基于tushare数据库,使用talib, 写一段rsi计算代码?
时间: 2024-05-01 10:17:16 浏览: 20
以下是基于tushare数据库,使用talib计算rsi的代码:
```python
import talib
import tushare as ts
# 获取历史数据
data = ts.get_k_data('000001', start='2010-01-01', end='2021-07-01')
# 计算rsi指标
rsi = talib.RSI(data['close'].values, timeperiod=14)
# 输出计算结果
print(rsi)
```
解释一下代码:
1. 首先,我们使用tushare库获取历史数据,这里以沪深300指数ETF(000001)为例,获取2010年1月1日至2021年7月1日的数据。
2. 然后,我们使用talib库中的RSI函数计算rsi指标,其中timeperiod参数表示时间周期,这里设置为14。
3. 最后,我们输出计算结果。
需要注意的是,计算rsi指标需要至少14个数据,因此我们在获取历史数据时至少要获取14天的数据。
相关问题
rsi = talib.RSI(close, timeperiod=14).iloc[-1] rsi计算公式?
RSI(Relative Strength Index)相对强弱指标是一种衡量价格波动大小的技术指标。其计算公式如下:
RSI = 100 - 100 / (1 + RS)
其中,RS为相对强度(RS)。
RS = 平均上涨日收盘价总和 / 平均下跌日收盘价总和
一般情况下,RSI的时间周期为14天。因此,计算RSI时,需要先计算出14天内的上涨日收盘价总和和下跌日收盘价总和,然后根据上面的公式计算出RSI值。最后,取最后一天的RSI值作为计算结果。
写一个关于b-talib的代码
B-Talib是一个Python库,它是TA-Lib技术分析库的一个分支,用于计算技术指标。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用B-Talib计算简单移动平均线(SMA)技术指标:
```
import btalib
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# 计算SMA指标
sma = btalib.sma(data.Close, period=10)
# 输出结果
print(sma.df)
```
在这个例子中,我们首先使用pandas库读取数据,并将日期列作为索引列。然后,我们使用B-Talib的`sma`函数来计算SMA指标,其中`period`参数指定了计算移动平均线的时间段。最后,我们打印出SMA指标的结果。
请注意,B-Talib库支持许多其他的技术指标,你可以根据需要使用相应的函数来计算它们。