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RSI（相対力指数）の計算と可視化 - Python実装

はじめに

RSI（Relative Strength Index、相対力指数）は、価格の変動の強さを測るオシレーターです。

「株価が上がりすぎたか、下がりすぎたか」を数値化し、**30以下（過売い）や70以上（過買い）**を売買のタイミングとして使います。

この記事では、RSIの計算式を理解し、Pythonでゼロから実装します。

RSIとは？

基本的な考え方

RSIは、過去n日間の値上がり幅と値下がり幅の比率を表します。

$$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$$

ここで、$RS$（Relative Strength）は：

$$RS = \frac{過去n日間の平均値上がり幅}{過去n日間の平均値下がり幅}$$

解釈の仕方

RSI値状態トレーディングの意味
70以上過買い（Overbought）売りのサイン
50中立トレンドの転換点
30以下過売い（Oversold）買いのサイン

計算ステップ

  1. 前日比の変化を計算
  2. 値上がり/値下がりに分類
  3. 平均値上がり幅・平均値下がり幅を計算（通常は14日）
  4. RSを計算
  5. RSIを計算

Pythonでの実装

Step 1: データ取得

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import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Appleのデータを取得
ticker = "AAPL"
df = yf.download(ticker, period="2y")
df = df['Close'].to_frame()

print(df.head())

Step 2: RSIの計算

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def calculate_rsi(prices, period=14):
    """
    RSIを計算する関数
    
    Parameters:
        prices: 株価データ（ pandas Series）
        period: RSIの期間（デフォルト14）
    
    Returns:
        RSI値のSeries
    """
    # 前日比の変化
    delta = prices.diff()
    
    # 値上がりと値下がりに分ける
    gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=period).mean()
    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=period).mean()
    
    # RSを計算
    rs = gain / loss
    
    # RSIを計算
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    
    return rsi

# RSIを計算（14日）
df['RSI'] = calculate_rsi(df['Close'], period=14)

# 最初の14日はNaNになるので削除
df = df.dropna()

print(df.head(20))

精度向上版：指数移動平均を使用

上記の単純移動平均（SMA）版RSIは簡単ですが、**指数移動平均（EMA）**を使う方が一般的です。

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