ta-cn 0.2.5

Technical Analysis Indicators

ta_cn 中国版技术指标

项目背景

初学量化，技术指标一般使用TA-Lib，但存在以下问题

1. 部分技术指标与国内不同。但大部分中国股民都是参考国内技术指标进行交易。需要实现中国版指标
2. TA-Lib只支持单支序列，要计算多支股票需循环，耗时久。

在实现遗传算法挖因子时，意识到如果能将常用的操作都转成算子，将大大简化策略的研究， 特别是将+、-、*、/等中缀操作符转成ADD()、SUB()、MUL()、DIV()前缀函数，可直接输到遗传算法工具中

所以开始参考Alpha101和各券商金融工程研报，试着实现一些算子，但后期实现中发现一些问题

1. 每家金工的研报指标命名上都有区别，难以统一
2. 指标太多，实现工作太大

直到看到了MyTT这个项目才意识到，指标命名参考股票软件的公式才是最方便直接的，可以直接到各股软中复制公式。遇到性能问题再针对性转换即可。

本人为何不直接用MyTT，而是重复超轮子呢？

1. 大部分公式只支持单条数据，遇到几千支股票的DataFrame，循环太慢
2. TA-Lib与国内指标不同，区别在哪，没有对比。错过了很好的教学机会
3. 为了行数短牺牲了可读性
4. 部分函数直接复制于股票软件，代码没有优化，有重复计算

目标

1. 按通达信等国内常用软件命名和分类各指标
2. 支持二维矩阵计算
3. 国内外计算方法区别很大时，两个版本都提供，同时说明区别处

实现方案优先级

1. bottleneck。支持二维数据，优先使用
2. TA-Lib。封装了常用函数，次要选择
3. numba。速度受影响，最后才用它

安装

1. 只想使用二维矩阵TA-Lib，只需安装基础版即可

pip install ta_cn -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --upgrade

2. 使用中国版指标加速

pip install ta_cn[cn] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --upgrade

常见使用方法

1. 封装原生talib，输入二维矩阵
2. 封装原生talib，输入二维矩阵，同时支持参数一维向量化
3. 直接调用用包中定义的指标，如KDJ等
4. 输入为复合索引时序，分组计算

TA-Lib二维矩阵

使用了一些编程技巧，可以直接输入二维矩阵。需要注意的是：

1. TA-Lib遇到空值后面结果全为NaN
2. 停牌时，数据为NaN, 所以二维矩阵计算前需要特殊处理
3. 本人提供的方案是将数据压到最尾部，计算，然后还原

import numpy as np

# 原版talib,不支持二维数据
# import talib as ta

# 新版talib,只要替换引用即可直接支持二维数据
import ta_cn.talib as ta
from ta_cn.utils import pushna, pullna

# 准备数据
h = np.random.rand(10000000).reshape(-1, 50000) + 10
l = np.random.rand(10000000).reshape(-1, 50000)
c = np.random.rand(10000000).reshape(-1, 50000)

# 几个调用函数演示
r = ta.ATR(h, l, c, 10)
print(r)
x, y, z = ta.BBANDS(c, timeperiod=10, nbdevup=2, nbdevdn=2)
print(z)

# 将少量值设置为空，用来模拟停牌
c[c < 0.05] = np.nan

# 跳过停牌进行计算，再还原的演示
arr, row, col = pushna(c, direction='down')
rr = ta.SMA(real=arr, timeperiod=10)
r = pullna(rr, row, col)
print(r)

还支持为不同列指定不同参数。例如：

import numpy as np
import ta_cn.talib as ta

ta.init(mode=2)
arr = np.random.rand(10000000).reshape(-1, 50000)
ta.SMA(arr, timeperiod=[10, 20, 30])

