一、 Talib

注：每部分結尾都有該部分所有指標整理

1.1 Overlap Studies(重疊指標)

1.1.1 移動平均線

移動平均線是技術分析理論中應用最普遍的指標之一，主要用于確認、跟蹤和判斷趨勢，提示買入和賣出信號，在單邊市場行情中可以較好的把握市場機會和規避風險。但是，移動平均線一般要與其他的技術指標或基本面相結合來使用，特別是當市場處于盤整行情時，其買入賣出信號會頻繁出現，容易失真。

通用函數名：MA

代碼：ta.MA(close,timeperiod=30,matype=0)

close為收盤價，時間序列，timeperiod為時間段，默認30天，指標類型matype分別對應：0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)

1.1.2 布林帶

布林帶(Bollinger Band)，由壓力線、支撐線價格平均線組成，一般情況價格線在壓力線和支撐線組成的上下區間中游走，區間位置會隨著價格的變化而自動調整。布林線的理論使用原則是：當股價穿越最外面的壓力線（支撐線）時，表示賣點（買點）出現。當股價延著壓力線（支撐線）上升（下降）運行，雖然股價并未穿越，但若回頭突破第二條線即是賣點或買點。在實際應用中，布林線有其滯后性，相對于其他技術指標在判斷行情反轉時參考價值較低，但在判斷盤整行情終結節點上成功率較高

計算方法：首先計出過去 N 日收巿價的標準差 SD(Standard Deviation) ，通常再乘 2 得出 2 倍標準差， Up 線為 N日平均線加 2 倍標準差， Down 線則為 N日平均線減 2 倍標準差。

代碼：ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)

1.1.3 其他指標

BBANDS布林線指標

統計原理，求出股價的標準差及其信賴區間，從而確定股價的波動范圍及未來走勢，利用波帶顯示股價的安全高低價位，因而也被稱為布林帶。

upperband, middleband, lowerband = BBANDS(df.close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)

DEMA雙移動平均線

兩條移動平均線來產生趨勢信號，較長期者用來識別趨勢，較短期者用來選擇時機。正是兩條平均線及價格三者的相互作用，才共同產生了趨勢信號

real = DEMA(df.close, timeperiod=30)

EMA指數平均數

趨向類指標，其構造原理是仍然對價格收盤價進行算術平均，并根據計算結果來進行分析，用于判斷價格未來走勢的變動趨勢

real = EMA(df.close, timeperiod=30)

HT_TRENDLINE希爾伯特瞬時變換

趨向類指標，其構造原理是仍然對價格收盤價進行算術平均，并根據計算結果來進行分析，用于判斷價格未來走勢的變動趨勢。

real = HT_TRENDLINE(df.close)

KAMA考夫曼的自適應移動平均線

當價格沿一個方向快速移動時，短期的移動平均線是最合適的；當價格在橫盤的過程中，長期移動平均線是合適的。

real = KAMA(df.close, timeperiod=30)

MA移動平均線

將某一段時間的收盤價之和除以該周期。 比如日線MA5指5天內的收盤價除以5 。

real = MA(df.close, timeperiod=30, matype=0)

MAMA自適應移動平均線

該功能的周期不穩定。

mama, fama = MAMA(df.close, fastlimit=0, slowlimit=0)

MAVP - 移動平均變動期

real = MAVP(df.close, periods, minperiod=2, maxperiod=30, matype=0)

MIDPOINT - 中期點

real = MIDPOINT(df.close, timeperiod=14)

MIDPRICE - 中期價格

real = MIDPRICE(df.high, df.low, timeperiod=14)

SAR拋物線指標

停損點轉向，利用拋物線方式，隨時調整停損點位置以觀察買賣點。 由于停損點（又稱轉向點SAR）以弧形的方式移動，故稱之為拋物線轉向指標 。

real = SAR(df.high, df.low, acceleration=0, maximum=0)

SAREXT 拋物面SAR擴展

real = SAREXT(df.high, df.low, startvalue=0, offsetonreverse=0, accelerationinitlong=0, accelerationlong=0, accelerationmaxlong=0, accelerationinitshort=0, accelerationshort=0, accelerationmaxshort=0)

