行业 RS 这个指标，EarlETF 的老读者应该不陌生。
我最早在 谁将是 2022 年领涨行业？ 一文中介绍过这个发端于威廉・欧奈尔的 CAN SLIM 法则，被国盛证券重新挖掘出来的指标。
站在欧内尔的肩膀上
RS 者，relative strength 是也。
欧内尔最初是用这个指标来给几千个美股排序，20 日 RS=99 的股票，就意味着过去 20 日的表现战胜了 99% 的美股。
欧内尔选股，追求的是发掘超级大牛股，他发现牛股行情起步时，往往 RS 指数就会在 90 点以上，甚至可以长期位置在高位。
而国盛证券的这篇研报，则是将这一思路用在了一级行业内部强弱筛选上，构建了行业 RS 指标。
基于这个指标，国盛证券发现当一个行业在每年前四个月出现 RS>90 的读数，大概率就有望杀入年度前五。
我基于上述思路，在申万 31 个一级行业指数也重演了一番，五月初的时候以 未来 8 个月，强势行业会是谁？ 为题，也与诸位分享过结果：传媒、建筑装饰、房地产、煤炭、石油石化、综合、农林牧渔和银行出现过 RS>90，值得关注。
当然，那时候，我的试算是基于一张 Excel 表格，不仅看起来费劲，而且也只能用于国盛证券的这个筛选，作为一个当年买过欧内尔 RS 数据服务的人，我深知 RS 指数图表化，才更有助于直观分析。
从 Excel 到 Pandas
其实很早就想过将国盛的这套行业 RS 指标 python 代码化，让机器来自动执行。不过因为需要用到申万行业指数，数据源一直是个问题。
幸好，最近发现同花顺 iFind 有数据 API 产品线，免费版每月可以下载 100 万条历史行情数据，使用 python 就可方便提取，很是不错。
当然，100 万条历史行情数据看似很多，但其实用起来才发现真不够用。就以做行业 RS 为例，31 个申万一级行业，每个指数下载 2019 年迄今的数据，单单收盘价就是 800 多个，31 个指数加起来 31*800=24800，要绘制一次全套图表，2 万多配额就用掉了。
所以，在本地用 sqlite3 做了数据缓存，除了每天去同花顺那里取最新数值，平时就用本地缓存的数据，终于才解决了数据配额的问题。
然后，再折腾研究了半天 pandas 绘图，发现要划出好看的双图走势，让指数走势和 RS 指标走势对应一目了然，还得在 matplotlib 中手动撸点代码，总算好几天折腾下来，终于有了这样的图。
放心，申万 31 个一级行业指数，自然是套图，反正绘图是机器，我也不费劲，所以 31 张一张不漏，在文末会给出。
先来解释一下图表。这张图被分为上下两个部分，上面红色的曲线是指数本身走势图，下面蓝色的则是指数对于的行业 RS 指数。和蓝色曲线搭配的，还有两根红色水平虚线，分别在 10 点和 90 点的位置，同时有一根黑虚线在 50 点的位置。
RS 图的几种用法
RS 指标该如何用？
这是我在掌握了申万 31 个一级行业指数的 RS 指数之后，一直在思考的问题。
这里与大家分享几个思路。
① 甄别值得关注的行业
按照欧内尔和国盛证券研报的思路，一个没有出现过 RS>90 的行业，是不值得关注的 —— 只不过国盛证券还加上了每年前四月的限定。
欧内尔研发 RS 的目的，就是发掘大牛股。一个股票如果连战胜 90% 都做不到，的确何谈大牛股。
所以，对行业，尤其是那种三年不开张，开张吃三年的周期性行业，当且仅当其 RS>90 后才关注即可。
且注意上面的煤炭指数，在 2019 年和 2020 年的全面大牛市中，煤炭的 RS 很长一段时间里面始终没触及过 90 点，那段时间，对煤炭忽略即可。直到 2020 年末，煤炭第一次触及了 RS 的 90 点以上，后面就一发不可收拾，进入 2022 年更是频频封顶 100 点的位置，强势逼人。
同理，房地产行业 2019 年到去年末，虽然涨涨跌跌，但是从 RS 指标的视角，是完全可以忽略的。直到今年，RS 两度突破 90 点，昭示着我们需要将房地产放入密切观察的对象了。
② 甄别慢牛行情
正如欧内尔所言，当一个股票 RS 长期在 90 点之上时，这往往就是大牛股了。
虽然行业存在明显的轮动走势，但是我们也能发现一些行业是能走出慢牛的。如果甄别这种慢牛，我感觉一个重要指标就是RS 不会跌得太惨。
最明显的自然是食品饮料了，下图黄色高亮区域，食品饮料的 RS 在冲高至 90 点后，就没跌穿过 50—— 而一旦跌穿，就是其漫长回调的开始了。
另一个代表则是化工，主升浪过程中，RS 绝大多数时间也没跌破过 50 点，仅 2021 年初时略有跌破，但也没触及 20 点，更不要说 10 点。
对于能出现这样 RS 走势的行业，一定要珍惜，真是极为罕见的。
③ 上蹿下跳行业逆向
这里，差不多就是特指军工了。
军工行业，属于著名的脉冲式行业，其特点就是上涨不能持久，盘久了时不时会来一波行情。
对于这样的性格的指数，RS 到 90 点就考虑溜，到了 10 点以下潜伏，似乎是一个可行的思路。
暂时，想到的是这三个用法，其他的就未来慢慢摸索了。比如对于看好的行业，可以等起RS跌到10的时候加仓，等待否极泰来。
目前，基于行业 RS 指标，我一共做了两套图表。一种就是上面诸位看到的单个行业的历史走势，另一种就是下面这种所有行业的界面数据，哪些强哪些弱，一目了然。
图表有了，接下来问题就来了，诸位对这类数据是否有兴趣，比如多久希望看到一次？
是每周一次？两周一次？还是一个月一次？
欢迎投票或留言告知你的想法。
好了，最后将 31 个行业的图表，全部放上。
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