用pandas计算rsi

我已经给出了计算RSI的Pandas代码示例，但是如果您需要更详细的说明，请参考以下步骤：

假设您的数据在一个名为df的DataFrame中，其中包含日期、开盘价、最高价、最低价和收盘价。您可以使用以下代码来计算14天的RSI：

import pandas as pd

# 计算每日收盘价的变化
delta = df['close'].diff()

# 定义一个时间窗口为14天的移动平均值
gain = delta.where(delta > 0, 0)
loss = -delta.where(delta < 0, 0)
avg_gain = gain.rolling(window=14).mean()
avg_loss = loss.rolling(window=14).mean().abs()

# 计算相对强弱指标
rs = avg_gain / avg_loss
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))

# 将RSI值添加为新的一列
df['rsi'] = rsi

此代码将创建一个名为rsi的新列，其中包含每个日期的RSI值。您可以使用此列来执行后续分析或绘图。请注意，此代码假定数据按照日期顺序排列，并且包含每个交易日的数据。如果您的数据不符合这些要求，则需要进行相应的更改。

相关问题

pandas求 rsi

在pandas中，可以使用以下步骤来计算RSI（相对强弱指标）：

1. 首先，计算每个交易日的价格变化。可以通过使用`diff()`函数来计算每个交易日的价格变化，例如：`df['price_change'] = df['close'].diff()`

2. 接下来，将价格变化分为正数和负数。可以使用`np.where()`函数将价格变化大于0的值设为1，小于0的值设为-1，等于0的值设为0，例如：`df['gain'] = np.where(df['price_change'] > 0, df['price_change'], 0)` 和 `df['loss'] = np.where(df['price_change'] < 0, abs(df['price_change']), 0)`

3. 然后，计算平均增益和平均损失。可以使用滚动窗口函数`rolling()`和`mean()`来计算平均增益和平均损失，例如：`df['avg_gain'] = df['gain'].rolling(window=n).mean()` 和 `df['avg_loss'] = df['loss'].rolling(window=n).mean()`

4. 接下来，计算相对强弱指标（RSI）。可以使用以下公式来计算RSI：`RSI = 100 - (100 / (1 + (avg_gain / avg_loss)))`，例如：`df['rsi'] = 100 - (100 / (1 + (df['avg_gain'] / df['avg_loss'])))`

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据框
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
        'close': [100, 110, 120, 115, 105]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算价格变化
df['price_change'] = df['close'].diff()

# 将价格变化分为正数和负数
df['gain'] = np.where(df['price_change'] > 0, df['price_change'], 0)
df['loss'] = np.where(df['price_change'] < 0, abs(df['price_change']), 0)

# 计算平均增益和平均损失
n = 14  # RSI的计算周期
df['avg_gain'] = df['gain'].rolling(window=n).mean()
df['avg_loss'] = df['loss'].rolling(window=n).mean()

# 计算RSI
df['rsi'] = 100 - (100 / (1 + (df['avg_gain'] / df['avg_loss'])))

print(df)

如何在Pandas中使用pandas_TA库计算RSI（相对强弱指数）？

在Pandas中使用pandas_TA库计算RSI（相对强弱指数）的步骤如下：

1. 首先，你需要安装pandas_ta库，如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

   pip install pandas_ta

2. 导入所需的库：

import pandas as pd
from pandas_ta import rsi

3. 准备包含价格数据的Pandas DataFrame，假设列名是'Close'（收盘价），如果是其他名称则需要相应替换：

data = pd.DataFrame({
    'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', ..., '2022-12-31'],
    'Close': [100, 110, 105, ..., 95]
})

4. 调用rsi函数，并指定时间周期（如14天），默认值为14，也可以自定义：

data['RSI'] = rsi(data['Close'], length=14)

这将在DataFrame的新列`RSI`中添加计算得到的RSI值。