨幅为正变化，跌幅为负变化的绝对值。
- 设置RSI的时间周期：
- 这里设置周期为6天，可以根据需要进行调整。
- 计算平均涨幅和平均跌幅：
- 使用指数移动平均（EMA）来计算平均涨幅和平均跌幅，以便更好地反映近期价格波动。
- 计算RS和RSI：
- 计算相对强弱（RS），并进一步计算RSI。
- 输出结果：
- 最后，打印包含日期、收盘价和RSI值的数据框。
