3.2 动量类指标3.2.1 相对强弱指标（RSI）RSI计算df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)print(df[['close', 'RSI']].tail()) close RSIdate 2025-01-13 366.0 27.4074442025-01-14 375.0 35.2017802025-01-15 380.0 39.1130972025-01-16 382.4 40.9554...
在Python中计算相对强弱指数(RSI)可以使用talib库,这是一个非常流行的技术分析库。以下是如何使用Python和talib库来计算RSI的步骤: 导入必要的库: 我们需要导入pandas库来处理数据,以及talib库来计算RSI。 python import pandas as pd import talib 准备数据: 我们需要一系列的价格数据来计算RSI。这里我们假设有一个...
Yfinance 用于下载股票数据,talib 用于计算指标值。Matplotlib当然是将数据绘制成图形。 数据= yfinance.download('NFLX','2016-1-1','2020-1-1') rsi = talib.RSI(data["Close"]) 此脚本访问数据并根据以下两个方程计算 rsi 值: RSIstep1 =100−[100/(1+平均损失/平均收益 )] RSIstep2 =100−[100...
自动读取一个文件夹中的股票数据文件(CSV 格式),计算 RSI、SMA、EMA、MACD、布林带、ATR 等技术指标,并将结果保存到一个新文件夹中。 import os import pandas as pd import talib as ta import glob # 定义原始文件夹和新文件夹路径 original_folder = '../DownLoadData' new_folder = '../IndictorData'...
计算RSI 有了价格数据之后,接下来就是核心步骤——计算RSI。这一步骤可以借助ta-lib库中的RSI函数完成。下面的代码展示了如何计算RSI,并将其添加到原始数据框中: from talib import RSI data['RSI'] = RSI(data['Close'], timeperiod=14) 分析结果 ...
python rsi参数 在Python中计算RSI(相对强弱指数)的常用方法是利用talib库。主要参数包括:- close - 包含历史收盘价的数据,比如股票每日收盘价- timeperiod - RSI的计算窗口大小,例如14天、30天等- prices - 使用的价格类型,一般为close,即收盘价示例代码: python import talib import numpy as np close = np....
RSI是很好的选股指标。 从它的字面意思“相对强弱指标”来看,根据价格近几日的波动幅度来计算RSI指标数值。 一般情况下,当rsi指标在50左右金叉的时候,如果macd在前后几个交易日内也出现金叉的情况,那么这支股票短期内是看涨的。 RSI指标使用的参数分别是6 、12、24三个数值,使用金融库talib插件能方便地计算RSI数值...
2. 相对强弱指数（RSI）：识别超买超卖 RSI用于衡量价格变动速度，通常在70以上视为超买，30以下为超卖。rsi14 = talib.RSI(close_prices, timeperiod=14)print("14日RSI:", rsi14[-1])# 输出最新RSI值# 策略示例：RSI低于30时触发买入信号if rsi14[-1]<30:print("买入信号：RSI超卖区域！")3. MACD：...
三、计算技术指标 以下是使用Talib计算几种常见技术指标的例子: import talib 计算简单移动平均线 data['SMA'] = talib.SMA(data['Close'], timeperiod=20) 计算指数移动平均线 data['EMA'] = talib.EMA(data['Close'], timeperiod=20) 计算相对强弱指数(RSI) ...