基于RSI与BB的股票趋势分析

摘要：股票市场是金融市场中的重要组成部分，在金融生活中具有不可撼动的地位。本文根据kaggle比赛网站提供的纽约证券交易所和纳斯达克上市交易的所有美国股票的完整历史每日价格和成交量数据，选取某些股票对其波动进行分析并对未来变化趋势预测。使用RSI分析股票在周期内的安全系数，根据Bollinger Bands（BB）对其价格与价值的相对位置之间的关系分析。RSI分析发现，股票的范围大多集中于弱区和强区之间，RSI在50左右浮动，因此这些股票均在投资操作中都处于可观望区。BB分析发现，这些股票安全系数较高，股票的变化相对稳定，此时股价处于整理态势之中，相对而言比较适合投资。在投资操作中，投资者可以对这段时期的股票持观望或买入态度。

关键词：股票分析;RSI;Bollinger Bands

中图分類号：F832.5 文献识别码：A文章编号：

2096-3157（2020）03-0154-03

一、引言

股票代表了股东对公司所有权，购买股票后股票的价值与公司的利益就有了联系。对股票进行交易、转卖可以增加股票的流动性，快速的脱手换取现值。公司的盈利可以让股票持有者得到一定的分红。现在，越来越多的人通过股票这一媒介进行投资，最终获取到一定的利润。由此可见，炒股逐渐成为人们生活中重要的一部分，因此找出预测方法对炒股有重大的指导意义。

为了收集信息技术相关的股票近期变动并予以分析，同时对股票进行预测。本文利用RSI（相对强弱指数）与bollinger bands这两种数据分析方法对已选择数据进行分析，并对股票的走势和安全系数进行预测，从而达到对股票的走势做出一定性的预测的目的。这种预测能给投资者提供一个较为合理且风险较小的投资操作建议。

本文第二部分将对于两种统计方法分析股票数据有关文章进行介绍;第三部分将对实验数据的选取和预处理进行相关介绍;第四部分是利用Python 求解得到结果并对结果进行分析和对预处理进行改进后的实验结果;第五部分为总结全文。

二、文献综述

从2000年到2018年期间，有很多学者做相关的研究，我们通过RSI与Bollinger Bands关键字，搜集到954篇论文，选取有代表性的3篇文献，概括总结其内容：

Jiali Fang[1]等人研究表明，随着时间的推移，许多返回可预测性异常消失。一种解释是投资者套利获利。但投资者一直使用技术分析，因此这一论点可能不适用于技术分析策略。本文研究了当新的技术交易规则出现并随着时间的推移变得流行时会发生什么。Bollinger Bands于1983年推出，提供了一个自然实验。在推出之前，布林带的交易非常有利可图。然而，自从被引入以来，其预测能力似乎逐渐下降，并且自2001年Bollinger的关于布林带的书出版以来，它在大多数国际市场上基本消失了。

Leung[2]等人试图比较移动平均信封和布林带的盈利能力。尽管布林通道可以捕捉到移动平均线信封无法实现的突然价格波动，但研究表明，布林带并没有超越移动平均线信封。

Thomas[3]等人发现，首先要学习的是技术分析的基本教训：通过观察数量和价格的变化，可以直观地看到需求上涨和供应价格下降。技术分析信号可以帮助那些无法“看到”这种需求并在数量和价格上提供行动的人和盲人计算机程序。20天、50天和200天移动平均线的信号显示，仅基于价格，大量需求和供应何时进入市场。相对强弱指数（RSI）和货币流量指数（MFI）信号引入了超买和超卖的概念，并被交易者用来买入弱势并卖出强势。业绩相对强弱是投资组合经理和投资者击败指数的最重要信号。

