RPS（相對價格強度）並非單一股票可計算的指標，它必須取得全市場所有股票在相同期的升幅數據中排序。計算公式：RPS = (超越的股票數量 / 總股票數量) × 100為了確保準確性，必須剔除新股（上市未滿觀察週期的股票）與停牌股。
RPS 的本質是一個橫截面百分位排名（Percentile Rank）其計算分為三個核心步驟：
假設目前 A 股市場共有 5000 隻股票：
這表示貴州茅台在過去一年的表現跑贏了全市場 90% 的股票。
許多投資者嘗試以 Excel 或通達信自計 RPS，常發現結果與 William O'Neil 的原始數據不一致。原因在於以下三個陷阱：
錯誤做法：將整個市場的所有股票直接作為分母。
正確做法：必須剔除上市時間不足 N 天的新股（次新股）。例如計算 RPS250，應剔除上市不足 250 個交易日的股票。若不剔除，新股的連續漲停可能嚴重污染頭部排名。
錯誤做法：直接使用原始收市價計算。
正確做法：必須使用前復權（Forward Adjusted）價格。同時，對於長期停牌的股票，若 N 日前處於停牌狀態，需向前追溯尋找最近的交易日價格，或直接將其剔除出樣本池。
錯誤做法：N 日指自然日。
正確做法：N 日必須指交易日（Trading Days）。RPS250 代表過去 250 個交易日（約等於 1 個自然年），而非過去 250 個自然日。
以下為使用 Python 與 Pandas 計算全市場股票 RPS 的核心邏輯程式（偽程式碼）：
雖然核心算法只有幾行程式碼，但要每天準確計算全球市場的 RPS，工程量龐大：
本站公開頁面中的 RPS20、RPS50、RPS120、RPS250 是不同觀察窗口的相對強度分數，數值越高表示該證券在同一市場、當期可用樣本池中的相對表現越靠前。它用於研究與股票篩選，並非用以預測報酬率、目標價或買賣信號。
實際研究時，應先選擇市場與觀察窗口，然後將不同窗口的 RPS 與成交量、基本面及流動性一併核對。完整的範圍、數據快照與限制請見 RPS 方法論。
本站圍繞相對價格強度（RPS）建立了方法論、數據檔案、跨市場排名與實證案例四類研究資產。以下索引覆蓋計算口徑、數據邊界與實操路徑，便於交叉核對本頁結論的數據來源與計算前提。
數據快照日期 2026-08-13。全站覆蓋 21,308 只證券、14,807,564 行日線記錄，各市場歷史回溯至 2021-11。跨市場 RPS 數值不可直接比較，原因見數據覆蓋檔案。
一致。計算器與四大市場排名頁使用相同口徑：以指定週期（50/120/250 個交易日）的區間升幅在全市場樣本中的百分位作為 RPS 值，取值範圍 0–99。基準樣本為當日有效收市數據，A 股 5,212 隻、美股 8,996 隻、港股 2,787 隻、日股 3,708 隻（2026-08-13 數據快照）。因此同一標的在計算器與排名頁理應得到相同結果，可用於交叉驗證。
RPS 是市場內的橫截面百分位排名，分母為該市場的樣本總數。A 股樣本約 5,212 隻、美股約 8,996 隻，樣本規模與行業結構差異會導致相同數值所代表的相對位置不同。例如美股 RPS 90 意味著跑贏約 8,096 隻標的，而 A 股 RPS 90 則意味跑贏約 4,691 隻。在跨市場比較時，應改用行業內排名或絕對升幅。
RPS50 需至少 50 個交易日，RPS120 需 120 個，RPS250 需 250 個。歷史不足的新股無法計算長週期 RPS。本站四市場歷史均回溯至 2021 年 11 月（約 1,140 個交易日），累計 14,807,564 行日線記錄，足以支撐三個週期的完整計算。具體覆蓋情況見數據覆蓋檔案。
William O'Neil 在 CANSLIM 體系中建議篩選 RS 大於 80 的標的。市場慣例上 RPS ≥ 90 視為強勢，≥ 95 視為極強。需注意 RPS 是滯後指標，反映的是已發生的相對升幅，不預測未來走勢；高 RPS 標的同時具備較高的回撤風險，應結合行業分布、成交量與止蝕紀律使用。
支持 A 股、美股、港股、日股四個市場，覆蓋 21,308 隻證券；週期支持 50、120、250 個交易日。A 股數據免費開放；美股、港股、日股排名數據需 Premium 會員權限。計算方法與口徑詳見 RPS 方法論頁。
下表列出 RPS 在線計算器在四個市場的基準樣本規模與可用週期。基準樣本指當日具備有效收市價、可參與橫截面百分位排名的證券數量；證券池規模包含尚無足夠歷史或暫停交易的標的，因此略高於基準樣本。數據快照日期 2026-08-13。