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以股票RSI指标为例，学习Python发送邮件功能（含RSI指标确定卖点策略）
把每个交易日的RSI值在坐标图上的点连成曲线，即能绘制成RSI指标线，也就是说，目前沪深股市中RSI指标线是由三根曲线构成，如下图所示。 ? 最后在第22行，算出本周期内的RSI值，并放入df对象中的'RSI'+str(period)里。 在讲述RSI交易策略前，我们先来讲述下在实际操作中总结出来的RSI指标的缺陷。 5 计算卖点，以邮件的形式发送 根据上文描述，这里采用的基于RSI的买点策略是，RSI6日线在20以下与中长期RSI（12日或24日）发生黄金交叉。 RSI6下穿RSI12（或RSI24）的交易日，这些交易日即为卖点。
2K20发布于 2019-09-29 - 来自专栏用户1880875的专栏
Linux 下如何避免重复性压迫损伤（RSI）
Workrave 是一款预防计算机用户发展为 RSI 或近视的自由开源软件。软件会定期锁屏为一个动画： “Workrave 小姐”，引导用户做各种伸展运动并敦促其休息一下。
75500发布于 2021-09-23 - 来自专栏项勇
策略代码拆解4-Volume，SAR，RSI，SMA，RMI
//inputs RSI_VWAP_length = input.int(45, title='Rsi vwap lenght', group='RSI-VWAP') // calc RSI_VWAP = ta.crossover(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overSold) S_VAP = ta.crossunder(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overBought) --- ---- 对照解读 // RSI-VWAP RSI指数 //inputs RSI_VWAP_length = input.int(45, title='Rsi vwap lenght', group ='RSI-VWAP') //长度默认45 // calc RSI_VWAP = ta.rsi (ta.vwap(close), RSI_VWAP_length) = 75 L_VAP = ta.crossover(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overSold) //RSI上穿RSI_VWAP_overSold
1.1K20编辑于 2023-03-24 - 来自专栏信数据得永生
Python 量化投资（一）：滑动均值、布林带、MACD、RSI、KDJ、OBV
dif = fast - slow dea = rolling_ema(dif, sig_win) macd_ = dif - dea * 2 return macd_, dif, dea RSI def rsi(close, win=3): change = np.diff(close) up = np.where(change > 0, change, 0) down = np.where , win).sum(-1) sum_down = rolling(down, win).sum(-1) eps = 1e-12 rs = sum_up / (sum_down + eps) rsi _ = 100 - 100 / (1 + rs) return np.hstack([[np.nan], rsi_]) KDJ def kdj(close, low, high, n=9): hn
79830编辑于 2023-10-13 - 来自专栏拓端tecdat
R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据
传统上，交易者希望RSI值超过70代表超买市场状况，而低于30则代表超卖市场状况。但是，这些主张是否有效？为什么70，为什么30？此外，不同的趋势市场如何影响RSI信号？ 交易RSI 相对强弱指标（RSI）将“上涨”移动的平均大小与“下跌”移动的平均大小进行比较，并将其归一化为0到100。 超买通常由RSI值超过70来确定，相反的情况表示RSI值为30时出现超卖或低估。 在强劲的上升趋势中，RSI值超过70可能表示趋势的延续，而在下降趋势期间的RSI值70可能意味着一个很好的切入点。 多头 空头 RSI低于25，价格比SMA 50低20（准确度为56％，交易36次） RSI小于25，且价格比SMA 50低10至5个点（准确度为54％，交易81次） RSI3在50到75之间，价格比SMA 接下来，图左上方的短暂机会代表了RSI的传统观点。我们希望RSI超过70，而价格比50周期均线高出15点以上，以表示“超买”情况，这表明我们做空了。 左上方的区域有些不同。
91620编辑于 2022-10-26 如何通过股票数据 API 计算 RSI、MACD 与移动平均线MA
