import tushare as ts

import pandas as pd

token = 'Your token' # 输入你的接口密匙，获取方式及相关权限见 Tushare 官网。这句话不能照抄！

pro = ts.pro_api(token)

def get_data(tscode):

df = pro.daily(ts_code=tscode)

df = df.loc[:, ['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']]

df.rename(

columns={

'trade_date': 'Date', 'open': 'Open',

'high': 'High', 'low': 'Low',

'close': 'Close', 'vol': 'Volume'},

inplace=True) # 重定义列名，方便统一规范操作。

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 转换日期列的格式，便于作图

df.set_index(['Date'], inplace=True) # 将日期列作为行索引

df = df.sort_index() # 倒序以便作图

return df

df = get_data('000001.SZ')

4. 计算 RSV

===============================================================================

若以 9 日为时间跨度：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

close = df.Close

high = df.High

low = df.Low

获取日期数据

date = close.index.to_series()

ndate = len(date)

定义初始变量最高价 High，取值均为 0

periodHigh = pd.Series(np.zeros(ndate-8),index=date.index[8:])

定义初始变量最低价为 Low，取值均为 0

periodLow = pd.Series(np.zeros(ndate-8),index=date.index[8:])

定义初始变量 RSV，取值均为 0

RSV = pd.Series(np.zeros(ndate-8), index=date.index[8:])

计算 9 日未成熟随机指标 RSV 的值

for j in range(8,ndate):

period = date[j-8:j+1]

i = date[j]

periodHigh[i] = high[period].max()

periodLow[i] = low[period].min()

RSV[i] = 100 * (close[i]-periodLow[i])/(periodHigh[i]-periodLow[i])

periodHigh.name = 'periodHigh'

periodLow.name = 'periodLow'

RSV.name = 'RSV'

写到这里，查看一下生成的数据：

对 RSV 作简要描述性分析

RSV.describe()

然后，我们绘制平安银行 2020 年数据的收盘价曲线图和 RSV 曲线图

提取数据

C_RSV=pd.DataFrame([close['2020'],RSV['2020']]).transpose()

绘图

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

C_RSV.plot(subplots=True, title='未成熟随机指标 RSV')

RSV 的取值在 0~100 之间，且波动范围较大。且有很多时候 RSV 取值接近或等于 0 或者 100。

接下来，再绘制其 K 线图进一步对照：

import mplfinance as mpf

s = mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='blueskies', rc={'font.family': 'SimHei'})

add_plot=[mpf.make_addplot(RSV['2020'])]

mpf.plot(df['2020'],type='candle', style=s, title='平安银行 2020 年 K 线图及未成熟随机指标 RSV', addplot=add_plot,volume=True)

图像效果如下：

分析图像可知，处于上涨行情时，蜡烛图的上影线较短或者没有上影线，在部分交易日中收盘价接近或等于最高价。

由 RSV 计算公式和 n=9 可推知，若收盘价等于 9 日最高价，RSV 取值则为 100。

在下跌行情时，蜡烛图的下影线较短或者几乎没有，收盘价很有可能等于 9 日最低价，当收盘价接近或等于等于 9 日最低价的时候，RSV 取值接近或为 0。

当市场处于连续上涨行期的时候，未成熟随机指标 RSV 取值也逐渐增大，并且可能在较多日期中取值为 100；当市场处于连续下跌行期的时候，RSV 取值可能在较多行期中取值为 0。

当 RSV 连续多期取值为 0 或 100 的时候，RSV 则会出现所谓“钝化”的现象。

例如当收盘价在上涨行情高位变化的时候，RSV 一段时间的取值均为 100，不随收盘价的变化而波动，则失去了捕捉收盘价变化的作用。

需要注意的是，RSV 的波动幅度较大，也可能会造成“假信号”。一种可能的情况是，在上涨行期中收盘价上涨幅度稍微增大，则可能造成 RSV 取值过大，进而释放出“超买”行期的假信号。

为了解决 RSV 波动幅度较大的问题，我们引入 K 指标。它是对 RSV 值进行平滑得到的结果。

5. 计算 K、D 指标值

==================================================================================

5.1 K 值、D 值指标概述

K 值由前一日的 K 值和当期 RSV 值经过一定权重调整后相加得到，一般来说，K 值的计算为：

K 值 = 2 3 × 前 一 日 K 值 + 1 3 × 当 日 R S V \displaystyle K 值=\frac{2}{3}×前一日 K 值+\frac{1}{3}×当日 RSV K 值=32?×前一日 K 值+31?×当日 RSV

即 K t = 2 3 × K t ? 1 + 1 3 × R S V t \displaystyle K_t=\frac{2}{3}×K_{t-1}+\frac{1}{3}×RSV_t Kt?=32?×Kt?1?+31?×RSVt?

D 值是由前一日的 D 值和当期 K 值经过一定权重相加而得到。一般来说，D 值的计算为：

D 值 = 2 3 × 前 一 日 D 值 + 1 3 × 当 日 K 值 \displaystyle D 值=\frac{2}{3}×前一日 D 值+\frac{1}{3}×当日 K 值 D 值=32?×前一日 D 值+31?×当日 K 值

即 D t = 2 3 × D t ? 1 + 1 3 × K t \displaystyle D_t=\frac{2}{3}×D_{t-1}+\frac{1}{3}×K_t Dt?=32?×Dt?1?+31?×Kt?

此外，在计算第一期 K 和 D 值时，如果没有指定，则 K 值和 D 值都默认取值为 50。在 K 值和 D 值的求解过程中，平滑权重 2/3 和 1/3 是较为常用的权重，这两个权重也可以根据股价走势的特点进行适当修改。

（通过递归和迭代，我们可以发现 K 值是由未成熟随机指标 RSV 通过指数移动平均而得到的。D 值是 K 值的指数移动平均数。）

og.csdn.net/article/details/116328265)5.2 计算代码

计算 K 值

KValue = pd.Series(0.0, index=RSV.index)

KValue[0] = 50

for i in range(1,len(RSV)):

KValue[i] = 2/3*KValue[i-1] + RSV[i]/3

KValue.name = 'KValue'

接着计算 D 值

DValue = pd.Series(0.0, index=RSV.index)

DValue[0] = 50

for i in range(1, len(RSV)):

DValue[i] = 2/3*DValue[i-1] + KValue[i]/3

DValue.name = 'DValue'

KValue = KValue[1:]

DValue = DValue[1:]

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