簡單介紹下量化分析的常用庫TA-lib

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，搜索時候往往搜出來“塔利班”，所以玩笑塔利班庫。尤其對于從傳統(tǒng)K線技術(shù)分析轉(zhuǎn)計算機量化的同好，基本上算是必備。

第一，安裝， 可以通過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，然后pip install whl路徑名 來安裝

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

第二，使用文檔，比較簡單，簡單介紹各個方法，這個鏈接：  http://mrjbq7.github.io/ta-lib/

第三，使用，其實很簡單，其實就是輸入numpy.array 數(shù)組，包括OHLC數(shù)據(jù)，必須是double類型。

比如相對強度RSI， real = RSI ( close , timeperiod = 14 ) 就是輸入close array數(shù)組，計算參數(shù)14，也會輸出一個RSI值的np.array,不過前面13個是NAN空置，后面第十四個才是RSI值，之后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，這里后面也用了np.array的mean方法通過循環(huán)來計算均值數(shù)組，可以看出結(jié)果基本一樣的，在實際應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，其實大部分talib方法都可以通過數(shù)組循環(huán)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())

最后，talib對于國內(nèi)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(nèi)常用行情軟件結(jié)果不太一致，

個人感覺應(yīng)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，什么三個烏鴉，十字星形態(tài)一類。主要就是填入ohlc數(shù)組，方法返回是正數(shù)數(shù)組，只會有0，100，或者-100。100表示現(xiàn)在這個k線是這個形態(tài)，-100是反形態(tài)，有些方法沒有反形態(tài)。