计算相对强弱指数 (RSI) RSI 是动量振荡器，用于衡量价格变动的速度和幅度，判断超买或超卖状态。 rs = gain / loss df[f'RSI_{window}'] = 100 - (100 / (1 + rs)) return df # 计算14日RSI df = , 'signal'] = 1 # 买入信号 # 规则2：RSI超买（>70）且MACD死叉（DIF下穿DEA）作为潜在卖出信号 rsi_overbought = df['RSI_14 理解 RSI 的超买超卖、MACD 的金叉死叉以及均线排列背后的市场含义至关重要。 多指标结合：单个指标可能存在缺陷（如 RSI 在强趋势中的钝化）。 结合趋势指标（如 MA）和动量指标（如 RSI, MACD）进行综合判断，可以提高信号的可靠性。 参数优化与回测：指标的周期参数（如 RSI 的周期、MACD 的快慢线）并非一成不变。
90310编辑于 2026-01-26- 来自专栏拓端tecdat
R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226
例子：RSI策略- RSI是一个标准的指标，在TTR软件包中实现。- 它的数值在0到100之间，较高（较低）的数值表示市场最近在上升（下降）。 # RSI 策略 pos <- long + short pos <- Lag(pos); pos[is.na(pos)] <- 0 return(pos)}复制代码样本内和样本外回测resultsIn
1.4K20编辑于 2022-10-25 - 来自专栏ATYUN订阅号
Berkeley实验室利用RSI结合ET技术另辟蹊径
以上两图为新方法与Merel利用GAIL方法模仿动作捕捉数据的对比 新方法显然比过去利用深度强化学习的模仿更为自然 洞察力 参考状态初始化(RSI) 假设模拟人物要模仿后空翻的动作，它要如何得知做到半空中全程翻转便能获得高回报呢 上图：固定初始状态 下图：参考状态初始化（RSI） RSI通过初始化到随机参考动作状态，为模拟人物提供丰富的初始状态分布 下图是一组对比，利用RSI和没有RSI的后空翻训练，没有RSI技术，模拟人物总是处于固定动作的初始状态 对比训练中没有利用RSI或ET的策略 RSI或ET对于学习更具动态的动作十分重要 左图 RSI+ET 中图 没有加入RSI技术 右图 没有加入ET技术 提前终止(ET) 提前终止在强化学习中很常见，经常用来提高模拟效率 与RSI结合，ET会确保大部分包含样本的数据集无限接近参考轨迹。不用ET技术，人物将永远都无法成功完成空翻，只会一次又一次地跌倒，试图在平地上模拟动作。
1.3K60发布于 2018-04-17 - 来自专栏python成长之路
金融数据分析与挖掘具体实现方法 -2
2.2 RSI分析 什么是RSI？ ? 2.2.2 RSI原理和计算方法 1、相对强弱指标的区间段 RSI6一般是6日相对强弱指标 RSI12 一般是12日相对强弱指标 RSI24一般是24日相对强弱指标 2、强弱指标的计算公式如下 长短线结合来判断交易 1．白色的短期RSI值在20以下，由下向上交叉黄色的长期RSI值时为买入信号。 2．白色的短期RSI值在80以上，由上向下交叉黄色的长期RSI值时为卖出信号。 2.2.4 RSI指标计算以及交易判断实现 RSI指标计算 ? 传入的参数序列必须是Numpy序列 real:返回固定区间内的柱状图值 # 通过taLib计算出RSI的指标值 # 断线RSI short_rsi = talib.RSI(stock_day[
3K21发布于 2019-02-22 - 来自专栏Android点滴分享
汇编学习(11),SIMD之SSE
-------------------- ;division with precision error ;default mxcsr mov rdi,fmt1 mov rsi default_mxcsr] call apply_mxcsr ;divide by zero ;default mxcsr mov rdi,fmt2 mov rsi mov [mxcsr_before],ecx ldmxcsr [mxcsr_before] movsd xmm2, [rsi] ; ] cvtss2sd xmm0,xmm0 movss xmm1, [rsi+4] cvtss2sd xmm1,xmm1 movss xmm2, [rsi cvtss2sd xmm1,xmm1 movss xmm2, [rsi+8] cvtss2sd xmm2,xmm2 movss xmm3, [rsi+12]
82920编辑于 2022-12-25 - 来自专栏Android点滴分享
汇编学习(12), SIMD之AVX（已完结）
] movsd xmm1, [rsi+8] movsd xmm2, [rsi+16] movsd xmm3, [rsi+24] mov ,[eshi_cy] shl rsi,32 or rsi,rdx ;rsi contains end time mov eahi_cy] shl rsi,32 or rsi,rdx ;rsi contains end time mov r8,[ ], ymm0 vmovapd [rsi+32],ymm1 vmovapd [rsi+64],ymm2 vmovapd +rbx] movsd xmm1, [rsi+rbx+8] movsd xmm2, [rsi+rbx+16] movsd xmm3, [rsi+rbx+24]
