股票指标RSI所以的买卖点，附代码

需要程序的关注微信公众号，数据分析与运用，回复rsi买卖点就可以了

运用原则这里的"极强"、"强"、"弱"、"极弱"只是一个相对的分析概念RSI指标运用原则⑴受计算公式的限制，不论价位怎样变动，强弱指标的值均在0与100之间.⑵强弱指标保持高于50表示为强势市场，反之低于50表示为弱势市场.⑶强弱指标多在70与30之间波动.当六日指标上升到达80时，表示股市已有超买现象，假如一旦继续上升，超过90以上时，则表示已到严重超买的警戒区，股价已形成头部，极可能在短期内反转回转.⑷当六日强弱指标下降至20时，表示股市有超卖现象，假如一旦继续下降至10以下时则表示已到严重超卖区域，股价极可能有止跌回升的机会.⑸每种类型股票的超卖超买值是不同的.在牛市时，通常蓝筹股的强弱指数若是80,便属超买，若是30便属超卖，至于二三线股，强弱指数若是85至90,便属超买，若是20至25,便属超卖.但我们不能硬性地以上述数值，拟定蓝筹股或二三线股是否属于超买或超卖，主要是由于某些股票有自己的一套超买/卖水平，即是，股价反覆的股票，通常超买的数值较高(90至95)，而视作超卖的数值亦较低(10至15).至于那些表现较稳定的股票，超买的数值则较低(65至70)，超卖的数值较高(35至40).因此我们对一只股票采取买/ 卖行动前，一定要先找出该只股票的超买/超卖水平.至于衡量一只股票的超买/超卖水平，我们可以参考该股票过去12个月之强弱指标记录.⑹超买及超卖范围的确定还取决于两个因素.第一是市场的特性，起伏不大的稳定的市场一般可以规定70以上超买,30 以下为超卖.变化比较剧烈的市场可以规定80以上超买,20以下为超卖.第二是计算RSI时所取的时间参数.比如说，对于12日RSI,可以规定80以上为超买,20以下为超卖.对于24日RSI,可以规定70以上为超买,30以下为超卖.应当注意的是，超买或超卖本身并不构成入市的讯号.有时行情变化得过于迅速,RSI会很快地超出正常范围，这时RSI的超买或超卖往往就失去了其作为出入市警告讯号的作用.比如说在牛市初期,RSI往往会很快进入80以上的区域，并在此区域内停留相当长一段时间，但这并不表示上升行情将要结束.恰恰相反，它是一种强势的表现.只有在牛市末期或熊市当中，超买才是比较可靠的入市讯号.基于这个原因，一般不宜在RSI一旦进入非正常区域就采取买卖行动.最好是价格本身也发出转向信号时再进行交易.这样就可以避免类似于上面提到的RSI进入超买区但并不立即回到正常区域那样的"陷阱".在很多情况下，很好的买卖讯号是:RSI进入超买超卖区，然后又穿过超买或超卖的界线回到正常区域.不过这里仍然要得到价格方面的确认，才能采取实际的行动.这种确认可以是:①趋势线的突破;②移动平均线的突破;③某种价格型态的完成.⑺强弱指标与股价或指数比较时，常会产生先行显示未来行情走势的特性，亦即股价或指数未涨而强弱指标先上升，股价或指数未跌而强弱指标先下降，其特性在股价的高峰与谷底反应最明显.⑻当强弱指标上升而股价反而下跌，或是强弱指标下降而股价反趋上涨，这种情况称之为"背驰".当RSI在70至80上时，价位破顶而RSI不能破顶，这就形成了"顶背驰"，而当RSI在30至20下时，价位破底而RSI不能破底就形成了"底背驰".这种强弱指标与股价变动，产生的背离现象，通常是被认为市场即将发生重大反转的讯号.相对强弱指标(RSI)是技术指标中的一种，强弱指标理论认为，任何市价的大涨或者大跌，均在0-100之间波动。根据常态分析，认为RSI值在30-70之间的变动属正常情况，在80-90时，被认为市场已达超买状态，至此市场价格自然面临回落调整;而在10-20时，被认为市场已达超卖状态，至此市场价格自然面临企稳回升。但投资者可能会发现:有时RSI在80以上时，股价仍不断上扬，因此仅仅用是否通过80来划分股价是否超买来判断顶部，不太可靠。因此我们就应该寻找其他规律进行判断。