Rupesh[4]等人介绍了用于预测股票市场价格趋势的方法的结果。该研究的第一个目标是使用一些振荡器和指标优化短期股票价格趋势预测：移动平均线收敛差异（MACD），相对强弱指数（RSI），随机振荡器（KDJ）和布林带（BB）。观察到使用适当的预处理技术和机器学习模型，可以提高短期趋势预测的准确率。应用预处理然后使用数据组合可以在短期交易中产生更好的准确率，同时预测库存的长期趋势这个技术指标是不够的。除了公司的一些技术数据和基本数据外，还可以预测长期库存变动。对于长期预测其债务与权益，过去3年的净利润、持有人持股、股息收益率和市盈率与技术因素一起使用。据观察，使用基本和技术数据，长期股票预测是可能的。

三、股票数据及股票指标介绍

1.股票数据收集

以Kaggle比赛网站为来源收集到7000只股票数据，从7000只股票中随机选取15只。利用python对信息技术股票进行数据挖掘，从15只股票里随机选取5支，以14天作为一个周期。由实验数据分别得到，在一个周期里开盘时的点数、最高点、最低点，以及闭盘时的点数通过公式计算出这5只股票在这个周期内的上升平均数，下降平均数和此周期以后几天的RSI，从而达到对股票点数走势的一种预测。

2.相对强弱指数（RSI）

（1）定义

RSI是Relative Strength Index的缩写，中文名称是相对强弱指数。可以用于股票市场的短线投资中的股票升跌测量和分析中，其中由威尔斯·威尔德（Welles Wilder）最早应用于期货买卖。

RSI是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之和的比率制作出的一种技术曲线。本质是通过计算一段时间内股价的变动情况，反应短期内买方和卖方在市场中力量对比情况，从而推测股价未来变动方向的技术指标。其最大作用是能够显示当前市场的基本事态，但并不意味着市场趋势就一定向RSI指标预示的发展。

（2）计算公式

其中：

①RS：是指在一个周期内（这里把一个周期定为14天）第一次总收益的平均值与一次总损失的平均值的比值。

②RSI：是一个基于一定周期计算的数值，通常取14天为一个周期。在图像中，改变图像的周期可以改变RSI的敏感度：周期越小，波动越大越敏感，反之周期越大，波动越小越平均。其中，当RSI=0时，实际上代表了价格在14个周期内没有上涨过，一直在下跌，所以AG为0，RSI为0;而当RSI=100时，实际上代表了价格在14个周期内没有下跌过，一直在上涨，所以AL为0，RSI为100。

③Smoothed RS：是指在基于RSL的基础下推测第15天的股票点数上涨或下降情况。

3.Bollinger Bands

（1）定义

该指标是在1980年由John Bollinger提出的。总体的思想是利用移动平均线以及标准差预估出价值带，鉴于价格是环绕价值上下波动的，上突破该带即为超买，下突破该带即为超卖，以此来判断价格与价值的相对位置。

Bollinger Bands包含了三条线，分别是一条中心线（Center Line）和两条价格通道线（Price Channel）。中心线为一條价格的N日移动平均线（SMA），在某些场合下也有使用N日加权移动平均线（EMA）作为中心线的。上下两个通道的宽度相等，是为N日的价格标准差。

反映趋势：当Bollinger Bands扩大之时，市场就会开始变化或上涨，或下跌，脱离了横盘抑或震荡的趋势;当Bollinger Bands缩小之时，市场从拉伸亦或是下跌中开始逐步走向平稳，开始横盘震荡的趋势。

SMA：一个周期内的闭盘的平均值。

EMA：它是一种趋向类指标，指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。

EXPMA=（当日或当期收盘价-上一日或上期EXPMA）/N+上一日或上期EXPMA，其中，首次上期EXPMA值为上一期收盘价，N为天数。

（2）计算公式

Middle Band = 20-day simple moving average （SMA）

Upper Band = 20-day SMA +（20-day standard deviation of price x 2）

Lower Band = 20-day SMA - （20-day standard deviation of price x 2）

四、实证分析

本部分对实验结果进行分析。

1.RSI

在KAGGLE上找到7000只股票，从中任选5只，分别标号为：3196、3197、3198、3199、3200。以14天为一个周期，观察其一个周期的平均变化量，从而推断出这5只股票点数在第15天的上涨或下跌的情况。

