计算 RSI

相对强弱指标 RSI，默认 Wilder 平滑（可选 Cutler/SMA）。经 pandas-ta 与 Bloomberg 交叉验证到 1.4e-14。Edge-first 消费上游 close 序列。连到多个 Price Factor 时按标的 fan out 为 by_symbol。

做什么（One-liner）

Layer-1 变换：消费上游 close 序列，输出 RSI 序列。Wilder's RMA 为默认（对标 Bloomberg 1.4e-14）；Cutler's SMA 是 smoothing = 'sma'。

输入

• period（number，可选）—— 回溯周期，默认 14。
• smoothing（string，可选）——『wilder』（Bloomberg，默认）或『sma』（Cutler）。

输出

• rsi —— RSI 序列（与输入对齐），范围 [0, 100]。
• by_symbol —— 连多个 Price Factor 时的 per-ticker 映射。

怎么用

1. 上游 price_factor 提供 close 序列。
2. 设置 period（默认 14）。
3. 选择 smoothing =『wilder』（默认）或 『sma』（Cutler）。

核心公式

delta = prices.diff()
pos = delta.clip(lower=0); neg = (-delta).clip(lower=0)

# Wilder (default, Bloomberg parity):
gain = pos.ewm(alpha=1/14, adjust=False, min_periods=14).mean()
loss = neg.ewm(alpha=1/14, adjust=False, min_periods=14).mean()

# Cutler's (opt-in):
gain = pos.rolling(14).mean()
loss = neg.rolling(14).mean()

rs = gain / loss
rsi = 100 - 100 / (1 + rs)

假设与适用场景

假设：Wilder's 是 canonical（大部分 terminal + TradingView 默认）+ 除零 → 100 + 前 period 个 NaN。

适用：超买超卖、divergence、momentum feature；equities / fx / crypto / commodities，global，daily–monthly，最少 15 个观测。

不适用：intraday tick、<15 日、横盘 whipsaw。

已知局限

1. 单指标动量度量 —— 不能单独作为信号。
2. Wilder vs Cutler 差异显著（不要混用）；整张图保持一致。
3. 前 period 个 NaN。
4. 跳空 / 停牌需调用方预处理。

参考文献

Wilder (1978) 原始 + Cutler (1991) 变体。详见 frontmatter。

Golden Test

tests/golden/fixtures/tier1/rsi/，1e-12 tolerance，2026-05-25 passing。参考：pandas EWM(alpha=1/N, adjust=False) + pandas-ta cross-check；Bloomberg parity 1.4e-14。

Changelog

• 1.1.0 (2026-05-25) —— 提升为 Active 的 Layer-1 变换；并入已弃用 Layer-0 rsi 卡片的完整治理字段。
• 1.0.0 (2026-05-23) —— 初始 edge-first Layer-1 Draft 卡片。