变动范围RSI的变动范围在0-100之间，国内单边做多的股市:强弱指标值一般分布在20-80。80-100 极强卖出50-80 强买入20-50 弱观望0-20 极弱买入国内期货/国际伦敦金/外汇等双向交易市场:强弱指标值一般分布在30-70.70-100 超买区做空30-70 观望慎入区0-30 超卖区做多

顶背离一般来讲，技术指标都有顶背离的走势出现，RSI指标也不例外。RSI指标出现顶背离，是指股价在一个上升趋势当中，先创出一个新高点，这时RSI指标也相应在80以上创出一个新高点，之后股价出现一定幅度回落,RSI也随着股价的回落走势出现调整。但是如果之后股价再度出现冲高，并且超越前期高点时，而RSI虽然随股价继续上扬，但是并没有超过前期高点，这就形成RSI的顶背离。RSI出现顶背离后，股价见顶的可能性较大。之所以说RSI顶背离就是股价见顶的标志，主要是由于当庄家拉高出货的时候，为了出货迅速，其拉高动作必然迅速而猛烈，而出货动作则要延续较长的时间和空间。这种特性就决定了庄家一次又一次地拉高股价，但是由于RSI指标主要是反映市场强弱的指标，而这种强势不再的走势无疑将促使RSI出现回落走势，因此一旦庄家出货的走势出现,RSI的回落幅度通常较大，从而形成顶背离的态势。这种现象在KDJ等指标上同样也有可能出现，而成交量与股价背离的现象，也是股价见顶的征兆之一。价格上扬成交量趋于减少，说明市场交易活跃程度逐渐减弱，接下来股价很可能面临下跌的走势。发现指标出现顶背离走势后，投资者应结合当时市场气氛和盘面情况进行综合判断。如果市场仍然处于相对看多的阶段，则股价继续上扬的可能性较大，但是幅度和力度都将明显弱于前期，这主要是因为这种上涨，是在市场人气刺激下出现的上涨走势，并不是成交量的实质推动，因而涨势不能长久。

