相对波动rvi

Relative Volatility Index

相对波动指数（RVI）：衡量市场波动性情绪的进阶工具在技术分析中，投资者广泛使用相对强弱指数（RSI）衡量市场超买超卖状态。但 RSI 的局限在于它仅反映价格变动方向，而对市场的波动强度缺乏捕捉。为了弥补这一空白，相对波动指数（Relative Volatility Index, RVI）应运而生。 RVI 不看方向，而是用标准差波动性作为信号源，帮助交易者识别“情绪驱动型”市场环境，…

7th Jul 2025

相对波动指数（RVI）：衡量市场波动性情绪的进阶工具

在技术分析中，投资者广泛使用相对强弱指数（RSI）衡量市场超买超卖状态。但 RSI 的局限在于它仅反映价格变动方向，而对市场的波动强度缺乏捕捉。为了弥补这一空白，相对波动指数（Relative Volatility Index, RVI） 应运而生。

RVI 不看方向，而是用标准差波动性作为信号源，帮助交易者识别“情绪驱动型”市场环境，判断高波动下的潜在转折或突破。

一、什么是相对波动指数（RVI）？

相对波动指数（RVI） 是由 Donald Dorsey 提出的一种基于波动性强度的指标。与 RSI 类似，它的值在 0 到 100 之间，但不同之处在于：

RSI 衡量价格上涨与下跌的动量，而 RVI 衡量价格波动性的变化趋势。

它通过分析过去若干周期的标准差，来判断市场是否处于“波动增强”或“波动收敛”的阶段。

二、pandas_ta 中 RVI 的参数说明

使用 pandas_ta.rvi() 可快速计算相对波动指数，以下为参数列表：

参数名	类型	描述	默认值
`close`	Series	收盘价序列，必需	必填
`high`	Series	最高价序列（若启用 refined 模式需填）	None
`low`	Series	最低价序列（若启用 refined 模式需填）	None
`length`	int	计算周期，影响波动性测量的窗口大小	14
`scalar`	float	输出缩放因子，默认 100（将结果标准化为百分比）	100
`refined`	bool	若为 True，则返回 RVI(high) 与 RVI(low) 的平均值	False
`thirds`	bool	若为 True，则返回 RVI(high)、RVI(low)、RVI(close) 三者平均	False
`mamode`	str	移动平均方式，如 "sma"、"ema"，默认为指数加权平均（"ema"）	"ema"
`offset`	int	向前或向后平移结果	0

返回值说明

返回一个单列 DataFrame，列名如：
```
RVI_14
```

三、RVI 的计算逻辑简析

RVI 的核心在于将波动性视为信号源，并将其标准差序列进行相对强弱转换：

✅ 步骤 1：计算每根K线的标准差波动性

$$ SD_t = \text{StandardDeviation}(Price_t, \text{length}) $$

价格可以是收盘价，也可以是 high、low 或三者平均，取决于 refined 与 thirds 参数。

✅ 步骤 2：与前一周期的 SD_t 做差，计算“波动性涨跌”

若当前 SD > 上一周期 SD，则记为“上涨波动”
否则记为“下跌波动”

✅ 步骤 3：与 RSI 类似公式进行归一化处理

$$ \text{RVI}_t = \frac{\text{UpVol}_t}{\text{UpVol}_t + \text{DownVol}_t} \times \text{scalar} $$

这样就得到了一个位于 [0, scalar] 区间的指标，通常 scalar=100。

四、Python 实战：如何用 pandas_ta 快速调用 RVI？

import pandas as pd
import pandas_ta as ta
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载行情数据
df = pd.read_csv("AAPL.csv", index_col="Date", parse_dates=True)

# 计算 RVI 指标（默认使用收盘价）
df["RVI_14"] = ta.rvi(close=df["Close"], length=14)

# 可视化
plt.figure(figsize=(14,6))
plt.plot(df["RVI_14"], label="RVI (相对波动指数)", color="purple")
plt.axhline(70, color='red', linestyle='--', label='高波动阈值')
plt.axhline(30, color='green', linestyle='--', label='低波动阈值')
plt.title("相对波动指数 RVI 指标")
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

五、RVI 的实战应用策略

✅ 1. 波动型突破策略

当 RVI 突破 70，说明波动急剧增加；
可与布林带、均线金叉等形态共振，判断是否为趋势启动点。

✅ 2. 趋势减弱信号

若 RVI 跌破 30，说明波动正在收敛，行情可能进入盘整；
可提前退出追趋势策略，等待方向确认。

✅ 3. 替代 RSI 的超买超卖系统

RVI 在高波动区间（如 80+）进行短空；
在低波动区间（如 20-）寻找短多机会；
效果在震荡市场中优于传统 RSI。

六、RVI 与 RSI 的对比

指标	参考源	反映内容	是否考虑波动性	是否标准化
RSI	价格变化	买方/卖方动量对比	❌ 否	✅ 是
RVI	波动变化	多头/空头波动强弱	✅ 是	✅ 是

RVI 适合用于捕捉**“恐慌性”上涨或下跌**背后的波动能量，是判断“市场情绪极端化”的重要工具。

七、总结：相对波动指数，连接波动性与情绪的桥梁

📌 RVI 把波动当作信号，而非噪音

📌 能够揭示传统动量指标看不到的市场能量变化

📌 适合波动策略、震荡区间判断、事件驱动行情的识别