相对强弱指数RSI公式及买入卖出用法
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相对强弱指数RSI公式及买入卖出用法
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来源
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https://bigquant.com/wiki/doc/tpRBRowOtF
相对强弱指数(RSI)是一种常用的技术分析指标,用于判断股票是否处于超买或超卖状态。本文将详细介绍RSI的计算公式、使用方法,并提供Python代码示例,帮助读者更好地理解这一指标在实际交易中的应用。
相对强弱指数(Relative Strength Index,RSI)是一种动量指标,用于分析股票的价格走势,以确定过度买入或过度卖出的条件。它是通过比较最近期间内的平均收益和平均损失来计算的。
相对强弱指数 (RSI)
公式:RSI = 100 - (100 / (1+RS) )
其中,RS=平均跌幅 / 平均涨幅 。
例如,如果在14天内,平均涨幅是2点,平均跌幅是1点,则 RSI 是 66.67
买入卖出信号示例
在这个图表中展示了相对强弱指数(RSI)及其在股票交易决策中的应用。
图表上半部分是股票价格,下半部分是RSI指标;蓝线 — 股票价格,紫线 — RSI值。
红色虚线:标记在70,表示超买区域。
绿色虚线:标记在30,表示超卖区域。
绿色向上箭头:RSI值低于30时股票可能被超卖,可能是一个潜在的买入信号。
红色向下箭头:当RSI值高于70表明股票可能被超买,这是一个潜在的卖出信号。
代码示例
我们使用10天股票收盘价数据来计算RSI。由于RSI通常使用14天的数据,我们的示例将会有所简化。
import numpy as np
# 重新定义之前的股票价格数据
prices = np.array([115, 120, 123, 122, 121, 125, 127, 130, 133, 131])
# 计算涨跌幅
price_changes = np.diff(prices)
# 计算平均涨幅和平均跌幅
gains = price_changes[price_changes > 0]
losses = -price_changes[price_changes < 0]
average_gain = np.mean(gains) if len(gains) > 0 else 0
average_loss = np.mean(losses) if len(losses) > 0 else 0
# 计算RS值
rs = average_gain / average_loss if average_loss != 0 else 0
# 计算RSI
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
rsi
输出结果:
71.42857142857143
根据上述数据和计算,得到相对强弱指数(RSI)值:
- RSI:71.43
使用技巧
RSI的值范围是0到100。一般来说:
- 当RSI高于70,通常被认为股票处于超买状态,有可能会出现价格回调或下跌。
- 而当RSI低于30时,被认为股票处于超卖状态,也有可能会出现价格反弹或上升。
在例子中RSI值为71.43,意味着这段时间内的股票价格有可能处于超买状态,这可以作为潜在的卖出信号。但要注意,RSI是一个动量指标,可能会在极端市场条件下保持高位或低位一段时间。因此,大家使用的时候最好结合其他数据直播综合考虑来做交易决策。
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