SMA移動平均線（與MA無區別）

real = SMA(df.close, timeperiod=30)

T3三重指數移動平均線

TRIX長線操作時采用本指標的訊號，長時間按照本指標訊號交易，獲利百分比大于損失百分比，利潤相當可觀。

real = T3(df.close, timeperiod=5, vfactor=0)

TEMA三重指數移動平均線（與T3無區別）

real = TEMA(df.close, timeperiod=30)

TRIMA - 三角移動平均線

real = TRIMA(df.close, timeperiod=30)

WMA移動加權平均法

以每次進貨的成本加上原有庫存存貨的成本，除以每次進貨數量與原有庫存存貨的數量之和，據以計算加權平均單位成本，以此為基礎計算當月發出存貨的成本和期末存貨的成本的一種方法

real = WMA(df.close, timeperiod=30)

1.2 Momentum Indicators(動量指標)

ADX平均趨向指數

real = ADX(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

ADXR平均趨向指數的趨向指數

使用ADXR指標，判斷ADX趨勢。

real = ADXR(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

APO - 絕對價格振蕩器

real = APO(df.close, fastperiod=12, slowperiod=26, matype=0)

AROON阿隆指標

通過計算自價格達到近期最高值和最低值以來所經過的期間數，阿隆指標幫助你預測價格趨勢到趨勢區域（或者反過來，從趨勢區域到趨勢）的變化。

aroondown, aroonup = AROON(df.high, df.low, timeperiod=14)

AROONOSC阿隆振蕩

real = AROONOSC(df.high, df.low, timeperiod=14)

BOP均勢指標

real = BOP(df.open, df.high, df.low, df.close)

CCI順勢指標

測量股價是否已超出常態分布范圍

real = CCI(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

CMO錢德動量擺動指標

計算公式的分子中采用上漲日和下跌日的數據。

real = CMO(df.close, timeperiod=14)

DX動向指標或趨向指標

分析股票價格在漲跌過程中買賣雙方力量均衡點的變化情況，即多空雙方的力量的變化受價格波動的影響而發生由均衡到失衡的循環過程，從而提供對趨勢判斷依據的一種技術指標。

real = DX(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

MACD平滑異同移動平均線

利用收盤價的短期（常用為12日）指數移動平均線與長期（常用為26日）指數移動平均線之間的聚合與分離狀況，對買進、賣出時機作出研判的技術指標。

macd, macdsignal, macdhist = MACD(df.close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

MACDEXT - 具有可控MA類型的MACD

macd, macdsignal, macdhist = MACDEXT(df.close, fastperiod=12, fastmatype=0, slowperiod=26, slowmatype=0, signalperiod=9, signalmatype=0)

MACDFIX - 移動平均收斂/發散修正

macd, macdsignal, macdhist = MACDFIX(df.close, signalperiod=9)

MFI資金流量指標

屬于量價類指標，反映市場的運行趨勢

real = MFI(df.high, df.low, df.close, df.volume, timeperiod=14)

MINUS_DI下升動向值(與DX相似)

分析股票價格在漲跌過程中買賣雙方力量均衡點的變化情況，即多空雙方的力量的變化受價格波動的影響而發生由均衡到失衡的循環過程，從而提供對趨勢判斷依據的一種技術指標。

real = MINUS_DI(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

MINUS_DM上升動向值（與DX相似）

分析股票價格在漲跌過程中買賣雙方力量均衡點的變化情況，即多空雙方的力量的變化受價格波動的影響而發生由均衡到失衡的循環過程，從而提供對趨勢判斷依據的一種技術指標。

real = MINUS_DM(df.high, df.low, timeperiod=14)

MOM上升動向值

指股票(或經濟指數)持續增長的能力。贏家組合在牛市中存在著正的動量效應，輸家組合在熊市中存在著負的動量效應。

real = MOM(df.close, timeperiod=10)

