Как рассчитать RSI в Python: шаг за шагом руководство

Вы можете использовать следующий код для расчета RSI (Relative Strength Index) в Python:

import pandas as pd
from numpy import diff

def calculate_rsi(data, n=14):
    # Вычисляем разницу между текущим и предыдущим значением
    delta = diff(data)
    
    # Разделяем положительные и отрицательные значения
    up = delta.clip(min=0)
    down = -1 * delta.clip(max=0)
    
    # Вычисляем среднюю скользящую для положительных и отрицательных значений
    avg_up = up.rolling(window=n).mean()
    avg_down = down.rolling(window=n).mean()
    
    # Вычисляем RSI
    rs = avg_up / avg_down
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    
    return rsi

# Пример использования функции
data = [10, 12, 15, 14, 16, 18, 20, 22, 23, 26]
rsi = calculate_rsi(data)
print(rsi)

В данном примере используется библиотека Pandas для работы с данными и библиотека NumPy для выполнения математических операций.

Функция calculate_rsi принимает параметры:

• data: список или массив с временными значениями активов
• n: количество периодов для вычисления RSI (по умолчанию 14)

Функция возвращает значение RSI.

Как рассчитать RSI в Python

RSI (относительная сила индекса) - это технический анализатор, который помогает определить, является ли актив активом перекупленным или перепроданным. Он измеряет скорость и изменение цены актива и генерирует значения от 0 до 100. Значения близкие к 70 и выше указывают на перекупленность, тогда как значения близкие к 30 и ниже указывают на перепроданность.

Давайте рассмотрим, как можно рассчитать RSI в Python. Для этой цели мы можем использовать библиотеку Pandas для работы с временными рядами и вычислений.

Вот пример кода, который демонстрирует, как рассчитать RSI:

import pandas as pd

def calculate_rsi(data, period=14):
    close_delta = data['close'].diff()

    up = close_delta.clip(lower=0)
    down = -1 * close_delta.clip(upper=0)

    avg_gain = up.rolling(window=period).mean()
    avg_loss = down.rolling(window=period).mean()

    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))

    return rsi

# Пример использования
data = pd.DataFrame({'close': [50, 55, 52, 48, 45, 52, 50, 55]})
rsi = calculate_rsi(data)
print(rsi)

В этом примере мы определили функцию calculate_rsi, которая принимает на вход данные, включая столбец с закрытыми ценами актива, и необязательный параметр period, который определяет количество периодов для расчета RSI (по умолчанию - 14).

Мы сначала рассчитываем разницу между закрытыми ценами актива с помощью метода diff. Затем мы разделяем положительные и отрицательные изменения в стоимости актива с помощью методов clip и rolling. Далее мы вычисляем относительную силу (RS) и, наконец, RSI.

После определения функции мы создаем пример данных, представленных в виде объекта DataFrame из библиотеки Pandas, и вызываем функцию calculate_rsi с этими данными. Результатом будет печать значения RSI.

Вместо печати значения RSI, вы можете сохранить его в переменную или выполнить дополнительные операции с ним в зависимости от ваших потребностей.

Это был простой пример того, как вычислить RSI в Python с использованием библиотеки Pandas. Вы можете настроить код для работы с вашими собственными данными и изменить параметры, чтобы лучше соответствовать вашим потребностям.

Приятного изучения и успешной торговли!