白银 RSI 指标 - 一小时零梯度
Silver RSI indicator - zero gradient for one hour
我最近一直在关注白银的价值。我的问题涉及 7 月 9 日 21:00 - 21:59 的白银 US$ / OZ（代码：SILVER）的 RSI 指标。该小时的指标梯度为零。下面从 TradingView（1 分钟）复制的图表显示开盘价和收盘价相等，没有变化。有趣的是，在此期间之后，白银 'overbought'（RSI 高于 70）。
我是交易新手，但我想知道什么情况会导致白银 RSI 指标出现这种情况。
谢谢。
相对强弱指数（RSI）是根据价格变动而得出的，原公式可以简化为：
diff[t] = close[t] - close[t-1]
rsi[t] = RMA(max(diff[t],0),length)/RMA(abs(diff[t]),length)*100
其中 RMA 是 Wilder 移动平均线的函数，周期为 length （RMA 可以描述为指数移动平均线，其中平滑系数为 1/length).
因此 RSI 可以描述为正价格变化的 RMA 与绝对价格变化的 RMA 之间的比率，然后将此结果乘以 100。
在您显示的图表中，在价格变化等于 0 的时期内，正价格变化的 RMA 值和绝对价格变化的 RMA 值都呈指数衰减而没有达到 0 （这是因为 RMA 是 IIR 滤波器）
最后，当出现看涨蜡烛时，我们发现正价格变化的 RMA 和绝对价格变化的 RMA 彼此大致相等，因此 RSI 的结果大约等于 100。
Q : "... what situation
would cause the silver RSI indicator to behave that way ( zero gradient for one hour ) ?"
白银交易（以典型的 FX-Broker 介导的市场准入为例，XAGUSD）在正常交易周期间每天一小时长的时段内展示，当市场关闭时。 IE。不生成任何报价，不接收任何要在市场上执行的 XTO 订单。市场关闭的确切时间由您的市场准入调解员的条款和条件给出（加上格林威治标准时间偏移量、夏令时变化和银行假期会给我们带来更多惊喜，如果在制作软件时不知道或不那么迂腐的话仅在使用 TZ 完全合格的时间时部署，无论是针对各自的银行假日日历还是经纪商 T&C 和我们的交易平台自动化 ...至少要注意这些已知的问题 ... )
这就是 为什么 在 TimeSeries 数据流中存在已知“间隙”的原因。假定您的数据处理使用绝对时间（而不是公开市场相对时间），您的指标一定产生了令您惊讶的 RSI 值（因为“差距”既主要又足够长以“视觉上" 提醒你这个处理神器。
了解这一点
剩下的就
简单了...
我最近一直在关注白银的价值。我的问题涉及 7 月 9 日 21:00 - 21:59 的白银 US$ / OZ（代码：SILVER）的 RSI 指标。该小时的指标梯度为零。下面从 TradingView（1 分钟）复制的图表显示开盘价和收盘价相等，没有变化。有趣的是，在此期间之后，白银 'overbought'（RSI 高于 70）。
我是交易新手，但我想知道什么情况会导致白银 RSI 指标出现这种情况。
谢谢。
相对强弱指数（RSI）是根据价格变动而得出的，原公式可以简化为：
diff[t] = close[t] - close[t-1]
rsi[t] = RMA(max(diff[t],0),length)/RMA(abs(diff[t]),length)*100
其中 RMA 是 Wilder 移动平均线的函数，周期为 length （RMA 可以描述为指数移动平均线，其中平滑系数为 1/length).
因此 RSI 可以描述为正价格变化的 RMA 与绝对价格变化的 RMA 之间的比率，然后将此结果乘以 100。
在您显示的图表中，在价格变化等于 0 的时期内，正价格变化的 RMA 值和绝对价格变化的 RMA 值都呈指数衰减而没有达到 0 （这是因为 RMA 是 IIR 滤波器）
最后，当出现看涨蜡烛时，我们发现正价格变化的 RMA 和绝对价格变化的 RMA 彼此大致相等，因此 RSI 的结果大约等于 100。
Q : "... what situation
would cause the silver RSI indicator to behave that way ( zero gradient for one hour ) ?"
白银交易（以典型的 FX-Broker 介导的市场准入为例，XAGUSD）在正常交易周期间每天一小时长的时段内展示，当市场关闭时。 IE。不生成任何报价，不接收任何要在市场上执行的 XTO 订单。市场关闭的确切时间由您的市场准入调解员的条款和条件给出（加上格林威治标准时间偏移量、夏令时变化和银行假期会给我们带来更多惊喜，如果在制作软件时不知道或不那么迂腐的话仅在使用 TZ 完全合格的时间时部署，无论是针对各自的银行假日日历还是经纪商 T&C 和我们的交易平台自动化 ...至少要注意这些已知的问题 ... )
这就是 为什么 在 TimeSeries 数据流中存在已知“间隙”的原因。假定您的数据处理使用绝对时间（而不是公开市场相对时间），您的指标一定产生了令您惊讶的 RSI 值（因为“差距”既主要又足够长以“视觉上" 提醒你这个处理神器。
了解这一点
剩下的就
简单了...