rsi日周月指标源码

RSI（Relative Strength Index）是一种技术分析指标，用于测量价格走势的强度和速度。它是通过计算一定时间内涨幅和跌幅的平均值来衡量价格的相对强弱。

有关RSI指标的源码，可以通过编程语言（如Python）来实现。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_rsi(data, period):
    # 计算涨跌幅
    data['change'] = data['close'].diff()
    
    # 去除第一个NaN值
    data = data.dropna()
    
    # 计算涨幅和跌幅的平均值
    data['gain'] = np.where(data['change'] > 0, data['change'], 0)
    data['loss'] = np.where(data['change'] < 0, abs(data['change']), 0)
    
    # 计算相对强弱指标（RSI）
    avg_gain = data['gain'].rolling(window=period).mean()
    avg_loss = data['loss'].rolling(window=period).mean()
    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    
    return rsi

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设已有价格数据

# 调用函数计算RSI指标
rsi_14 = calculate_rsi(data, 14)  # 14为RSI的周期

# 打印结果
print(rsi_14)

这段代码使用pandas和numpy库来处理数据和计算涨跌幅。首先，我们通过计算每日收盘价的差值来获得涨跌幅。然后，我们使用rolling函数计算指定时间窗口内的涨幅和跌幅的平均值。最后，通过计算相对强弱指标（RSI）的公式得到RSI值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更复杂的数据处理和参数调整。此外，将数据读取到`data`变量中的部分需要根据具体的数据格式和源码环境进行相应的修改。