rsi双线指标源码

rsi双线指标源码
以下是一个简单的RSI（Relative Strength Index）双线指标的示例源码：```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
def calculate_rsi(prices, n=14):
# 计算价格变动
delta = prices.diff()
# 分别计算上涨和下跌的价格变动
gain = delta.where(delta > 0, 0)
loss = -delta.where(delta < 0, 0)
# 计算平均上涨和下跌的价格变动
avg_gain = gain.rolling(window=n).mean()
avg_loss = loss.rolling(window=n).mean()
# 计算RSI指标
rsi = 100 - (100 / (1 + (avg_gain / avg_loss)))
return rsi
# 示例数据
data = {'Date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05'],
'Close': [100, 110, 105, 115, 120]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
# 计算RSI指标
rsi = calculate_rsi(df['Close'])
print(rsi)
```
在上面的示例中，我们定义了一个名为`calculate_rsi`的函数，用于计算
RSI指标。

该函数接受一个价格序列`prices`和一个可选参数`n`，表示计算RSI 的周期，默认为14。

函数首先计算价格的变动`delta`，然后分别计算上涨和下跌的价格变动`gain`和`loss`。

接着，计算移动平均上涨和下跌的价格变动`avg_gain`和`avg_loss`。

最后，根据RSI公式计算RSI指标，并返回RSI序列。

在示例中，我们使用了一个简单的示例数据，并计算了相应的RSI指标。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的RSI指标计算可能涉及更多的细节，例如RSI的平滑计算和不同的计算方法。

因此，在实际使用中，你可能需要根据具体需求和参考资料进行更复杂的计算。