MATLAB开发：使用RSI计算器快速获取股票技术指标

1. RSI概念及计算方法: RSI（相对强弱指数，Relative Strength Index）是一种通过比较特定时期内价格上涨的幅度与价格下跌的幅度来分析市场超买或超卖状况的技术指标。RSI值的范围是0到100，一般认为RSI值大于70时市场处于超买状态，而RSI值小于30时市场处于超卖状态。RSI的计算公式如下： RSI = 100 - (100 / (1 + RS)) 其中RS是平均上升变动与平均下降变动的比率，通常使用过去14个周期的数据来计算。 2. MATLAB在金融分析中的应用: MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。它被广泛应用于工程、科学以及金融分析中。在金融分析中，MATLAB可以用于开发算法交易模型、进行历史数据分析、价格走势预测、风险管理以及量化投资策略开发等。 3. calc_RSI函数的定义和使用: 在文件中提到的calc_RSI函数是用MATLAB编写的，其目的是计算给定股票价格向量的RSI值。函数的使用方式有两种： - RSI = calc_RSI(data,N)：使用用户指定的样本数量N计算RSI。 - RSI = calc_RSI(data)：使用默认的14个样本周期计算RSI。 参数“data”是一个包含股票价格的向量，向量中的最新价格数据应该位于末尾，最旧的价格数据位于开头。参数N用于指定计算RSI时使用的样本数量，默认为14。函数返回的向量RSI的长度会比输入的股票数据向量data短，因为需要至少N个样本数据来计算第一个RSI值。 4. 时间序列数据的处理: 在金融分析中，正确处理时间序列数据是至关重要的。在本程序中，股票价格数据向量的顺序与日期相关，最新价格对应向量的末尾。这一点需要特别注意，因为如果数据顺序错误，将直接影响到RSI的准确计算。 5. MATLAB编程技巧及注意事项: - 在编写涉及金融数据处理的MATLAB程序时，通常需要先对数据进行预处理，以确保数据格式符合分析要求。 - 为了避免在数据处理时出错，应确保数据类型和数据结构符合预期的函数输入要求。 - 在本例中，如果需要使用历史股票数据下载器获取数据，需要理解该程序返回数据的格式，保证数据顺序与calc_RSI函数输入要求一致。 6. 标签说明: 标签“matlab”表明该文件涉及的内容是基于MATLAB编程语言的。 7. 文件包内容说明: 文件“calc_RSI.zip”很可能是包含了上述MATLAB函数的压缩文件包，其中可能包含了源代码文件、使用说明和可能的示例脚本。 以上是对给定文件中提及的RSI计算和MATLAB编程相关知识点的详细解读。理解这些概念和技术对于在金融领域开发和应用技术指标分析工具是基础且关键的。