技术指标 API：获取 SMA 与 RSI 数据

SMA tool

RSI capability

通过 QVeris 查找技术指标工具，为图表、行情复盘或研究 Notebook 获取计算后的序列。可以先从日线简单移动平均开始，再按任务需要选择其他指标。打开SMA 工具，查看代码、窗口和价格输入。

第一份可用结果应是“日期＋指标值＋计算设置”。一个仅标注 SMA 的数字不够完整，读者还需要知道它使用 20 还是 50 个观察值、日线还是日内数据、复权还是未复权价格。这些选择应同时保留在请求和输出中。

需要动量背景时，可以查看RSI 能力，为该操作单独检查参数，不能只把均线结果的标签改成 RSI。

Massive SMA documentation

Massive SMA 文档说明了窗口、价格序列和拆股调整选项。已检查的 QVeris 路径当前枚举为日线与收盘价，应使用该路径实际暴露的参数，而不是假设所有上游选项都已支持。

underlying historical price workflow

对选定的 SMA 能力使用下面的参数对象，按 20 个日线观察值窗口请求最近 5 条指标记录。这些是示例输入，页面没有把模拟值当成实测输出。

{
  "stockTicker": "AAPL",
  "timespan": "day",
  "window": 20,
  "series_type": "close",
  "adjusted": true,
  "order": "desc",
  "limit": 5
}

展示返回日期和数值时，附上窗口及调整设置。如果最近一条比预期更早，应先核对访问范围和市场日历，再决定如何描述时效。需要检查输入价格时，可以使用历史价格流程。

简单移动平均是窗口内所选价格的算术平均。20 个观察值需要足够的有效输入记录，覆盖时间可能超过 20 个自然日。预热要求及缺失 K 线都可能影响返回的指标日期。

RSI 采用不同的计算方式描述价格变化，其窗口、平滑方法和初值会影响复现结果。两个工具返回不同数值时，应先对齐输入与定义，再判断是否存在错误。

叠加图表时，把指标日期与对应 K 线日期匹配，并确认时区。指标值属于描述性计算，均线交叉或某个 RSI 阈值本身不构成收益保证。

Python integration workflowJSON data modelQVeris call pricing

把计算设置与结果一起保存，避免图表刷新时无提示地从复权切到原始价格。改变窗口后，为新序列明确命名，不要覆盖同名但定义不同的旧序列。缺失指标与零值应分开表示。

定时更新可使用Python 接入流程，应用存储可参考JSON 数据模型。先用一个代码和少量记录验证，再查看QVeris 调用价格，决定是否扩大扫描范围。

点击后将打开已预填的 QVeris 任务，查询 AAPL 最近可用的 5 条 20 日 SMA。结果会列出日期、数值、窗口、来源与时效，并用简短语句解释，不提供交易建议。