身为一个韭菜,进来赌场还是要了解一下牌局的游戏规则,比如说股票每分每秒都可以交易,有分成内盘成交与外盘成交,以一分钟形成
RSI 是以某段时间,股价”平均涨幅”与”平均跌幅”所计算出来的数值,可看出股价观测时间内股票价格强势或弱势的指标。
RSI = ( 上升平均数/(上升平均数+下跌平均数) ) × 100
根据公式我们可以得到下面结论:
RSI的范围一定在0-100之间。
RSI越大,代表过去『涨的机率』越大。
现在我们来假设实作均线RSI顺势策略,抓最近14根K棒去做运算,突破70则市价买进,跌破30则市价卖出
好在 talib 已经有实作 RSI 方法,我们不用再写计算公式直接套用即可
talib.RSI(df.Close) # 天数参数采用预设值 14 根 K棒
from numpy import append
import pandas as pd
import shioaji
import talib
...
minute_close = pd.Series()
api.quote.subscribe(
api.Contracts.Stocks["2330"],
quote_type = sj.constant.QuoteType.Tick, # or 'tick'
version = sj.constant.QuoteVersion.v1 # or 'v1'
)
@api.quote.on_quote
def quote_callback(topic: str, quote: dict):
print(f"Topic: {topic}, Quote: {quote}")
# 纪录前14个close
for i in range(0,14):
minute_close = minute_close.append(pd.Series(
[quote['Close'][0]],
index=[pd.to_datetime(quote['Time'], unit='ns')]
))
time.sleep(60)
# 开始算RSI
for i in range(0,700):
# 存到分k收盘价的series
minute_close = minute_close.append(pd.Series(
[quote['Close'][0]],
index=[pd.to_datetime(quote['Time'], unit='ns')]
))
# 计算rsi
rsi = talib.RSI(minute_close)
# 触发讯号判断
if rsi <= 30 and rsi >= 0:
now = datetime.now()
current_time = now.strftime("%H:%M:%S")
print("Current Time =", current_time, "BUY AT ", quote['Close'][0])
if rsi >= 70:
now = datetime.now()
current_time = now.strftime("%H:%M:%S")
print("Current Time =", current_time, "SELL AT ", quote['Close'][0])
time.sleep(60)
照理说应该会出现
Response Code: 200 | Event Code: 16 | Info: MKT/*/TSE/2330 | Event: Subscribe or Unsubscribe ok
MKT/idcdmzpcr01/TSE/2330
{
'AmountSum': [1688787000.0],
'Close': [593.0],
'Date': '2021/07/01',
'TickType': [2],
'Time': '09:10:20.628620',
'VolSum': [2837],
'Volume': [1]
}
Current Time = 10:30:41 BUY AT 602.0
简单的策略写出来之後,就要思考一下这个策略的可行性,需要拿过去的资料测试看看是否如预期
RSI指标的另个判断买进讯号或卖出讯号的方式,是利用短周期的RSI波动会较常周期的波动来的剧烈,
『短周期的RSI』向上突破『长周期的RSI』,称为黄金交叉,是买进讯号。
『短周期的RSI』向下跌破『长周期的RSI』,称为死亡交叉,为卖出讯号。
那麽明天就试着研究看看怎麽跑回测,虽然目前的策略比较想用在当日冲销中,不知道每天的冲销是否会有所不同,中秋节过後就每天记录一下这个策略的可行性吧!
参考:
什麽是 RSI 相对强弱指标?使用时要注意什麽?四大解读一次看!
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