如何编写一个有效的压力支撑指标源码？

压力支撑指标（Support and Resistance）是一种技术分析工具，用于预测股票、期货等金融市场的价格走势。它基于价格在一段时间内的波动范围，通过计算得出支撑位和压力位，从而为投资者提供买入和卖出的参考依据。，，以下是一个简单的压力支撑指标源码示例（以Python为例）：，，“

python，import pandas as pd，import numpy as np，，def support_resistance(data, n):，    high_prices = data['high'].rolling(window=n).max()，    low_prices = data['low'].rolling(window=n).min()，    return pd.DataFrame({'support': low_prices, 'resistance': high_prices})，，# 示例数据，data = pd.DataFrame({，    'high': [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],，    'low': [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]，})，，# 计算压力支撑指标，result = support_resistance(data, 3)，print(result)，

`，，这段代码首先导入了pandas和numpy库，然后定义了一个名为support_resistance`的函数，该函数接受两个参数：数据和窗口大小。函数内部通过计算最高价和最低价的滚动最大值和最小值得到支撑位和压力位。将计算结果返回为一个包含支撑位和压力位的DataFrame。

压力支撑指标（Stress Support Index，简称SSI）是一种技术分析工具，用于衡量市场的压力和支撑水平，以下是一个简单的Python代码示例，用于计算SSI指标：

import pandas as pd
import numpy as np
def calculate_ssi(data, period=14):
    """
    计算压力支撑指标（SSI）
    :param data: DataFrame，包含'High', 'Low', 'Close'列
    :param period: int，计算周期，默认为14
    :return: Series，SSI指标值
    """
    data['UpMove'] = data['High']  data['High'].shift(1)
    data['DownMove'] = data['Low'].shift(1)  data['Low']
    data['TrueRange'] = np.where(data['UpMove'] > data['DownMove'], data['UpMove'], data['DownMove'])
    data['AverageTrueRange'] = data['TrueRange'].rolling(window=period).mean()
    data['NormalizedPrice'] = (data['Close']  data['Low'].rolling(window=period).min()) / (data['High'].rolling(window=period).max()  data['Low'].rolling(window=period).min())
    data['SSI'] = 100 * data['NormalizedPrice'] + 50
    return data['SSI']
示例数据
data = pd.DataFrame({
    'High': [25.0, 26.0, 27.0, 28.0, 29.0, 30.0, 31.0, 32.0, 33.0, 34.0],
    'Low': [20.0, 21.0, 22.0, 23.0, 24.0, 25.0, 26.0, 27.0, 28.0, 29.0],
    'Close': [22.0, 23.0, 24.0, 25.0, 26.0, 27.0, 28.0, 29.0, 30.0, 31.0]
})
计算SSI指标
ssi = calculate_ssi(data)
print(ssi)

这个代码首先计算了每个周期内的上涨和下跌幅度，然后计算了真实波动范围（True Range），接着计算了平均真实波动范围（Average True Range），将收盘价标准化并乘以100，再加上50，得到SSI指标值。