使用 pandas 计算相对强弱指数

Question

我正在尝试使用 pandas 计算相对强度指数 (RSI)，但似乎无法正确调整 here 提供的解决方案。为什么这不返回 RSI 系列？

import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2018, 2, 8)
end = datetime.datetime(2019, 2, 8)
stock = 'TNA'
price = web.DataReader(stock,'yahoo', start, end)

n = 14

def RSI(series):    
    delta = series.diff()
    u = delta * 0 
    d = u.copy()
    i_pos = delta > 0
    i_neg = delta < 0
    u[i_pos] = delta[i_pos]
    d[i_neg] = delta[i_neg]
    rs = moments.ewma(u, span=27) / moments.ewma(d, span=27)
    return 100 - 100 / (1 + rs)

print(rsi(price, n))

Answer 1

这是在黑暗中拍摄的照片，因为您没有提供太多背景信息。

0.23.0 不再支持

pandas.stats.moment.ewma。现在使用 pd.Series.ewm 实现指数加权 windows。这个 returns exponentially-weighted-windows object window 对象如果不提供滚动 window 的方法就不能用在任何类型的方程式中。以下是可用方法的列表：

rs.agg         rs.apply       rs.count       rs.exclusions  rs.max         rs.median      rs.name        rs.skew        r.sum
rs.aggregate   rs.corr        rs.cov         rs.kurt        rs.mean        rs.min         rs.quantile    rs.std         rs.var

我假设您从 here 复制了上面的函数，它似乎甚至没有回答 OP。如果您想对跨度为 n 的序列 price.Close 进行此分析，并计算每个指数加权 window:

的 mean

import pandas_datareader.data as web
import datetime
import pandas as pd

ewma = pd.Series.ewm
start = datetime.datetime(2018, 2, 8)
end = datetime.datetime(2019, 2, 8)
stock = 'TNA'
price = web.DataReader(stock,'yahoo', start, end)

n = 14

def RSI(series,n):    
    delta = series.diff()
    u = delta * 0 
    d = u.copy()
    i_pos = delta > 0
    i_neg = delta < 0
    u[i_pos] = delta[i_pos]
    d[i_neg] = delta[i_neg]
    rs = ewma(u, span=n).mean() / ewma(d, span=n).mean()
    return 100 - 100 / (1 + rs)

print(RSI(price.Close,n))

使用 pandas 计算相对强弱指数

Relative Strength Index calculation using pandas

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