python金融量化分析,

　　1.数据采集功能的定义2。Rsi 3的基本概述。用Python 4写Rsi函数。用Python 5编写RSI绘图函数。调用上面的函数。通过RSI指标判断股票的超买超卖状态7。RSI 8的“黄金交叉”和“死亡交叉”。细节改进

　　1.定义数据采集功能。

　　第一步，我们像往常一样从tushare获取数字。

　　tu share as ts import pandas as PD token= your token #输入您的界面密钥。访问方式及相关权限见Tushare官网。这句话不能抄！pro=ts . pro _ API(token)def get _ data(ts code):df=pro . daily(ts _ code=ts code)df=df . loc[:[trade_date ， open ， high ， low ， close ，Vol ]]df . rename(columns={ trade _ date : date : open : open ， high : high : low : low ， close: close ， Vol : Vol }。df[ Date ]=PD . to _ datetime(df[ Date ])#转换日期列的格式以方便绘图df.set_index([Date]，In=true) #以日期列为行索引df=df.sort_index() #以相反顺序绘图返回df 2 .RSI基本概述RSI是相对强弱指数，用来衡量证券在股市中的内在强弱。用来判断股票买卖双方的强弱，进而预测价格走势。

　　计算公式如下：

　　r I=100 100 1 r s \ display style RSI=100-\ frac { 100 } { 1 RS } RSI=1001 RS 100或r s I=100r s1rs \ display style RSI=100\ frac { 1 RS } RSI=100

　　其中：RS=u p d o w n \ display style RS=\ frac { up } { down } RS=down up

　　所以上面的公式是r s I=100 u p u p d o w n \显示风格RSI=100\ frac { up } { up down } RSI=100up down up。

　　上涨t期股价上涨的平均值和下跌t期股价下跌的平均值。用不同类型的平均值计算出来的结果会不一样。RSI接近0时，UP DOWN RSI接近100时，UP DOWN RSI为50时，UP=Down。

　　RSI越大于50，上涨股票的力度超过下跌股票的力度越大。RSI越小于50，下跌股票的力度超过上涨股票的力度越大。3.python写Rsi函数#默认时间跨度设为6天Import Pandas as PD Import Numpy as NP Def Rsi(price，period=6):clprcChange=price-price . shift(1)clprcChange=clprcChange . dropna()index PRC=clprcChange . index up PRC=PD。Series(0，index=indexprc)up PRC[clprcChange 0]=clprcChange[clprcChange 0]down PRC=PD。Series(0，index=indexprc)down PRC[clprcChange 0]=-clprc change[clprc change 0]ris data=PD . concat([price，clprc change，upPrc，downPrc]，axis=1) risdata.columns=[price ， prcChange ， upPrc ， down PRC ]ris data=ris data . dropna()SMUP=[]sm down=[]for I in range(period，len(up PRC)1):smup . append(NP . mean(up PRC . values[(I-periodSeries(rsi，Index=indexRsi)返回rsi Lengao的老师(Wells Wilder)指出，利用月周期28天的一半来计算rsi的值是有效的。他推荐14天作为时间跨度。

　　一些常用的手表软件有三个RSI指标：6号RSI，12号RSI，24号RSI。

　　第6天大约是一周，第12天大约是半个月，第24天大约是一个月。另外，也有人用RSI1表示第6天相对强弱指数，RSI2表示第12天相对强弱指数，RSI3表示第24天相对强弱指数。4.python写Rsi绘图函数时要记得切片def Rsi _ plot(Rsi _ x):PLT . RC params[ font . sans-serif ]=[ sim hei ]import matplotlib . py plot作为plt#到Rsi _ x . PLT . RC params[ axes . unicode _ MINUS ]=false fig，ax=PLT . subplots()PLT . xlim(Rsi _ x . index[0]，rsi_x.index[-1])plt.ylim(0调用上面的函数#以平安银行为例DF=get _ data (00001.sz) #计算R SIRSI6=RSI

　　6.RSI指标判断股票的超买超卖状态。除了上面提到的0，50，100的状态，我们还可以描述超买线，超卖线，中线。

　　RSI值等于80和20分别是常用的“超买线”和“超卖线”。RSI为80表示超买临界点，RSI为20表示超买临界点，RSI为50设为“中线”，表示买盘力量等于卖盘力量。

　　当RSI大于80时，该股出现超买信号，该股买盘力量过大，未来买盘力量可能减小，股价可能下跌；当RSI小于20时，股票超卖，股票的卖出力量过大。未来卖权可能会恢复正常，所以股价可能会上涨。超买线和超卖线的描述是可以改变的，90和10也是可以的，70和30也被证明可以有效预测股票走势。具体选择，不同的人有不同的看法。7.RSI的“黄金交叉”和“死亡交叉”在股市中使用RSI指标时，一般会定义不同时间跨度的RSI值。

　　当短期RSI向上穿越长期RSI线时，该股近期买盘力量较强，价格涨幅较大，释放出较强的买入信号，称为黄金交叉。当短期RSI跌破长期RSI时，该股近期抛盘力量较强，价格跌幅较大，释放出较强的卖出信号，称为死亡交叉。用rsi6和rsi24画rsi黄金交叉和死亡交叉。

　　定义为函数。

　　导入matplot库。pyplot as pltdf mult _ RSI(RSI 6，RSI 12):PLT。rcparams[ font。sans-serif ]=[ simhei ]PLT。rcparams[轴。unicode _ MINUS ]=falsefi，ax=PLT。子图()PLT。xlim(RSI 6。index[0]，rsi6.index[-1])plt.ylim(0，100)plt.grid(True)plt.xlabel(日期)PLT。ylabel( RSI _ values )补丁。set _ face颜色(红色)补丁。set _ alpha(0.6)ax。补丁。set _ face颜色(黄色)ax。补丁。set _ alpha(1)PLT。plot(RSI 6，color=r ，label= RSI 6 )PLT . PLT(RSI 12，color=g ，label= RSI 12 )PLT。图例()工厂。标题(双投降吧线图)调用并查看结果

　　S7-1200可编程控制器。关闭)rsi12=rsi(df).Close，12)mult_rsi(rsi6[2020]，rsi12[2020])生成图像效果如下：

　　（这里选了一年的数据，选择时间较长。如选择更短时间段的数据，方便研究更多细节。)

　　8.细节改进比投降吧信号指标释放出买卖点信号滞后3天或数天再执行买卖操作，有时会比滞后一天效果更理想。

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