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package strategy
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import "github.com/shopspring/decimal"
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// RSI 使用 Wilder 的平均漲跌（非簡單平均），更貼近交易軟體常見計法
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type RSI struct {
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n int
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prevC decimal.Decimal // 前一根收盤價
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initCount int // 初始化用：先累積前 n 根的總漲/總跌
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avgGain decimal.Decimal // 平滑後的平均上漲
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avgLoss decimal.Decimal // 平滑後的平均下跌
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ok bool // 是否有 prevC
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}
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func NewRSI(n int) *RSI { return &RSI{n: n} }
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// Push 餵入一根K線，回傳 (RSI值, 是否就緒)
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// 注意：前 n 根會回傳就緒=false；之後才可信
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func (r *RSI) Push(c CandleForStrategy) (decimal.Decimal, bool) {
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if !r.ok {
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r.prevC = c.C
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r.ok = true
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return decimal.Zero, false
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}
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// 價差
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chg := c.C.Sub(r.prevC)
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r.prevC = c.C
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// 區分上漲與下跌
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gain := decimal.Max(chg, decimal.Zero)
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loss := decimal.Max(chg.Neg(), decimal.Zero)
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// 初始化階段：先把前 n 根的平均值建好
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if r.initCount < r.n {
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r.avgGain = r.avgGain.Add(gain)
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r.avgLoss = r.avgLoss.Add(loss)
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r.initCount++
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if r.initCount == r.n {
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r.avgGain = r.avgGain.Div(decimal.NewFromInt(int64(r.n)))
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r.avgLoss = r.avgLoss.Div(decimal.NewFromInt(int64(r.n)))
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return r.calc(), true
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}
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return decimal.Zero, false
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}
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// Wilder 平滑：新的平均 = (舊平均*(n-1) + 當期值) / n
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nDec := decimal.NewFromInt(int64(r.n))
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r.avgGain = (r.avgGain.Mul(nDec.Sub(decimal.NewFromInt(1))).Add(gain)).Div(nDec)
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r.avgLoss = (r.avgLoss.Mul(nDec.Sub(decimal.NewFromInt(1))).Add(loss)).Div(nDec)
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return r.calc(), true
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}
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func (r *RSI) calc() decimal.Decimal {
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if r.avgLoss.IsZero() {
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return decimal.NewFromInt(100) // 沒有下跌時，RSI=100
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}
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rs := r.avgGain.Div(r.avgLoss)
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one := decimal.NewFromInt(1)
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hundred := decimal.NewFromInt(100)
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return hundred.Sub(hundred.Div(one.Add(rs)))
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}
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