相対強度指数python pandas
私はパンダが初めてです。パンダのRSIインジケータで相対強度部分を計算する最良の方法は何ですか？これまでのところ、私は次のものを得ました：
from pylab import *
import pandas as pd
import numpy as np
def Datapull(Stock):
try:
df = (pd.io.data.DataReader(Stock,'yahoo',start='01/01/2010'))
return df
print 'Retrieved', Stock
time.sleep(5)
except Exception, e:
print 'Main Loop', str(e)
def RSIfun(price, n=14):
delta = price['Close'].diff()
#-----------
dUp=
dDown=
RolUp=pd.rolling_mean(dUp, n)
RolDown=pd.rolling_mean(dDown, n).abs()
RS = RolUp / RolDown
rsi= 100.0 - (100.0 / (1.0 + RS))
return rsi
Stock='AAPL'
df=Datapull(Stock)
RSIfun(df)
これまでに正しくやっていますか？上向きと下向きの計算を分ける方程式の違いの部分に問題があります
dUp= delta[delta > 0]
dDown= delta[delta < 0]
また、次のようなものが必要です：
RolUp = RolUp.reindex_like(delta, method='ffill')
RolDown = RolDown.reindex_like(delta, method='ffill')
さもないと RS = RolUp / RolDownはあなたが望むことをしない
編集：これはRS計算のより正確な方法のようです：
# dUp= delta[delta > 0]
# dDown= delta[delta < 0]
# dUp = dUp.reindex_like(delta, fill_value=0)
# dDown = dDown.reindex_like(delta, fill_value=0)
dUp, dDown = delta.copy(), delta.copy()
dUp[dUp < 0] = 0
dDown[dDown > 0] = 0
RolUp = pd.rolling_mean(dUp, n)
RolDown = pd.rolling_mean(dDown, n).abs()
RS = RolUp / RolDown
RSIを定義するさまざまな方法があることに注意することが重要です。通常、少なくとも2つの方法で定義されます。上記の単純移動平均（SMA）の使用、または指数移動平均（EMA）の使用です。 RSIの両方の定義を計算し、比較のためにプロットするコードスニペットを次に示します。定義により常にNaNであるため、差を取得した後、最初の行を破棄しています。
EMAを使用する場合は注意が必要です。データの先頭に戻るメモリが含まれているため、結果はどこから開始するかによって異なります。このため、通常、最初に100タイムステップなどのデータを追加してから、最初の100 RSI値を切り捨てます。
以下のプロットでは、SMAとEMAを使用して計算されたRSIの違いを見ることができます。SMAの方が感度が高い傾向があります。 EMAに基づくRSIは、最初のタイムステップ（最初の行を破棄するため、元の期間の2番目のタイムステップ）で最初の有限値を持ちますが、SMAに基づくRSIは、最初の有限値を持ちます。 14番目のタイムステップ。これは、デフォルトでrolling_mean（）がウィンドウを埋めるのに十分な値がある場合にのみ有限値を返すためです。
import pandas
import pandas.io.data
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
# Window length for moving average
window_length = 14
# Dates
start = datetime.datetime(2010, 1, 1)
end = datetime.datetime(2013, 1, 27)
# Get data
data = pandas.io.data.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)
# Get just the close
close = data['Adj Close']
# Get the difference in price from previous step
delta = close.diff()
# Get rid of the first row, which is NaN since it did not have a previous
# row to calculate the differences
delta = delta[1:]
# Make the positive gains (up) and negative gains (down) Series
up, down = delta.copy(), delta.copy()
up[up < 0] = 0
down[down > 0] = 0
# Calculate the EWMA
roll_up1 = pandas.stats.moments.ewma(up, window_length)
roll_down1 = pandas.stats.moments.ewma(down.abs(), window_length)
# Calculate the RSI based on EWMA
RS1 = roll_up1 / roll_down1
RSI1 = 100.0 - (100.0 / (1.0 + RS1))
# Calculate the SMA
roll_up2 = pandas.rolling_mean(up, window_length)
roll_down2 = pandas.rolling_mean(down.abs(), window_length)
# Calculate the RSI based on SMA
RS2 = roll_up2 / roll_down2
RSI2 = 100.0 - (100.0 / (1.0 + RS2))
# Compare graphically
plt.figure()
RSI1.plot()
RSI2.plot()
plt.legend(['RSI via EWMA', 'RSI via SMA'])
plt.show()
私の答えは、StockChartsサンプルデータでテストされています。
[StockChart RSI情報] [1] http://stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:relative_strength_index_rsi
def RSI(series, period):
delta = series.diff().dropna()
u = delta * 0
d = u.copy()
u[delta > 0] = delta[delta > 0]
d[delta < 0] = -delta[delta < 0]
u[u.index[period-1]] = np.mean( u[:period] ) #first value is sum of avg gains
u = u.drop(u.index[:(period-1)])
d[d.index[period-1]] = np.mean( d[:period] ) #first value is sum of avg losses