我结合加入数据库，将所以的买入点写如程序，进行程序检测，我们看一下程序效果，我们只需要输入股票代码就可以了比如sz002466,天齐锂业

输入数据开始时间比如20210101

下面为我们收益图，图像比较好，我们根据一般金叉和死叉写的交易策略，欢迎交流，不知道这个有没有问题

下面为我们绘制股票图方便我们分析

我们看一下保存下来的数据。

我们看一下检测的效果，打开同花顺输入002466

我们看一下检测效果还是不错的。

下面为程序代码：

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mplfinance as mpfimport PySimpleGUI as sgfrom finta import TAimport MyTTimport akshare as akstock=sg.popup_get_file('输入股票代码比如sz002466,sz代表上海交易所，sh代表上海交易所')daily=sg.popup_get_file('输入背离检测周期，比如30，代表30天')start_date=sg.popup_get_file('输入数据开始时间比如20210101')period=sg.popup_get_file('输入rsi周期数，建议12，中线和同花顺一样')#数据来源东方财富df=ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock,start_date=start_date)#df['open'].shift(1)## 峰值条件：max大于前后两天，且max大于最近30天的所有max#我们采用收盘价进行计算#我们让前一日的收盘价不变，今天的收盘价退一天df['new_close']=df['close'].shift(1)#明天收盘价退一天df['next_close']=df['close'].shift(2)#30日均线df['mean_30']=df['close'].rolling(int(daily)).mean()#30日最大值df['mean_30_max']=df['close'].rolling(int(daily)).max()#30日最小值df['mean_30_min']=df['close'].rolling(int(daily)).min()#检测顶# 峰值条件：max大于前后两天，且max大于最近30天的所有maxtop=[]x=df#检测股票顶for i in range(1,len(df['close'].tolist())-1):    if x['new_close'][i]>=x['close'][i-1]and x['new_close'][i]>=x['next_close'][i+1] and x['new_close'][i]>=x['mean_30_max'][i-1]:        top.append('顶')    else:        top.append('无')top.insert(0,'无')top.insert(1,'无')df['股票顶']=topbase=[]#检测股票低#底值条件：min小于前后两天，且小于最近30天所有的minfor i in range(1,len(df['close'].tolist())-1):    if x['new_close'][i]>=x['close'][i-1]and x['new_close'][i]>=x['next_close'][i+1] and x['new_close'][i]<=x['mean_30_min'][i-1]:        base.append('底')    else:        base.append('无')base.insert(0,'无')base.insert(1,'无')df['股票底']=base#计算rsi指标#后面为技术周期，现在中期16，还有6，24等rsi=TA.RSI(df,period=int(period))#将数据和到一个表中df['rsi']=rsi#现在rsi，昨天rsi不变df['new_rsi']=df['rsi'].shift(1)#下一天macddf['next_rsi']=df['rsi'].shift(2)#30日均线df['rsi_mean_30']=df['rsi'].rolling(int(daily)).mean()#30日最大值df['rsi_mean_30_max']=df['rsi'].rolling(int(daily)).max()#30日最小值df['rsi_mean_30_min']=df['rsi'].rolling(int(daily)).min()#检测rsi顶# 峰值条件：max大于前后两天，且max大于最近30天的所有maxrsi_top=[]for i in range(1,len(df['close'].tolist())-1):    if x['new_rsi'][i]>=x['rsi'][i-1]and x['new_rsi'][i]>=x['next_rsi'][i+1] and x['new_rsi'][i]>=x['rsi_mean_30_max'][i-1]:        rsi_top.append('顶')    else:        rsi_top.append('无')rsi_top.insert(0,'无')rsi_top.insert(1,'无')df['rsi顶']=rsi_top#检测rsi底#底值条件：min小于前后两天，且小于最近30天所有的minrsi_base=[]for i in range(1,len(df['close'].tolist())-1):    if x['new_rsi'][i]>=x['rsi'][i-1]and x['new_rsi'][i]>=x['next_rsi'][i+1] and x['new_rsi'][i]<=x['rsi_mean_30_min'][i-1]:        rsi_base.append('底')    else:        rsi_base.append('无')rsi_base.insert(0,'无')rsi_base.insert(1,'无')df['rsi底']=rsi_base#检测rsi顶背离，如果股票顶对应rsi无我们可以认为顶背离stock_rsi_top_deviate=[]for x,y in zip(df['股票顶'].tolist(),df['rsi顶'].tolist()):    #如果2个不相等    if x!=y:        stock_rsi_top_deviate.append('rsi顶背离')    else:        stock_rsi_top_deviate.append('无')#检测rsi底背离，如果股票底对应rsi底无我们可以认为顶背离stock_rsi_base_deviate=[]for x,y in zip(df['股票底'].tolist(),df['rsi底'].tolist()):    #如果2个不相等    if x!=y:        stock_rsi_base_deviate.append('rsi底背离')    else:        stock_rsi_base_deviate.append('无')df['rsi顶背离']=stock_rsi_top_deviatedf['rsi底背离']=stock_rsi_base_deviatedf.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}rsi背离.xlsx'.format(stock))print(df)#绘制股票图df1=dfmacd=TA.MACD(df1)boll=TA.BBANDS(df1)rsi=TA.RSI(df1,period=int(period))df1.rename(columns={'date':'Date','open':'Open','close':'Close','high':'High','low':'Low','volume':'Volume'},inplace=True)    #时间格式转换plt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedf1['Date']=pd.to_datetime(df1['Date'])#出现设置索引df1.set_index(['Date'],inplace=True)#设置股票颜mc=mpf.make_marketcolors(up='r',down='g',edge='i',volume='i')    #设置系统s=mpf.make_mpf_style(marketcolors=mc)add_plot=[mpf.make_addplot(macd['MACD'],panel=2,title='{}MACD'.format(stock),color='r'),mpf.make_addplot(macd['SIGNAL'],panel=1,color='y'),mpf.make_addplot(rsi,panel=3,title='RSI'),mpf.make_addplot(boll['BB_UPPER'],panel=0,color='r',title='BOLL'),mpf.make_addplot(boll['BB_MIDDLE'],panel=0,color='m'),mpf.make_addplot(boll['BB_LOWER'],panel=0,color='g')]    #绘制股票图，5，10，20日均线mpf.plot(df1,type='candle',style=s,mav=(5,10,20),addplot=add_plot,volume=True)plt.show()

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