使用ta_cn中定义的公式

import numpy as np

# ta_cn.talib库底层是循环调用talib，部分计算效率不高
# 可导入ta_cn中的公式，只加这一句即导入多个文件中的函数
from ta_cn.imports import *
# 准备数据
from ta_cn.talib import set_compatibility_enable, set_compatibility

h = np.random.rand(10000000).reshape(-1, 50000) + 10
l = np.random.rand(10000000).reshape(-1, 50000)
c = np.random.rand(10000000).reshape(-1, 50000)

r = ATR_CN(h, l, c, timeperiod=10)
print(r)

# 设置参数，让MACD中的EMA算法与国内算法相同
set_compatibility_enable(True)
set_compatibility(1)
set_compatibility_enable(False)

x, y, z = MACD(c)
print(z)

输入DataFrame，输出是ndarray?

只要通过np_to_pd，并传入index/columns两参数即可还原成DataFrame

import pandas as pd

from ta_cn.imports import *
from ta_cn.utils import np_to_pd

pd._testing._N = 250
pd._testing._K = 30
h = pd._testing.makeTimeDataFrame() + 10
l = pd._testing.makeTimeDataFrame()
c = pd._testing.makeTimeDataFrame()

r = ATR_CN(h, l, c)
# 返回的数据可能是np.ndarray
print(r[-5:])

# 可以再封装回pd.DataFrame
d = np_to_pd(r, copy=False, index=c.index, columns=c.columns)
print(d.iloc[-5:])

分组计算

二维矩阵计算，的确方便，Alpha101中的公式很快就可以实现，即支持时序又支持截面，但其中有一个难点， 就是NaN值的处理。pushna和pullna可用于解决此问题，但在公式中嵌入就比较棘手。所以我们还提供了分组封装功能 可以将指定的指标转换成支持长表输入。

import pandas as pd

import ta_cn.talib as ta
from ta_cn.alpha import RANK, demean
from ta_cn.utils import dataframe_groupby_apply, series_groupby_apply

pd._testing._N = 500
pd._testing._K = 30

open_ = pd._testing.makeTimeDataFrame() + 5
high = pd._testing.makeTimeDataFrame() + 10
low = pd._testing.makeTimeDataFrame() + 5
close = pd._testing.makeTimeDataFrame() + 5
group = close.copy() * 100 // 1 % 5

df = {
    'open_': open_.stack(),
    'high': high.stack(),
    'low': low.stack(),
    'close': close.stack(),
    'group': group.stack(),
}
df = pd.DataFrame(df)
df.index.names = ['date', 'asset']
kwargs = df.to_dict(orient='series')

# 套上装饰器，实现组内计算
SMA = series_groupby_apply(ta.SMA, by='asset', dropna=True)
ATR = dataframe_groupby_apply(ta.ATR, by='asset', dropna=True)
# 横截面
RANK = series_groupby_apply(RANK, by='date', dropna=True)
# 行业中性化
indneutralize = dataframe_groupby_apply(demean, by=['date', 'group'], dropna=False)

# 单输入
r = SMA(df['close'], timeperiod=10)
print(r.unstack())
# 多输入
r = ATR(df['high'], df['low'], df['close'], 10)
print(r.unstack())
# 横截面
r = RANK(df['close'])
print(r.unstack())
r = indneutralize(df['close'], group=df['group'])

print(r.unstack())

指标对比清单

参考 指标对比 未完工，待补充

Alpha101/Alpha191

本项目，试着用公式系统实现Alpha101、Alpha191，请参考examples文件下的测试示例。它最大的特点是尽量保持原公式的形式， 少改动，防止乱中出错。然后再优化代码提高效率。

停牌处理2

1. 板块指数，停牌了也要最近的行情进行计算，否则指数过小
2. 停牌期的开高低收都是最近的收盘价，收盘价可以ffill

参考项目

1. TA-Lib TA-Lib C语言版，非官方镜像
2. ta-lib TA-Lib Python版封装
3. MyTT My麦语言 T通达信 T同花顺
4. funcat 公式移植
5. pandas-ta 支持Pandas扩展的技术指标
6. ta 通过类实现的技术指标

交流群

ta_cn技术指标交流群: 601477228