相对强弱指数RSI公式及买入卖出用法
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（含相对强弱指数公式、使用技巧、Python代码、回测平台）
相对强弱指数（Relative Strength Index，RSI）是一种动量指标，用于分析股票的价格走势，以确定过度买入或过度卖出的条件。它是通过比较最近期间内的平均收益和平均损失来计算的。
BigQuant的金融市场历史数据因子平台以及AI量化策略编写平台（PC端），可以验证相对强弱指数指标因子组成的量化策略。
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相对强弱指数 (RSI)
公式：RSI = 100 - (100 / (1+RS) )
其中，RS=平均跌幅 / 平均涨幅 。
例如，如果在14天内，平均涨幅是2点，平均跌幅是1点，则 RSI 是 66.67
买入卖出信号示例
在这个图表中展示了相对强弱指数（RSI）及其在股票交易决策中的应用。
图表上半部分是股票价格，下半部分是RSI指标；蓝线 — 股票价格，紫线 — RSI值。
红色虚线：标记在70，表示超买区域。
绿色虚线：标记在30，表示超卖区域。
绿色向上箭头：RSI值低于30时股票可能被超卖，可能是一个潜在的买入信号。
红色向下箭头：当RSI值高于70表明股票可能被超买，这是一个潜在的卖出信号。
代码示例
我们使用10天股票收盘价数据来计算RSI。由于RSI通常使用14天的数据，我们的示例将会有所简化。
import numpy as np
# 重新定义之前的股票价格数据
prices = np.array([115, 120, 123, 122, 121, 125, 127, 130, 133, 131])
# 计算涨跌幅
price_changes = np.diff(prices)
# 计算平均涨幅和平均跌幅
gains = price_changes[price_changes > 0]
losses = -price_changes[price_changes < 0]
average_gain = np.mean(gains) if len(gains) > 0 else 0
average_loss = np.mean(losses) if len(losses) > 0 else 0
# 计算RS值
rs = average_gain / average_loss if average_loss != 0 else 0
# 计算RSI
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
rsi
输出结果Result
71.42857142857143
根据上述数据和计算，得到相对强弱指数（RSI）值：
- RSI：71.43
使用技巧
RSI的值范围是0到100。一般来说：
- 当RSI高于70，通常被认为股票处于超买状态，有可能会出现价格回调或下跌。
- 而当RSI低于30时，被认为股票处于超卖状态，也有可能会出现价格反弹或上升。
在例子中RSI值为71.43，意味着这段时间内的股票价格有可能处于超买状态，这可以作为潜在的卖出信号。但要注意，RSI是一个动量指标，可能会在极端市场条件下保持高位或低位一段时间。因此，大家使用的时候最好结合其他数据直播综合考虑来做交易决策。