【RSI指标计算】 结果完美匹配雪球通达信同花顺之类

独倚斜阳

  

子程序名	返回值类型	公开	备 注
RSI指标	文本型
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
c	双精度小数型
n	整数型

变量名	类 型	静态	数组	备 注
sum	双精度小数型
计次	整数型
lc	双精度小数型
close	双精度小数型
sum1	双精度小数型
当日上涨平均数	双精度小数型
前日上涨平均数	双精度小数型
当日下跌平均数	双精度小数型
前日下跌平均数	双精度小数型
RS	双精度小数型
rsi值	双精度小数型
rsi2	文本型
数据成员数	整数型

数据成员数 ＝ 取数组成员数 (c)
如果 (数据成员数 ＞ n)  ' 也就是N+1以上
计次循环首 (数据成员数, 计次)  ' ' 至少传入N+1个收盘价  数据顺序没有错  日期最近的放在最后，远的日期放前面
判断 (计次 ＞ 1)  ' 计次从第二个数据开始
lc ＝ c [计次 － 1]
close ＝ c [计次]
sum ＝ max (close, lc)  ' 当日涨幅
如果 (sum ＞ 0)
sum1 ＝ 0  ' 当日上涨所以当日跌幅为0
sum1 ＝ 取绝对值 (close － lc)  ' 当日跌幅

' 输出调试文本 (sum, sum1)
' 加入成员 (r1, sum)  ' 较大值 较前一天的涨
' 加入成员 (r2, sum1)  ' 差值绝对值 较前一天的跌
当日上涨平均数 ＝ 前日上涨平均数 �� (n － 1) ÷ n ＋ sum ÷ n  ' 当日上涨平均数 = 前一日涨幅平均数*5/6 + 当日涨幅/6 （若某日下跌时，则当日涨幅记为0）
当日下跌平均数 ＝ 前日下跌平均数 �� (n － 1) ÷ n ＋ sum1 ÷ n  ' 当日下跌平均数 = 前一日跌幅平均数*5/6 + 当日跌幅/6 （若某日上涨时，则当日跌幅记为0）上市第一天无RSI取值。
前日上涨平均数 ＝ 当日上涨平均数  ' 为下一次循环赋值
前日下跌平均数 ＝ 当日下跌平均数  ' 为下一次循环赋值
如果 (当日下跌平均数 ＝ 0)
' 特殊处理 0不能被除 这个时候rsi无穷大处理为100
RS ＝ 1  ' RS ÷ (1 ＋ RS)
RS ＝ 当日上涨平均数 ÷ 当日下跌平均数
RS ＝ RS ÷ (1 ＋ RS)
rsi值 ＝ RS × 100  ' 然后保留2位小时
' 数据必须循环够多的次数，只测试6,7个收盘价会不准 100个左右和各种软件网页能完全匹配



计次循环尾 ()
rsi2 ＝ 数值到格式文本 (rsi值, 2, 假)
调试输出 (rsi2)
返回 (rsi2)

调试输出 (“异常”)
返回 (“异常”)  ' “异常处理 数据不足

' 软件中对涨跌进行了平滑处理， 以6日举例
' 当日上涨平均数 = 前一日涨幅平均数*5/6 + 当日涨幅/6 （若某日下跌时，则当日涨幅记为0）
' 当日下跌平均数 = 前一日跌幅平均数*5/6 + 当日跌幅/6 （若某日上涨时，则当日跌幅记为0）上市第一天无RSI取值。
' 作者：知乎用户7VMW67
' 链接：[url=https://www.zhihu.com/question/52823554/answer/152571404]https://www.zhihu.com/question/52823554/answer/152571404[/url]
' 来源：知乎
' 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

子程序名	返回值类型	公开	备 注
max	双精度小数型
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
a	双精度小数型
b	双精度小数型

变量名	类 型	静态	数组	备 注
c	双精度小数型

c ＝ a － b
判断 (a ＞ b)
返回 (c)
返回 (0)

