博客：www.jiaopengzi.com 1。背景前几天有个朋友在讲如何用DAX处理股票RSI，因为RSI股票软件的算法几乎都需要用到股票从上市第一天开始的所有数据。影响当前RSI大小的因素【接近】随着时间的推移，时间越早，影响因素越小(这个结论后面会通过公式推导来验证)。所以在计算RSI时，不会取上市到当期的所有数据，不会对结果产生绝对影响。 　　

　　

　　先来看看结果(其实股票软件长什么样) 　　

　　

　　 　　

　　

　　需要说明的是，笔者并非股票行业从业者，本案例目的是分享DAX如何处理RSI，我们不研究RSI如何用。 　　

　　

　　二、数据源计算逻辑 　　

　　

　　1、数据源 　　

　　

　　 　　

　　

　　2、RSI计算公式 　　

　　

　　参考(维基百科，打不开就知道): 　　

　　

　　 　　

　　

　　得到变形量(作者定义了变形量，可以理解，其中up表示向上，down表示向下，ABS表示绝对值，all表示上下) 　　

　　

　　 　　

　　

　　3、计算逻辑 　　

　　

　　信用证的意思是昨天[收盘] 　　

　　

　　[diff]=数据源中的close-LC 　　

　　

　　分解计算接下来6天的EMA， 　　

　　

　　1.y代表当前的EMA结果， 　　

　　

　　2.在EMA中(上涨)，X=MAX(收盘-LC，0)， 　　

　　

　　3.x=EMA(向下)中的ABS(MIN(close-LC，0))， 　　

　　

　　4.在EMA(all)中，X=ABS(close-LC，0)。 　　

　　

　　 　　

　　

　　 　　

　　

　　 　　

　　

　　 　　

　　

　　 　　

　　

　　 　　

　　

　　 　　

　　

　　临时x的角标对应于临时表中的[索引]。计算EMA结果需要递归，但目前作者还没有找到在DAX中处理递归的方法。 　　

　　

　　所以我们考虑了一下。 　　

　　

　　把上面的表达式分别拿来得到： 　　

　　

　　 　　

　　

　　带一把1/6去拿吧。 　　

　　

　　 　　

　　

　　找到规律了吗？ 　　

　　

　　 　　

　　

最终推导得到k天指数平均6天的EMA

　　

　　

说明

　　

这里补充文章最开始说的结论，不难看出，随着k的增加，时间越早

　　

　　

值越小，我们带入k=30，

　　

　　

=0.00421，和 5/6比起已经可以忽略不计了。所以“当期RSI的大小影响因素【close】随着时间往前推，时间越早影响因素会越小（后面会通过公式推导验证该结论），所以往往在计算RSI的时候也不会取从上市到当期的所有数据，对结果不造成绝对的影响。”

　　

同时我们可以推导得出 k 天中 n 天指数平均EMA值

　　

　　

EMA的值可以通过X的迭代得到了，迭代在DAX中就好处理了。

　　

三、上DAX 1、上面的temp表，中间过程便于观察，实际应用中不需要。

　　

temp = VAR T1 = ADDCOLUMNS ( ALL ( data ), "INDEX", VAR DATEAC1 = data VAR TP =FILTER ( ALL ( data ), data < DATEAC1 ) RETURN COUNTROWS ( TP ) )VAR T2 =ADDCOLUMNS ( T1, "diff", VAR I = - 1 VAR PRE =CALCULATE ( SUM ( data ), FILTER ( T1, = I ) ) RETURN IF ( PRE = BLANK (), BLANK (), data - PRE ) )returnT2 2、RSI6，其中N=12，N=24即可求得RSI12、RS24。

　　

RSI6 = VAR N = 6VAR BN = ( N - 1 ) / NVAR DATE_SELECT = MAX ( 'data' )VAR T1 = ADDCOLUMNS ( ALL ( data ), "INDEX", VAR DATEAC1 = data VAR TP =FILTER ( ALL ( data ), data < DATEAC1 ) RETURN COUNTROWS ( TP ) )VAR T2 =ADDCOLUMNS ( T1, "diff", VAR I = - 1 VAR PRE =CALCULATE ( SUM ( data ), FILTER ( T1, = I ) ) RETURN IF ( PRE = BLANK (), BLANK (), data - PRE ) )VAR T3 =FILTER ( T2, <= DATE_SELECT )VAR K =COUNTROWS ( T3 ) - 1VAR T4 =ADDCOLUMNS ( T3, "UP", VAR X = VAR K1 = RETURN IF ( X > 0 || X = BLANK (), POWER ( BN, K - K1 ) * X, BLANK () ), "ALL", VAR X = VAR K1 = RETURN IF ( X = BLANK (), BLANK (), POWER ( BN, K - K1 ) * ABS ( X ) ) )RETURN ROUND(DIVIDE ( SUMX ( T4, ), SUMX ( T4, ) ) * 100,2) 3、5均线，其中n=10，20，60即可得到10均线、20均线、60均线。

　　

5均线 = var n=5var date1=max('data')var date2=filter(all('data'),'data'<=date1)var T=topn(n,date2,'data',DESC)VAR R=CALCULATE(SUM(data),T)RETURNDIVIDE( R,COUNTROWS(T))四、总结 1、DAX中基本没有难度，就是迭代；

　　

2、主要是数据公式推导后即可迎刃而解；

　　

3、为了更好理解，做了个excel逻辑分解

　　

　　

4、最后验证下我们的计算结果

　　

DAX计算出的RSI结果

　　

　　

股票软件结果（RSI24有一点点差异，主要是软件起始天数或者是小数保留问题，不影响使用。）

　　

　　

5、数据源是通过python的tushare包得到，pbix文件可以当个查询工具使用。

　　

　　

by 焦棚子