由图表可知：这五只股票的RSI分别为：52.437、51.431、48.660、53.201、52.455（取三位小数点便于比较）。

其中RSI的变动范围在0～100之间，强弱指标值一般在20到80之间。由此可将RSI分为四个区域：

RSI在80～100范围内在市场范围内属于极强区，在投资操作中可视为卖出信号。

RSI在50～80范围内在市场范围内属于强区，在投资操作中可视为买入信号。

RSI在20～50范围内在市场范围内属于弱区，在投资操作中可视为观望信号。

RSI在0～20范围内在市场范围内属于极弱区，在投资操作中可视为买入信号。

由此可分析出这5只股票的范围大多集中于弱区和强区之间，RSI在50左右浮动。可得出结论：这5只股票均在投资操作中都处于可观望区。除3198外，其他都是从下到上突破50属于由弱转强，反之，3198则属于由强转弱。

2.Bollinger Bands

在KAGGLE上选取相同的标号分别为3196、3197、3198、3199、3200的股票。以20天为一个周期，观察其一个周期内中上下轨线数据，从而推断出这5只股票强弱指标值，以及其的相对安全系数。

数据显示，3169到3200的中轨线分别为：23.6、23.5、23.4、23.3、23.2.（取小数点后一位便于比较，下文一致）;上轨线分别为：24.5、24.2、23.8、23.7、23.6;下轨线：22.851、22.892、22.992、22.996、22.939。所以可由数据分析得出连续几天的中上下轨线的数据间隔并不大，上轨线整体的趋势为向下运行，而中轨线和下轨线趋势变化很小。从而分析可得这5只股票的安全系数较高，股票的变化相对稳定，此时股价处于整理态势之中，相对而言比较适合投资。在投资操作中，投资者可以对这段时期的股票持观望或买入态度。

五、结语

本文对股票点数升降趋势进行分析从而其进化预测。使用RSI分析这5只股票在周期内的安全系数可得其发展趋势为：这5只股票的范围大多集中于弱区和强区之间，RSI在50左右浮动.由此可得出结论：这5只股票均在投资操作中都处于可观望区。使用bollinger bands对其价格与价值的相对位置之间的关系分析可得：这5只股票的安全系数较高，股票的变化相对稳定，此时股价处于整理态势之中，相对而言比较适合投资。在投资操作中，投资者可以对这段时期的股票持观望或买入态度。

使用RSI 和BOLLINGER BANDS方法对股票数据分析并进行预测，判断股票的安全买入卖出范围是可行的，能在一定程度上较准确的预知所选股票点数的升降，显示出当前市场的基本事态，但并不意味着市场趋势就一定向RSI和BOLLINGER BANDS指标预示的发展。应结合具体问题进行具体分析。

参考文献：

[1]Fang，Jiali，Ben Jacobsen，and Yafeng Qin.“Popularity versus Profitability：Evidence from Bollinger Bands.”[J].The Journal of Portfolio Management，2017，43（4）：152～159.

[2]Leung，Joseph Man-Joe，and Terence Tai-Leung Chong.“An empirical comparison of moving average envelopes and Bollinger Bands.”[J].Applied Economics Letters，2003，10（6）：339～341.

[3]Thomas K.Lloyd Sr.Using Moving Averages and Relative Strength Performance to Beat the Index，Relative Strength Index，Money Flow Index，Keltner Channels，and Standard Deviation，with Apple ExhibitsSr T K L.

[4]Kamble，Rupesh A.“Short and Long Term Stock Trend Prediction Using Decision Tree.”2017 International Conference on Intelligent Computing and Control Systems（ICICCS）.IEEE，2017.

作者简介：

杨若馨，绵阳南山中学实验学校学生。