为了在Python和Excel中实现RSI的计算逻辑，上一期录制了在Python中实现RSI的计算逻辑，在这学习和实现过程中，我发现我们的很多散户们好像是凭着一股热情和冲动进行交易的。您想想，自古以来，两军对垒，作战之前，不是都要推演的吗？后来沙盘成为作战室的必备工具，现在计算机虚拟现实有给了沙盘点兵更强有力的工具。我这么说，只不过是想表达，我们大众也可以这么做，数据就在我们身边，掌握数据分析，把握自己的未来。

我一直在想是什么制约了数据分析在大众中的传播与运用，数据的利用和分析应该在生活中普及起来。我很想在这方面做些努力。

前面我们实现了在Python和Excel里计算RSI的过程中，下面该怎么办？难道仅仅是为了计算一下数据指标吗？肯定不是，那么我能不能在RSI计算的基础上，实现一个简单实用的数据模拟平台呢？

工具怎么选？在Excel和Python中我们到底选择哪个？ Python处理大数据功能确实强大，但在我们大众生活中，我们接触到底有多少大数据呢？就拿股市来说，一只股一年的日交易量仅有200多条，考虑到部分用户对分钟数据的需要，如果按一分钟一条交易量算的话，一天也不到500条数据。

我们很多人不了解Python，我那个经常做销售数据分析的妈妈都没听说过Python,但是Excel就不一样了，普及率相当高，就连我80多岁的爷爷奶奶都会用一下的，所以我的视线又回到了Excel，我设想了一个模拟平台，界面见下图，主要分三个区域：

  1. 参数区域，在这里可以设置RSI指标，起止日期，及其它可选参数，比如在这里我设想放一个动画显示的可选项，如果勾选的话，右边的各种指标图按照日期一点点显示出来，给用户一个动态展示，用户根据当时历史指标想象下面的走势，和实际情况比对一下，分析一下差异在哪里，通过这个模拟，把握数据走势。
  2. 模拟区域，在这里根据我们设定好的交易逻辑，选择一段历史交易段，设定买卖点，盈亏情况在这里显示。
  3. 指标图显示区域，是最重要的一部分，在这里数据的图形可以动态显示，可以和用户交互，根据自己的判断在这里模拟地设置买卖点。设身处地想象自己在真实交易中，遇到这种情况，应该怎么处理？当时自己是怎么想的？事前模拟，事后总结。经验就是这么积累起来的。

大家可能有很多疑问，很多股票软件都提供这些图形了，你干嘛还要自己设计呢？不是多此一举吗？自己的数据自己做主，自己的命运自己把握。你有了这些数据，可以设计自己的数据分析平台，按照自己的想法去模拟。

一个有经验的散户，在交易完后，每天要复盘，总结得失，这个工具是不是很好用呢？

欢迎有兴趣的朋友们提出自己的意见。

欢迎有想法的朋友一起和我实现这个工具，在实现的过程中，我们会用到Excel的图表处理，PowerQuery和VBA。实现过程中，我们Excel的能力会加强很多，在实现过程中感受数据分析的魅力。