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A
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4
你必須計算RSI所需的所有數據。 http://www.investopedia.com/terms/r/rsi.asp
import numpy as np
from urllib.request import urlopen
# The stock to fetch
stock = 'AMD'
# Yahoos API
urlToVisit = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1y/csv'
stockFile = []
# Fetch the stock info from Yahoo API
try:
sourceCode = urlopen(urlToVisit).read().decode('utf-8')
splitSource = sourceCode.split('\n')
for eachLine in splitSource:
splitLine = eachLine.split(',')
if len(splitLine)==6:
if 'values' not in eachLine:
stockFile.append(eachLine)
except Exception as e:
print(str(e), 'failed to organize pulled data')
except Exception as e:
print(str(e), 'failed to pull price data')
date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stockFile, delimiter=',',unpack=True,)
def rsiFunc(prices, n=14):
# Returns an RSI array
deltas = np.diff(prices)
seed = deltas[:n+1]
up = seed[seed>=0].sum()/n
down = -seed[seed<0].sum()/n
rs = up/down
rsi = np.zeros_like(prices)
rsi[:n] = 100. - 100./(1.+rs)
for i in range(n, len(prices)):
delta = deltas[i-1]
if delta > 0:
upval = delta
downval = 0.
else:
upval = 0.
downval = -delta
up = (up*(n-1)+upval)/n
down = (down*(n-1)+downval)/n
rs = up/down
rsi[i] = 100. - 100./(1.+rs)
return rsi
# Lets see what we got here
rsi = rsiFunc(closep)
n = 0
for i in date:
print('Date stamp:', i, 'RSI', rsi[n])
n+=1
0
你可以得到報價並計算你想要的包裝指標。請參閱quantmod
和TTR
的示例。
例如:
library(quantmod)
getSymbols('F',src='yahoo',return.class='ts')
fpr <- Cl(F)
rsi <- RSI(fpr)
tail(cbind(Cl(F),rsi),10)
2
沒有爲雅虎財經沒有這樣的API。我發現了一個有趣的API,它似乎可以做你正在尋找的東西(https://www.stockvider.com/)。這是全新的,API不提供很多功能,但它旨在覆蓋最常見的技術指標。到目前爲止,您只能以xml格式獲取數據。
舉例來說,你可以得到RSI值,蘋果公司的股票就像這樣:https://api.stockvider.com/data/NASDAQ/AAPL/RSI?start_date=2015-05-20&end_date=2015-07-20
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我可以在你有趣的答案中看到很多努力。我希望我能把他們全部搞定。不幸的是,大多數成員不鼓勵像你這樣有幫助和有用的人 –