RSI 终极实战指南：如何用 Python 自定义指标、发现背离信号并打造高效交易策略

什么是 RSI？一句话说清它的作用

相对强弱指数（Relative Strength Index，RSI）是一种 动量震荡指标，用来衡量资产价格变动的速度与幅度，从而提示超买、超卖乃至反转的可能性，是构建 RSI 交易策略 的核心基石。

指标起源：从机械工程师到金融巨星的转变

1978 年，J. Welles Wilder 在其著作 “New Concepts in Technical Trading Systems” 中首次发布 RSI。目标是解决“何时进出场”时机难题。经过 40 余年实战，RSI 已成为交易者渗透率最高的 动量指标 之一，通用于股票、外汇、商品、债券等多市场。

数学原理拆解：一份小学算数就能读懂的公式

核心公式：

RSI = 100 – [100 / (1 + RS)]
RS  = 平均上涨幅度 / |平均下跌幅度|

默认周期：14（可自定义 9、21 等）
Wilder 使用的是 指数平滑移动平均（EMA），比普通 EMA 更滞后，能有效降噪，但也可能错过极端行情。

提示：Python 部分我们将演示如何一键改动 平滑方式，马上体验二者差异。

读懂 RSI 盘面语言：关键阈值与误区澄清

超买区：> 70（部分行情软件设为 75）
超卖区：< 30（极端单边行情下可能长期漂浮在 20 以下）

⚠️ 谨记：单凭“>70 就卖、<30 就买”容易 高买低卖。
最安全的做法是把 RSI 与均线、成交量、形态组合 使用，或用背离提高胜率。

买入 & 卖出信号：三招实战用法

1. 传统阈值法

买入：RSI 从 30 下方上穿 30——潜在超卖反弹
卖出：RSI 从 70 上方下穿 70——潜在超买回落

2. RSI 背离策略

顶背离：价格创新高，RSI 却创低高点 → 看跌
底背离：价格创新低，RSI 却创新高低点 → 看涨

👉 零编程教学的动图演示，30 秒看懂背离秘密

3. RSI Swing Rejection（摆动拒绝）策略

把 50 作为多空分水岭：

正反转（买入）：RSI 下穿 50→回上50→再次下破50→最终再上穿50
负反转（卖出）：RSI 上穿 50→回下50→再次上穿50→最终下破50

这种 锯齿过滤 可剔除噪音，提高顺势持仓信心。

进阶：Python 14 行代码生成专业级 RSI 图

下面脚本仅需安装 yfinance, pandas, mplfinance，即可对任何股票自动绘图并标注背离。

Step 1：环境准备

!pip install yfinance pandas mplfinance

Step 2：定义 RSI 计算函数

import yfinance as yf, pandas as pd, mplfinance as mpf, matplotlib.pyplot as plt, numpy as np

def calculate_rsi(data, n=14):
    delta = data['Close'].diff()
    up, down = delta.clip(lower=0), -delta.clip(upper=0)
    avg_up = up.ewm(span=n, adjust=False).mean()
    avg_dn = down.ewm(span=n, adjust=False).mean()
    rs = avg_up / avg_dn
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi

Step 3：下载 & 绘图

data = yf.download('META', '2022-07-01', '2023-07-01')
data['RSI'] = calculate_rsi(data, 14)
data['Mid'] = 50

ap = [
    mpf.make_addplot(data['RSI'], panel=2, color='royalblue', ylabel='RSI'),
    mpf.make_addplot(data['Mid'], panel=2, color='grey', linestyle='--')
]

mpf.plot(data, type='candle', style='yahoo', addplot=ap, volume=True,
         panel_ratios=(6,1,2), title='META RSI Demo', figratio=(10,6))

运行后你会在第二子图看到 蓝色 RSI 线与中轴 50 水平线。把光标挪到 2023 年 2 月即可肉眼捕捉一次熊背离——价格上升，而 RSI 高点下移，后续回撤 28%。

如何用 RSI 进行股票筛单

把 calculate_rsi 封装成批量任务，可实时扫描 A 股、美股或加密市场：

过滤条件示例
- RSI < 30 且底背离
- 最近 5 根 K 线 RSI 上破 50，且成交量放大 1.5 倍
  把触发结果写入 CSV 或推送到钉钉、Slack，量化效率立刻翻倍。
  👉 看 2 分钟视频，学会 5 种 RSI 进阶筛单模板

RSI 不是万能：优点 & 缺点总结

优点	缺点
简单直观，新手 5 分钟掌握	单边极端行情易持续钝化
跨市场通用	需量价或形态二次确认
可构建量化策略 & 筛单器	周期选择因人而异，需要回测优化

常见问题 FAQ

Q1：把周期改成 9 与 21 哪一个更好？
A：短周期（9）更灵敏，适合日内和短线；长周期（21）滤噪强，适合波段与日线级别。建议先回测 3 年数据，观察最大回撤与夏普比率再决定。

Q2：加密市场 7×24 小时交易，RSI 还适用吗？
A：适用，但要根据交易深度和波动性微调阈值。高换手主流币可参考 30/70，低流动山寨币可放宽到 25/75，以避免频繁假信号。

Q3：MACD+RSI 双指标共振策略怎样写？
A：在 Python 中先计算 MACD 快慢线及柱状图，再设置条件：

金叉 + RSI 上破 50 → 开多
死叉 + RSI 下破 50 → 开空
利用 np.where() 一次生成信号列，回测绩效通常优于单指标。

Q4：手机软件上的 RSI 怎么可以一眼识别背离？
A：启用“价格高点连线”+“RSI 高点连线”辅助线。两斜率反向即可快速定位背离。

Q5：能否用 RSI 判断趋势而不是震荡？
A：可以。把 50 当作趋势线：

RSI 持续立于 50 上方且不断抬高低点 → 多头趋势
RSI 持续处于 50 下方且不断降低高点 → 空头趋势
这与移动平均线判定趋势有异曲同工之妙。

核心关键词回顾

RSI 交易策略、相对强弱指数、RSI 背离信号、Python RSI 计算、动量指标、RSI 筛单、超买超卖、RSI 参数、Wilder 原始算法、指标回测。

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