77420编辑于 2022-12-28 - 来自专栏皮振伟的专栏
linux、memory、memcmp 几种实现和性能对比
bytes. */ L(small): testq $1, %r10 jz L(s2b) movzbl (%rdi), %eax movzbl (%rdi, %rsi jnz L(exit) L(s2b): testq $2, %r10 jz L(s4b) movzwl (%rdi), %eax movzwl (%rdi, %rsi L(fin2_7) L(s4b): testq $4, %r10 jz L(s8b) movl (%rdi), %eax movl (%rdi, %rsi L(fin2_7) L(s8b): testq $8, %r10 jz L(s16b) movq (%rdi), %rax movq (%rdi, %rsi cmpq %rdx, %rax jnz L(fin2_7) L(s16b): movdqu (%rdi), %xmm1 movdqu (%rdi, %rsi
6.5K01发布于 2017-07-19 - 来自专栏Android点滴分享
汇编学习(7), Bit 操作
rdi, [number2] call printb ; print XOR (exclusive OR)------------------------ mov rsi rdi, rax call printb ; print AND --------------------------------------- mov rsi number mov rsi, msg3 call printmsg ;print heading mov rsi, [number1 number mov rsi, msg5 call printmsg ;print heading mov rsi, [number1 mov rsi, msg4 call printmsg ;print heading mov rsi, [number2] call
52840编辑于 2022-12-11 原油期货量化策略开发：历史 K 线获取、RSI、MACD 布林带计算到多指标共振策略回测
5.3 RSI（相对强弱指数）RSI 衡量买卖力量强弱，用于判断超买和超卖状态。通常 RSI > 70 为超买，价格可能回调；RSI < 30 为超卖，价格可能反弹。 在当前的 WTI 行情中，RSI 维持在 64 附近，尚未进入超买区，表明买方仍掌控局面，没有明显的疲软迹象。RSI 突破 50 中枢则被视为多头强势区域的判定依据之一，可与其他指标共振使用。 以下示例展示了如何使用 iTick API 获取实时数据并计算 RSI 指标：import pandas as pdimport numpy as npimport requestsdef calculate_rsi '] = calculate_rsi(df) latest_rsi = df['rsi'].iloc[-1] print(f"当前RSI(14): {latest_rsi :.2f}") if latest_rsi > 70: print("信号: 超买区域，注意回调风险") elif latest_rsi
50100编辑于 2026-04-07- 来自专栏皮振伟的专栏
[linux][memory]memcmp几种实现和性能对比
bytes. */ L(small): testq $1, %r10 jz L(s2b) movzbl (%rdi), %eax movzbl (%rdi, %rsi jnz L(exit) L(s2b): testq $2, %r10 jz L(s4b) movzwl (%rdi), %eax movzwl (%rdi, %rsi L(fin2_7) L(s4b): testq $4, %r10 jz L(s8b) movl (%rdi), %eax movl (%rdi, %rsi L(fin2_7) L(s8b): testq $8, %r10 jz L(s16b) movq (%rdi), %rax movq (%rdi, %rsi cmpq %rdx, %rax jnz L(fin2_7) L(s16b): movdqu (%rdi), %xmm1 movdqu (%rdi, %rsi
3.3K80发布于 2018-04-09 - 来自专栏陈冠男的游戏人生
Linux下Shellcode编写
