TA-Lib介绍及在backtrader框架中使用

一、TA-Lib介绍

• TA-Lib -- 交易软件开发广泛使用的技术分析lib，包括了200多个技术指标，如MACD, RSI等
• ta-lib for python -- python封装的ta-lib。python封装的ta-lib，使用Cython和Numpy高效实现，比使用SWIG接口的原始版本快2-4倍

二、安装

mac安装方法如下所示：

$ brew install ta-lib
$ pip install TA-Lib

如果没用brew安装ta-lib，会报如下错误

func.c:256:28: fatal error: ta-lib/ta_libc.h: No such file or directory
compilation terminated.
If you get build errors like this, it typically means that it can't find the underlying TA-Lib library and needs to be installed:

windows、linux参考：https://mrjbq7.github.io/ta-lib/install.html

进python使用import talib没有报错的话，表明安装成功。

三、常用指标使用

1. SMA：简单移动平均线(Simple Moving Average) talib.SMA() 要求数据是numpy.ndarray格式 talib.abstract.SMA() 要求数据是Numpy数组的字典格式

import numpy as np
import talib

close = np.random.random(100)
output = talib.SMA(close) # 默认是SMA30
output = talib.SMA(close, timeperiod=5) # SMA5

inputs = {
    'open': np.random.random(100),
    'high': np.random.random(100),
    'low': np.random.random(100),
    'close': np.random.random(100),
    'volume': np.random.random(100)
}
from talib.abstract import *
output = SMA(input_arrays, timeperiod=25) # 默认对close价格计算
output = SMA(input_arrays, timeperiod=25, price='open') # 对open价格计算

2. EMA：指数移动平均线(Exponential Moving Average)

talib.EMA(close)
talib.abstract.EMA(inputs)

3. MACD：平滑异同移动平均线(Moving Average Convergence / Divergence) 通过三种数据的信号（均线的组合 ）可以判断趋势的力量和方向并确定趋势的转折点

talib.MACD(close)
talib.abstract.MACD(inputs)

4. 支持的指标列表

• 均线指标，如EMA、SMA、WMA等
• 动量指标，如MACD、MOM、RSI等
• 成交量指标，如AD、OBV等
• 易变指标，如ATR、NATR等
• 价格变换，如AVGPRICE、MEDPRICE等
• 循环指标，如HT_DCPERIOD、HT_SINE等
• 模式识别，如CDL2CROWS、CDLHAMMER等
• 统计函数，如VAR,STDDEV, LINEARREG等
• 数学变换，如ACOS、ASIN、CEIL、COS、EXP、LN、SQRT等
• 数学操作，如ADD、DIV、MAX、MULT、SUM等

支持的功能及函数列表如下：

import talib
talib.get_functions()
print(len(talib.get_functions()))
talib.get_function_groups()
print(len(talib.get_function_groups()))

四、在backtrader中调用TA-Lib库

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TA-Lib介绍及在backtrader框架中使用

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