
RSI 지표를 구현하기 위해 trader_ROCR 라이브러리를 사용할 때, 초기값인 'high', 'low', 'close'를 가져올 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
1. 데이터프레임에서 'high', 'low', 'close' 열을 선택하여 RSI 지표를 계산할 수 있습니다. 예를 들어, pandas 데이터프레임을 사용하여 다음과 같이 작성할 수 있습니다.
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python
import pandas as pd
from trader_rocr import RSI
# 데이터프레임 생성
data = {'high': [100, 120, 110, 130, 140],
'low': [90, 100, 90, 110, 120],
'close': [95, 115, 105, 125, 135]}
df = pd.DataFrame(data)
# RSI 지표 계산
rsi = RSI(df['high'], df['low'], df['close'], timeperiod=14)
2. trader_ROCR 라이브러리를 사용하여 RSI 지표를 구현할 때 다른 지표와 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어, MACD 지표와 함께 RSI 지표를 사용할 수 있습니다. MACD 지표는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
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python
import pandas as pd
from trader_rocr import RSI, MACD
# 데이터프레임 생성
data = {'high': [100, 120, 110, 130, 140],
'low': [90, 100, 90, 110, 120],
'close': [95, 115, 105, 125, 135]}
df = pd.DataFrame(data)
# RSI 지표 계산
rsi = RSI(df['high'], df['low'], df['close'], timeperiod=14)
# MACD 지표 계산
macd = MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
위의 예제에서 RSI 지표와 MACD 지표를 함께 사용할 수 있습니다. trader_ROCR 라이브러리를 사용하여 RSI 지표를 구현할 때 다른 지표와 함께 사용할 수 있는 방법은 다양한 방법이 있습니다.
2025-07-03 07:20