【量化小講堂-Python、Pandas23】不用再自己寫技術(shù)指標(biāo)了 | TA-lib視頻教程

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引言:

本系列帖子“量化小講堂”，通過(guò)實(shí)際案例教初學(xué)者使用python、pandas進(jìn)行金融數(shù)據(jù)處理，希望能對(duì)大家有幫助。

【必讀文章】:《10年400倍策略分享-附視頻逐行講解代碼》

【所有系列文章匯總】:http://xalimeijing.com/thread-3950124-1-1.html

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個(gè)人微信：xbx_laoshi，有問(wèn)題歡迎交流。

文中用到的A股數(shù)據(jù)可在www.yucezhe.com下載，這里可以下載到所有股票、從上市日起的交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、分鐘數(shù)據(jù)、分筆數(shù)據(jù)、逐筆數(shù)據(jù)等。

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【量化小講堂-Python、Pandas系列23】不用再自己寫技術(shù)指標(biāo)了 | TA-lib視頻教程

TA-lib是一個(gè)技術(shù)分析庫(kù)，里面包含了大部分主流的技術(shù)指標(biāo)，讓使用者不用再重復(fù)造輪子。

這個(gè)庫(kù)在國(guó)外很常用，各種大型的開(kāi)源量化框架，都會(huì)內(nèi)置這個(gè)庫(kù)。

計(jì)算速度快

TA-lib的一個(gè)特點(diǎn)是計(jì)算速度快，因?yàn)樵�始版本是用C語(yǔ)言寫的，然后通過(guò)Cython轉(zhuǎn)化，使得Python也能調(diào)用。

我們使用TA-lib和pandas分別來(lái)計(jì)算移動(dòng)平均線，看看效率的差別。

首先通過(guò)numpy創(chuàng)建一個(gè)長(zhǎng)度為1億的數(shù)組：（相關(guān)代碼請(qǐng)從附件中下載）


然后通過(guò)TA-lib計(jì)算這個(gè)數(shù)組的移動(dòng)平均線，一行代碼搞定：


使用2016款macbook pro運(yùn)行程序，發(fā)現(xiàn)耗時(shí)是1.30秒。

接著使用pandas計(jì)算移動(dòng)平均線：


發(fā)現(xiàn)耗時(shí)是4.81秒。相比于TA-lib，顯然慢了不少。

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K線形態(tài)識(shí)別

TA-lib不僅可以計(jì)算常見(jiàn)的技術(shù)指標(biāo)，另外一個(gè)特色就是可以識(shí)別K線形態(tài)。


例如上圖中的第一個(gè)函數(shù)CDL2CROWS，中文名為兩只烏鴉。

調(diào)用該函數(shù)，就可以識(shí)別出符合兩只烏鴉形態(tài)的K線，具體調(diào)用方法如下。

首先展示DataFrame中K線的開(kāi)、高、收、低數(shù)據(jù)：


然后準(zhǔn)備好函數(shù)的輸入數(shù)據(jù)：


最后調(diào)用CDL2CROWS兩只烏鴉函數(shù)，查看輸出結(jié)果：


當(dāng)某天的K線滿足兩只烏鴉形態(tài)時(shí)，會(huì)輸出-100，不滿足時(shí)會(huì)輸出0。

我們通過(guò)Python將K線圖畫出，圖中最后3根K線就是兩只烏鴉形態(tài)。

兩只烏鴉有效嗎？

我們通過(guò)TA-lib可以找出兩只烏鴉形態(tài)，那么這個(gè)K線形態(tài)有效嗎？

出現(xiàn)這個(gè)形態(tài)之后，股票會(huì)漲還是會(huì)跌？

詳細(xì)內(nèi)容可以見(jiàn)下方的視頻，詳細(xì)講解如何通過(guò)TA-lib，從所有股票中找出某個(gè)形態(tài)的K線，并檢驗(yàn)其有效性。

騰訊視頻鏈接：https://v.qq.com/x/page/z05423zgjyu.html
B站鏈接：https://www.bilibili.com/video/av13837021/
YOUTUBE鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=2_CP_NnbDm8
愛(ài)奇藝鏈接：http://www.iqiyi.com/w_19rv85zfkx.html


（視頻中提到的相關(guān)代碼請(qǐng)從附件中下載）

翻譯項(xiàng)目

TA-lib在國(guó)外很常用，但是因?yàn)闆](méi)有好的中文文檔（其實(shí)連英文文檔都沒(méi)有），所以在國(guó)內(nèi)用的人并不多。

并且部分技術(shù)指標(biāo)的計(jì)算方式，和國(guó)內(nèi)主流也有一些不同。

所以想到組織大家一起翻譯，也為python的量化社區(qū)做一點(diǎn)貢獻(xiàn)。目前已有20+人參與。

已經(jīng)有出版社的編輯聯(lián)系我，有意向?qū)⒎�譯內(nèi)容出版成書。到時(shí)候所有參與翻譯的小伙伴都會(huì)成為作者。想加入翻譯的，可以加我微信xbx_laoshi咨詢參與。

（【python量化課程】想要快速、系統(tǒng)的學(xué)習(xí)量化知識(shí)，可以參與我與論壇合作開(kāi)設(shè)的課程：《python量化投資入門》，我會(huì)親自授課，隨問(wèn)隨答。參與課程還可以免費(fèi)加入我的小密圈，我每天會(huì)在圈中分享量化的所見(jiàn)所思，圈子介紹點(diǎn)擊此處。）

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之后會(huì)講的內(nèi)容：

關(guān)于《量化小講堂》之后想看的內(nèi)容，或者相關(guān)問(wèn)題，可以加我個(gè)人微信xbx_laoshi溝通。

附件中是Python程序、數(shù)據(jù)，免費(fèi)，回復(fù)可見(jiàn)，覺(jué)得文章內(nèi)容有幫助的話，頂貼是最好的鼓勵(lì)！回復(fù)還可獲得一個(gè)論壇幣哦！

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多謝分享！

頂一下，

一直關(guān)注大大的問(wèn)斬學(xué)習(xí)了

謝謝分享�。�！

very good......................

謝謝樓主分享

謝謝樓主分享

沒(méi)有這方面基礎(chǔ)，看起來(lái)很難啊