i支持库列表	支持库注释
spec	特殊功能支持库

.版本 2<br /> .支持库 spec<br /> <br /> .子程序 RSI指标, 文本型, 公开<br /> .参数 c, 双精度小数型, 数组<br /> .参数 n, 整数型, 可空<br /> .局部变量 sum, 双精度小数型<br /> .局部变量 计次, 整数型<br /> .局部变量 lc, 双精度小数型<br /> .局部变量 close, 双精度小数型<br /> .局部变量 sum1, 双精度小数型<br /> .局部变量 当日上涨平均数, 双精度小数型<br /> .局部变量 前日上涨平均数, 双精度小数型<br /> .局部变量 当日下跌平均数, 双精度小数型<br /> .局部变量 前日下跌平均数, 双精度小数型<br /> .局部变量 RS, 双精度小数型<br /> .局部变量 rsi值, 双精度小数型<br /> .局部变量 rsi2, 文本型<br /> .局部变量 数据成员数, 整数型<br /> <br /> 数据成员数 ＝ 取数组成员数 (c)<br /> .如果 (数据成员数 ＞ n)  ' 也就是N+1以上<br />     .计次循环首 (数据成员数, 计次)  ' ' 至少传入N+1个收盘价  数据顺序没有错  日期最近的放在最后，远的日期放前面<br />         .判断开始 (计次 ＞ 1)  ' 计次从第二个数据开始<br />             lc ＝ c [计次 － 1]<br />             close ＝ c [计次]<br />             sum ＝ max (close, lc)  ' 当日涨幅<br />             .如果 (sum ＞ 0)<br />                 sum1 ＝ 0  ' 当日上涨所以当日跌幅为0<br />             .否则<br />                 sum1 ＝ 取绝对值 (close － lc)  ' 当日跌幅<br />             .如果结束<br /> <br />             ' 输出调试文本 (sum, sum1)<br />             ' 加入成员 (r1, sum)  ' 较大值 较前一天的涨<br />             ' 加入成员 (r2, sum1)  ' 差值绝对值 较前一天的跌<br /> <br />             当日上涨平均数 ＝ 前日上涨平均数 × (n － 1) ÷ n ＋ sum ÷ n  ' 当日上涨平均数 = 前一日涨幅平均数*5/6 + 当日涨幅/6 （若某日下跌时，则当日涨幅记为0）<br />             当日下跌平均数 ＝ 前日下跌平均数 × (n － 1) ÷ n ＋ sum1 ÷ n  ' 当日下跌平均数 = 前一日跌幅平均数*5/6 + 当日跌幅/6 （若某日上涨时，则当日跌幅记为0）上市第一天无RSI取值。<br />             前日上涨平均数 ＝ 当日上涨平均数  ' 为下一次循环赋值<br />             前日下跌平均数 ＝ 当日下跌平均数  ' 为下一次循环赋值<br /> <br />             .如果 (当日下跌平均数 ＝ 0)<br />                 ' 特殊处理 0不能被除 这个时候rsi无穷大处理为100<br />                 RS ＝ 1  ' RS ÷ (1 ＋ RS)<br />             .否则<br />                 RS ＝ 当日上涨平均数 ÷ 当日下跌平均数<br />                 RS ＝ RS ÷ (1 ＋ RS)<br />             .如果结束<br />             rsi值 ＝ RS × 100  ' 然后保留2位小时<br />             ' 数据必须循环够多的次数，只测试6,7个收盘价会不准 100个左右和各种软件网页能完全匹配<br />         .默认<br /> <br />         .判断结束<br /> <br />     .计次循环尾 ()<br />     rsi2 ＝ 数值到格式文本 (rsi值, 2, 假)<br />     调试输出 (rsi2)<br />     返回 (rsi2)<br /> <br /> .否则<br />     调试输出 (“异常”)<br />     返回 (“异常”)  ' “异常处理 数据不足<br /> .如果结束<br /> <br /> ' 软件中对涨跌进行了平滑处理， 以6日举例<br /> ' 当日上涨平均数 = 前一日涨幅平均数*5/6 + 当日涨幅/6 （若某日下跌时，则当日涨幅记为0）<br /> ' 当日下跌平均数 = 前一日跌幅平均数*5/6 + 当日跌幅/6 （若某日上涨时，则当日跌幅记为0）上市第一天无RSI取值。<br /> ' 作者：知乎用户7VMW67<br /> ' 链接：<a href="https://www.zhihu.com/question/52823554/answer/152571404" rel="nofollow" target="_blank">https://www.zhihu.com/question/52823554/answer/152571404</a><br /> ' 来源：知乎<br /> ' 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。<br /> <br /> <br /> .子程序 max, 双精度小数型<br /> .参数 a, 双精度小数型<br /> .参数 b, 双精度小数型<br /> .局部变量 c, 双精度小数型<br /> <br /> c ＝ a － b<br /> .判断开始 (a ＞ b)<br />     返回 (c)<br /> .默认<br />     返回 (0)<br /> .判断结束

周末弄的，很多取最近几个K线平均值的算出来和主流软件有差别，这个参考的知乎文章计算的 能匹配上主流软件的计算，传入参数位数组收盘价,最早的时间开始，最晚的时间放后面，以rsi参数6为例 计算50根以内K线取的移动平均值会有误差  100-160根就没什么误差了 最多小数点后2位四舍五入有一点点偏差。

数值到格式文本（） 忘记是核心支持库还是精易模块的命令了，自己测试下。

corking

结果完美匹配雪球通达信同花顺之类

zhwsc

【RSI指标计算】 结果完美匹配雪球通达信同花顺之类

year1970

感谢分享

只为学习

主要要应用策略，如果能完善的话就好用了。

舞涯

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瞬间的永恒

牛，学习学习，支持开源，感谢楼主

lm88818

支持开源~！感谢分享

paulz2022

支持开源~！感谢分享

易学哲

顶，学习一下

gskj999

【RSI指标计算】 结果完美匹配雪球通达信同花顺之类