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src/indicators/indicators.py

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+from typing import List, Union
+
+import numpy as np
+import talib
+from src.indicators.base_indicators import Indicator
+
+
+class RSI(Indicator):
+    """
+    相对强弱指数 (RSI) 指标实现，使用 TA-Lib 简化计算。
+    """
+
+    def __init__(self, window: int = 14):
+        """
+        初始化RSI指标。
+        Args:
+            window (int): RSI的计算周期，默认为14。
+        """
+        super().__init__()
+        self.window = window
+
+    def get_values(self,
+                   close: np.array,
+                   open: np.array, # 不使用
+                   high: np.array, # 不使用
+                   low: np.array,  # 不使用
+                   volume: np.array) -> np.array: # 不使用
+        """
+        根据收盘价列表计算RSI值，使用 TA-Lib。
+        Args:
+            close (np.array): 收盘价列表。
+            其他 OHLCV 参数在此指标中不使用。
+        Returns:
+            np.array: RSI值列表。如果数据不足，则列表开头为NaN。
+        """
+        # 使用 talib.RSI 直接计算
+        # 注意：TA-Lib 会在数据不足时自动填充 NaN
+        rsi_values = talib.RSI(close, timeperiod=self.window)
+
+        # 将 numpy 数组转换为 list 并返回
+        return rsi_values
+    
+    def get_name(self):
+        return f'rsi_{self.window}'
+    
+
+
+class HistoricalRange(Indicator):
+    """
+    历史波动幅度指标：计算过去 N 日的 (最高价 - 最低价) 的简单移动平均。
+    """
+
+    def __init__(self, window: int = 20):
+        """
+        初始化历史波动幅度指标。
+        Args:
+            window (int): 计算范围平均值的周期，默认为20。
+        """
+        super().__init__()
+        self.window = window
+
+    def get_values(self,
+                   close: np.array,  # 不使用
+                   open: np.array,   # 不使用
+                   high: np.array,
+                   low: np.array,
+                   volume: np.array) -> np.array: # 不使用
+        """
+        根据最高价和最低价列表计算过去 N 日的 (high - low) 值的简单移动平均。
+        Args:
+            high (np.array): 最高价列表。
+            low (np.array): 最低价列表。
+            其他 OHLCV 参数在此指标中不使用。
+        Returns:
+            np.array: 历史波动幅度指标值列表。如果数据不足，则列表开头为NaN。
+        """
+        # if not high or not low or len(high) != len(low):
+        #     print(high, low, len(high), len(low))
+        #     return []
+
+        # 计算每日的 (high - low) 范围
+        daily_ranges = high - low
+
+        # 将 numpy 数组转换为 list 并返回
+        return np.roll(daily_ranges, self.window)
+
+    def get_name(self):
+        return f'range_{self.window}'