在量化投资的世界里，选对股票是成功的关键。今天，我们来聊聊如何利用Python实现基于威廉·欧奈尔（William O’Neill）提出的相对强度百分比（RPS）指标的选股策略！📊📈

首先，什么是RPS？简单来说，RPS是一种衡量股票相对于市场表现强弱的指标，数值越高表明该股票的表现越优于市场平均水平。通过Python编程，我们可以轻松计算并筛选出RPS值高的潜力股。💪💻

接下来，我们需要准备数据。利用Pandas库获取历史股价数据，再结合Numpy进行计算。核心代码如下：

```python

import pandas as pd

import numpy as np

计算RPS

def calculate_rps(df, period=250):

df['Return'] = df['Close'].pct_change()

relative_strength = df['Return'].rolling(period).mean()

market_return = relative_strength.mean()

df['RPS'] = (relative_strength / market_return) 100

return df

```

最后，结合可视化工具Matplotlib，直观展示各股票的RPS排名。🎉📈

通过这样的方式，投资者可以更科学地选择优质标的，为自己的投资组合增添动力！🎯💼

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