利用 Python 实现随机相对强弱指数 StochRSI

简介

随机相对强弱指数（Stochastic Relative Strength Index，StochRSI）是在RSI的基础上加入了随机指标（Stochastic Oscillator）的指标，用来衡量价位相对于一定时间内历史价位的强弱情况。通过计算StochRSI指标值，我们可以了解当前市场处于何种状态，进而更好的做出决策。

本攻略将演示如何使用Python编写代码来计算StochRSI指标值，其中包含了两条示例说明。

思路

1. 获取历史价格数据，可以使用已有的数据源或抓取交易所API数据
2. 计算RSI值，使用常规RSI计算公式即可
3. 计算Stochastic Oscillator，同样使用常规公式
4. 将Stochastic Oscillator平滑处理，使用EMA公式平滑处理，得到StochRSI值

代码实现

# 加载必要的库
import pandas as pd
import numpy as np

# 定义计算StochRSI函数
def stochrsi(close, n=14, m=3):
    # 计算RSI值
    delta = close.diff()
    gain = delta.where(delta > 0, 0)
    loss = -delta.where(delta < 0, 0)
    avg_gain = gain.rolling(n).mean()
    avg_loss = loss.rolling(n).mean()
    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))

    # 计算Stochastic Oscillator
    k = 100 * (close - close.rolling(n).min()) / (close.rolling(n).max() - close.rolling(n).min())
    d = k.rolling(m).mean()

    # 平滑处理，得到StochRSI值
    ema = pd.Series.ewm
    sr = ema(k - d, span=5).mean()
    stochrsi = ema(sr, span=5).mean()

    return stochrsi

# 示例1：使用已有的历史数据，计算StochRSI指标值
# 加载历史价格数据
df = pd.read_csv('example.csv')
close = df['close']

# 计算StochRSI指标值
stochrsi_value = stochrsi(close)

# 输出结果
print(stochrsi_value)

# 示例2：从交易所API获取实时价格数据，实时计算StochRSI指标值
# 加载必要的库
import time
import ccxt

# 连接交易所API
exchange = ccxt.binance()
symbol = 'BTC/USDT'

# 获取实时价格数据
def get_price(symbol):
    ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
    return ticker['last']

# 实时计算StochRSI指标值
while True:
    close = get_price(symbol)
    stochrsi_value = stochrsi(close)
    print(stochrsi_value)
    time.sleep(60) # 每60秒计算一次指标值

总结

本攻略演示了如何使用Python编写代码来计算StochRSI指标值，通过获取历史价格数据或从交易所API获取实时价格数据，计算StochRSI指标值，最终得到当前市场的强弱状态。在实际应用中，除了计算StochRSI指标值，我们还需要根据具体情况来综合考虑，做出更好的决策。