,rsi inc rsi ;SOCK_STREAM用1表示 xor rdx,rdx ;第三个参数为0 syscall 函数调用返回值保存在 RAX 寄存器，bind 函数用 sockfd , rsi inc rsi syscall accept 函数 xor rax , rax add rax, 43 xor rsi, rsi xor rdx, rdx syscall accept 函数的返回值在 rax，直接给 dup2 函数用 mov rdi, rax xor rax,rax add rax, 33 xor rsi, rsi syscall xor rax,rax add rax, 33 inc rsi syscall xor rax,rax add rax, 33 inc rsi syscall execve函数直接用上面的就可以了 xor rax, rax push , rsi syscall xor rax, rax add rax, 33 inc rsi syscall xor rax, rax add rax, 33 inc rsi syscall execve
2.8K31编辑于 2022-01-06 - 来自专栏Android点滴分享
汇编学习(10) 字符串
mov rax, 1 ; 1 = write mov rdi, 1 ; 1 = to stdout mov rsi mov rdx, %2 syscall mov rax, 1 mov rdi, 1 mov rsi ------------------------------ ;copy my_string to other_string prnt string5,32 mov rsi ,my_string ;rsi source mov rdi,other_string ;rdi destination mov rcx movsb 也是循环赋值，每次一个字节，rcx中存放次数，rsi存放源，rdi存放目的地址，每次rsi，rdi会增加1，如果设置DF标记，会每次减1。
61860编辑于 2022-12-19 - 来自专栏python3
用Python可视化股票指标
代表指标: RSI。 评语: 积少成多。 RSI N日RSI =N日内收盘涨幅的平均值/(N日内收盘涨幅均值+N日内收盘跌幅均值) × 100 --- 摘自百度百科 RSI很有意思，如果N日内全是上涨则是100，全是下跌则是0，所以100 # 超过85%设置为超买, 超过25%为超卖 ax_rsi.plot(data.index, [80] * len(data.index), label="overbuy") ax_rsi.plot( data.index, [25] * len(data.index), label="oversell") ax_rsi.plot(data.index, data.rsi, label="rsi") ax_rsi.set_ylabel("%") ax_rsi.legend() # 将volume除以100w ax_vol.bar(data.index, data.volume / 1000000)
3.6K11发布于 2020-01-06 - 来自专栏拓端tecdat
R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226|附代码数据
例子：RSI策略 RSI是一个标准的指标，在TTR软件包中实现。 它的数值在0到100之间，较高（较低）的数值表示市场最近在上升（下降）。 # RSI 策略 pos <- long + short pos <- Lag(pos); pos[is.na(pos)] <- 0 return(pos) } 样本内和样本外回测 resultsIn ncol=2) dev.off() 从样本内结果中挑选参数并不总是容易的 数据集的漂移可能导致良好的参数组合在样本内和样本外期间有所不同 ---- 本文选自《R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI
1.6K00编辑于 2023-03-30 - 来自专栏Flutter入门到实战
10分钟学会ikvStockChart制作K线图(股票走势图)
效果图 一、新版本功能介绍(当前最新版本：0.1.5) ikvStockChart一个简单的Android图表库，支持时间线，k线，macd，kdj，rsi，boll索引和交互式手势操作，包括左右滑动刷新 支持 MACD、RSI、KDJ、BOLL 四个指标 6. 线条大小 0.1.0 app:rsi1LineColor setRsi1LineColor RSI 第一条线颜色 0.1.0 app:rsi2LineColor setRsi2LineColor RSI 第二条线颜色 0.1.0 app:rsi3LineColor setRsi3LineColor RSI 第三条线颜色 0.1.0 app:maTextSize setMaTextSize MA 字符大小 MACD 字符大小 0.1.0 app:macdTextColor setMacdTextColor MACD 字符颜色 0.1.0 app:rsiTextSize setRsiTextSize RSI
11.6K20发布于 2018-09-03
腾讯云开发者
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