震蕩指標（一）RSI指標
阿新 • • 發佈：2019-04-04
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相對強弱指數RSI是根據一定時期內上漲點數和漲跌點數之和的比率制作出的一種技術曲線。能夠反映出市場在一定時期內的景氣程度。由威爾斯.威爾德（Welles Wilder)最早應用於期貨買賣，後來人們發現在眾多的圖表技術分析中，強弱指標的理論和實踐極其適合於股票市場的短線投資，於是被用於股票升跌的測量和分析中。該分析指標的設計是以三條線來反映價格走勢的強弱，這種圖形可以為投資者提供操作依據，非常適合做短線差價操作。
RSI的原理簡單來說是以數字計算的方法求出買賣雙方的力量對比，譬如有100個人面對一件商品，如果50個人以上要買，競相擡價，商品價格必漲。相反，如果50個人以上爭著賣出，價格自然下跌。
# Ricequant量化交易平臺
# 日期：2013-01-01到 2016-10-04，日回測
# 可以自己import我們平臺支持的第三方python模塊，比如pandas、numpy等。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
# 在這部分編寫技術分析模塊
def RSI(N1=6, N2=12, N3=24):
"""
RSI 相對強弱指標
"""
LC = REF(CLOSE, 1)
RSI1 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N1, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N1, 1) * 100
RSI2 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N2, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N2, 1) * 100
RSI3 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N3, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N3, 1) * 100
return RSI1, RSI2, RSI3
# 在這個方法中編寫任何的初始化邏輯。context對象將會在你的算法策略的任何方法之間做傳遞。
def init(context):
reg_indicator(‘RSI‘, RSI, ‘1d‘, win_size=40)
context.buy = []
context.sell = []
context.hold = []
context.s_sell = []
# before_trading此函數會在每天策略交易開始前被調用，當天只會被調用一次
def before_trading(context):
context.buy = []
context.sell = []
context.hold = []
stocks,_ = get_all_stocks(context)
for stock in context.portfolio.positions.keys():
RSI1,RSI2,RSI3 = get_indicator(stock, ‘RSI‘)
if RSI1>80 and REF(RSI1,1) > REF(RSI2,1) and RSI1 < RSI2:
context.sell.append(stock)
else:
context.hold.append(stock)
for stock in context.s_sell:
if stock not in context.portfolio.positions.keys():
context.s_sell.remove(stock)
if len(context.hold) >= 10:
return None
for stock in stocks:
RSI1,RSI2,RSI3 = get_indicator(stock, ‘RSI‘)
if RSI1<20 and REF(RSI1,1) < REF(RSI2,1) and RSI1 > RSI2:
context.buy.append(stock)
if stock in context.sell:
context.sell.remove(stock)
# 你選擇的證券的數據更新將會觸發此段邏輯，例如日或分鐘歷史數據切片或者是實時數據切片更新
def handle_bar(context, bar_dict):
for stock in context.sell:
order = order_target_percent(stock,0)
if order.unfilled_quantity != 0:
context.s_sell.append(stock)
for stock in context.s_sell:
order_target_value(stock,0)
if len(context.hold)+len(context.buy) == 0:
return None
weight = 1/(len(context.hold)+len(context.buy))
for stock in context.hold:
order_target_percent(stock,weight)
for stock in context.buy:
order_target_percent(stock,weight)
# after_trading函數會在每天交易結束後被調用，當天只會被調用一次
def after_trading(context):
pass
def get_all_stocks(context):
all_stocks = all_instruments("CS").order_book_id
will_end = []
trade = []
for stock in all_stocks:
ins = instruments(stock)
if ins is None:
pass
else:
start = ins.listed_date
end = ins.de_listed_date
if (start-context.now).days < 0:
if 0< (end - context.now).days <30:
will_end.append(stock)
elif 30 < (end - context.now).days and is_suspended(stock) == False:
trade.append(stock)
#print(len(trade),len(will_end))
return trade,will_end
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