‘壹’ TA-lib 指标详解与实践
TA-Lib 是一个涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标的 Python 金融量化高级库，它为交易者和量化开发者提供了丰富的技术分析工具。安装 TA-Lib 可通过以下命令完成。
在进行技术分析时，我们首先可以探讨重叠指标类（Overlap Studies），如移动平均线（Moving Average，MA）的计算。使用 tushare 数据库，我们可以调用 TA-Lib 并计算 MA（例如简单移动平均线、加权移动平均线等）和指数加权移动平均线（Exponential Moving Average，EMA）。
接下来，我们来深入了解布林带（Bollinger Bands）这一技术指标。布林带由约翰·布林先生创造，它利用统计原理，通过计算股价的标准差及其信赖区间，帮助我们确定股价的波动范围及未来走势。布林带的上下限范围不是固定不变的，而是随着股价波动幅度的变化而动态变化的。其特点是股价波动在上限和下限之间，带宽随股价波动幅度增加而扩大，反之则缩小。
在动量指标类（Momentum Indicators）中，我们以 MACD（指数平滑异同移动平均线）为例。MACD 的原理及其计算方法在相关文献中有详细阐述。此外，相对强弱指标（Relative Strength Index，RSI）是一种根据股票市场上供求关系平衡原理，通过比较一定时期内价格涨跌的幅度来判断市场多空力量对比的技术指标。RSI 的值通常在0到100之间，强弱指标值通常在20到80区间内变动，用于指导投资决策。
交易量指标（Volume Indicators）同样重要，例如能量潮指标（On Balance Volume，OBV）。它通过分析成交量与股价的关系，帮助投资者识别热门股票、分析股价趋势。OBV 指标将股市人气与成交量相结合，直观显示了市场的推动力，从而辅助判断股价走势。
在价格变换（Price Transform）中，我们可以计算各种价格序列，例如收盘价、开盘价、最高价和最低价等。这些计算有助于深入理解价格序列的特性。
周期指标（Cycle Indicators）如希尔伯特变换（Hilbert Transform），提供了一种从时域到时域的变换方法，用于提取价格序列的瞬时信号。希尔伯特变换具有相位变化和正交性两个重要性质，可以应用于分析价格序列的相位信息和计算出正交复平面。
最后，波动率指标（Volatility Indicators）用于评估价格序列的波动程度。波动率指标的计算方法通常涉及标准差、方差或其他统计量，旨在量化价格变动的不确定性。
数学运算（Math Operators）、统计函数（Statistic Functions）和数学变换（Math Transform）等其他子版块提供了进行量化分析所需的基础数学工具，这些工具在技术分析中具有广泛的应用。
对于模式识别（Pattern Recognition）等更多高级功能，TA-Lib 还在持续更新中，以满足交易者和量化开发者不断发展的需求。