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相对强弱指数RSI公式及买入卖出用法

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(含相对强弱指数公式、使用技巧、Python代码、回测平台)

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。

BigQuant金融市场历史数据因子平台以及AI量化策略编写平台(PC端),可以验证相对强弱指数指标因子组成的量化策略。

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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Result

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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