用pandas计算rsi
时间: 2023-07-12 18:28:39 浏览: 81
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:
```python
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:
```python
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)
```
使用ta库计算MACD,KDJ,RSI,ADX指标
好的,我可以帮你实现这些指标的计算。首先需要安装 ta 库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install ta
```
安装完成后,可以按照以下代码示例来计算指标:
```python
import pandas as pd
import ta
# 读取数据,假设数据保存在 data.csv 文件中
df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
# 计算 MACD 指标
df['macd'], df['macd_signal'], df['macd_hist'] = ta.macd(df['close'])
# 计算 KDJ 指标
df['kdj_k'], df['kdj_d'], df['kdj_j'] = ta.stoch(df['high'], df['low'], df['close'])
# 计算 RSI 指标
df['rsi'] = ta.rsi(df['close'])
# 计算 ADX 指标
df['adx'] = ta.adx(df['high'], df['low'], df['close'])
```
其中 `df` 是保存数据的 Pandas DataFrame,`df['close']` 是收盘价的列,`df['high']` 是最高价的列,`df['low']` 是最低价的列。计算结果会保存在新的列中,例如 MACD 的结果会保存在 `df['macd']`、`df['macd_signal']`、`df['macd_hist']` 中。
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