d = d.drop(d.index[:(period-1)])
rs = pd.stats.moments.ewma(u, com=period-1, adjust=False) / \
pd.stats.moments.ewma(d, com=period-1, adjust=False)
return 100 - 100 / (1 + rs)
#sample data from StockCharts
data = pd.Series( [ 44.34, 44.09, 44.15, 43.61,
44.33, 44.83, 45.10, 45.42,
45.84, 46.08, 45.89, 46.03,
45.61, 46.28, 46.28, 46.00,
46.03, 46.41, 46.22, 45.64 ] )
print RSI( data, 14 )
#output
14 70.464135
15 66.249619
16 66.480942
17 69.346853
18 66.294713
19 57.915021
私もこの質問を持っていて、Jevが取ったrolling_applyパスをたどっていました。ただし、結果をテストしたとき、StockCharts.comやthinkorswimなど、私が使用している商用株価チャートプログラムとは一致しませんでした。そこで、私はいくつかの掘り下げを行い、Welles WilderがRSIを作成したときに、彼が現在Wilder Smoothingと呼ばれる平滑化手法を使用していることを発見しました。上記の商用サービスでは、単純な移動平均ではなく、Wilder Smoothingを使用して平均の損益を計算しています。
私はPython（およびPandas）が初めてなので、forループを高速化するために、他の誰かがその可能性についてコメントできるかもしれません。
これがあなたのお役に立てば幸いです。
詳細はこちら 。
def get_rsi_timeseries(prices, n=14):
# RSI = 100 - (100 / (1 + RS))
# where RS = (Wilder-smoothed n-period average of gains / Wilder-smoothed n-period average of -losses)
# Note that losses above should be positive values
# Wilder-smoothing = ((previous smoothed avg * (n-1)) + current value to average) / n
# For the very first "previous smoothed avg" (aka the seed value), we start with a straight average.
# Therefore, our first RSI value will be for the n+2nd period:
# 0: first delta is nan
# 1:
# ...
# n: lookback period for first Wilder smoothing seed value
# n+1: first RSI
# First, calculate the gain or loss from one price to the next. The first value is nan so replace with 0.
deltas = (prices-prices.shift(1)).fillna(0)
# Calculate the straight average seed values.
# The first delta is always zero, so we will use a slice of the first n deltas starting at 1,
# and filter only deltas > 0 to get gains and deltas < 0 to get losses
avg_of_gains = deltas[1:n+1][deltas > 0].sum() / n
avg_of_losses = -deltas[1:n+1][deltas < 0].sum() / n
# Set up pd.Series container for RSI values
rsi_series = pd.Series(0.0, deltas.index)
# Now calculate RSI using the Wilder smoothing method, starting with n+1 delta.
up = lambda x: x if x > 0 else 0
down = lambda x: -x if x < 0 else 0
i = n+1
for d in deltas[n+1:]:
avg_of_gains = ((avg_of_gains * (n-1)) + up(d)) / n
avg_of_losses = ((avg_of_losses * (n-1)) + down(d)) / n
if avg_of_losses != 0:
rs = avg_of_gains / avg_of_losses
rsi_series[i] = 100 - (100 / (1 + rs))
else:
rsi_series[i] = 100
i += 1
return rsi_series
Rolling_applyをサブ関数と組み合わせて使用すると、次のようなクリーンな関数を作成できます。
def rsi(price, n=14):
''' rsi indicator '''
gain = (price-price.shift(1)).fillna(0) # calculate price gain with previous day, first row nan is filled with 0
def rsiCalc(p):
# subfunction for calculating rsi for one lookback period
avgGain = p[p>0].sum()/n
avgLoss = -p[p<0].sum()/n
rs = avgGain/avgLoss
return 100 - 100/(1+rs)
# run for all periods with rolling_apply
return pd.rolling_apply(gain,n,rsiCalc)
# Relative Strength Index
# Avg(PriceUp)/(Avg(PriceUP)+Avg(PriceDown)*100
# Where: PriceUp(t)=1*(Price(t)-Price(t-1)){Price(t)- Price(t-1)>0};
# PriceDown(t)=-1*(Price(t)-Price(t-1)){Price(t)- Price(t-1)<0};
# Change the formula for your own requirement
def rsi(values):
up = values[values>0].mean()
down = -1*values[values<0].mean()
return 100 * up / (up + down)
stock['RSI_6D'] = stock['Momentum_1D'].rolling(center=False,window=6).apply(rsi)
stock['RSI_12D'] = stock['Momentum_1D'].rolling(center=False,window=12).apply(rsi)
Momentum_1D = Pt-P(t-1)ここで、Pは終値、tは日付です
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)