簡單介紹下量化分析的常用庫TA-lib

張國平發表於2019-12-09

做python量化交易,尤其是做趨勢跟蹤的或者是K線指標分析跟蹤的,TA-lib庫基本都多多少少用到,搜尋時候往往搜出來“塔利班”,所以玩笑塔利班庫。尤其對於從傳統K線技術分析轉計算機量化的同好,基本上算是必備。


第一,安裝, 可以透過pip install ta-lib 進行安裝,如果安裝不了或者編譯報錯,可以直接在下載whl,然後pip install whl路徑名 來安裝


第二,使用文件,比較簡單,簡單介紹各個方法,這個連結: 


第三,使用,其實很簡單,其實就是輸入numpy.array 陣列,包括OHLC資料,必須是double型別。

比如相對強度RSI, real = RSI ( close , timeperiod = 14 ) 就是輸入close array陣列,計算引數14,也會輸出一個RSI值的np.array,不過前面13個是NAN空置,後面第十四個才是RSI值,之後第十五是前面第二到第十五個close 算出RSI值,依次遞推。


可以用均值示例,talib.SMA是簡單均值的意思,其他都是類似使用,這裡後面也用了np.array的mean方法透過迴圈來計算均值陣列,可以看出結果基本一樣的,在實際應用發現,其實大部分talib方法都可以透過陣列迴圈得到一樣效果,不過talib快多了,能用talib還是用。

closeArray = np.linspace(0,11.0,11)
meanArray = talib.SMA(closearray,3)
print("closeArray: %s" %closearray)
print("meanArray: %s" %meanarray)
for i in range(3,len(closearray)):
    print(closearray[i-3:i].mean())



最後,talib對於國內常見kdj,macd指標也有提供,從其他量化論壇討論反饋,似乎和國內常用行情軟體結果不太一致,

個人感覺應該均值一類選取不一樣,實際上使用就要注意點。

另外,talib還提供了一批k線圖形識別方法,什麼三個烏鴉,十字星形態一類。主要就是填入ohlc陣列,方法返回是正數陣列,只會有0,100,或者-100。100表示現在這個k線是這個形態,-100是反形態,有些方法沒有反形態。

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