随机相对强弱指数（Stochastic Relative Strength Index，StochRSI）是在RSI的基础上加入了随机指标（Stochastic Oscillator）的指标，用来衡量价位相对于一定时间内历史价位的强弱情况。通过计算StochRSI指标值，我们可以了解当前市场处于何种状态，进而更好的做出决策。
本攻略将演示如何使用Python编写代码来计算StochRSI指标值，其中包含了两条示例说明。
# 加载必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
# 定义计算StochRSI函数
def stochrsi(close, n=14, m=3):
# 计算RSI值
delta = close.diff()
gain = delta.where(delta > 0, 0)
loss = -delta.where(delta < 0, 0)
avg_gain = gain.rolling(n).mean()
avg_loss = loss.rolling(n).mean()
rs = avg_gain / avg_loss
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
# 计算Stochastic Oscillator
k = 100 * (close - close.rolling(n).min()) / (close.rolling(n).max() - close.rolling(n).min())
d = k.rolling(m).mean()
# 平滑处理，得到StochRSI值
ema = pd.Series.ewm
sr = ema(k - d, span=5).mean()
stochrsi = ema(sr, span=5).mean()
return stochrsi
# 示例1：使用已有的历史数据，计算StochRSI指标值
# 加载历史价格数据
df = pd.read_csv('example.csv')
close = df['close']
# 计算StochRSI指标值
stochrsi_value = stochrsi(close)
# 输出结果
print(stochrsi_value)
# 示例2：从交易所API获取实时价格数据，实时计算StochRSI指标值
# 加载必要的库
import time
import ccxt
# 连接交易所API
exchange = ccxt.binance()
symbol = 'BTC/USDT'
# 获取实时价格数据
def get_price(symbol):
ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
return ticker['last']
# 实时计算StochRSI指标值
while True:
close = get_price(symbol)
stochrsi_value = stochrsi(close)
print(stochrsi_value)
time.sleep(60) # 每60秒计算一次指标值
本攻略演示了如何使用Python编写代码来计算StochRSI指标值，通过获取历史价格数据或从交易所API获取实时价格数据，计算StochRSI指标值，最终得到当前市场的强弱状态。在实际应用中，除了计算StochRSI指标值，我们还需要根据具体情况来综合考虑，做出更好的决策。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/13378.html