PLUS_DI - Plus方向指示器

real = PLUS_DI(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

PLUS_DM - Plus定向運動

real = PLUS_DM(df.high, df.low, timeperiod=14)

PPO價格震蕩百分比指數（與MACD相似）

real = PPO(df.close, fastperiod=12, slowperiod=26, matype=0)

ROC變動率指標

由當天的股價與一定的天數之前的某一天股價比較，其變動速度的大小,來反映股票市變動的快慢程度

real = ROC(df.close, timeperiod=10)

ROCP - 變化率百分比

real = ROCP(df.close, timeperiod=10)

ROCR - 變化率比率

real = ROCR(df.close, timeperiod=10)

ROCR100 - 變化率100比例

real = ROCR100(df.close, timeperiod=10)

RSI相對強弱指數

比較一段時期內的平均收盤漲數和平均收盤跌數來分析市場買沽盤的意向和實力，從而作出未來市場的走勢。

real = RSI(df.close, timeperiod=14)

STOCH - Stochastic KDJ指標中的KD指標

slowk, slowd = STOCH(df.high, df.low, df.close, fastk_period=5, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0)

STOCHF - 隨機快速

fastk, fastd = STOCHF(df.high, df.low, df.close, fastk_period=5, fastd_period=3, fastd_matype=0)

STOCHRSI - 隨機相對強弱指數

fastk, fastd = STOCHRSI(df.close, timeperiod=14, fastk_period=5, fastd_period=3, fastd_matype=0)

TRIX - 三次平滑EMA的1天變化率（與ROC相似）

real = TRIX(df.close, timeperiod=30)

ULTOSC終極波動指標

一種多方位功能的指標，除了趨勢確認及超買超賣方面的作用之外，它的“突破”訊號不僅可以提供最適當的交易時機之外，更可以進一步加強指標的可靠度。

real = ULTOSC(df.high, df.low, df.close, timeperiod1=7, timeperiod2=14, timeperiod3=28)

WILLR威廉指標

市場處于超買還是超賣狀態。股票投資分析方法主要有如下三種：基本分析、技術分析、演化分析。在實際應用中，它們既相互聯系，又有重要區別。

real = WILLR(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

1.3 Volume Indicators(交易量指標)

AD累積/派發線

平衡交易量指標，以當日的收盤價位來估算成交流量，用于估定一段時間內該證券累積的資金流量。

real = AD(df.high, df.low, df.close, volume)

ADOSC震蕩指標

將資金流動情況與價格行為相對比，檢測市場中資金流入和流出的情況

real = ADOSC(df.high, df.low, df.close, df.volume, fastperiod=3, slowperiod=10)

OBV能量潮

通過統計成交量變動的趨勢推測股價趨勢

real = OBV(df.close, df.volume)

1.4 Cycle Indicators(周期指標)

希爾伯特變換(Hilbert Transform)是積分變換中的一種，在信號處理領域得到了廣泛的應用，而在工程中常用于窄帶數字信號的處理。金融市場的波動是非周期、不規律的，但只要存在波動，就可以通過希爾伯特變換尋找其“周期性”。對于股價走勢，一般可將其分解為：長期趨勢、中短期周期性波動和噪聲。在去除長期趨勢的情況下，可以利用希爾伯特變換對中短期的周期性波動進行分析。關于希爾伯特變換原理及其在短線擇時中的應用可參考廣發證券金融工程專題報告《希爾伯特變換下的短線擇時策略》（公眾號Python金融量化后臺回復：“希爾伯特”，獲取免費下載地址）

HT_DCPERIOD希爾伯特變換-主導周期

將價格作為信息信號，計算價格處在的周期的位置，作為擇時的依據。

real = HT_DCPERIOD(df.close)

HT_DCPHASE希爾伯特變換-主導循環階段

real = HT_DCPHASE(df.close)

HT_ PHASOR希爾伯特變換-希爾伯特變換相量分量

inphase, quadrature = HT_PHASOR(df.close)

HT_ SINE希爾伯特變換-正弦波

sine, leadsine = HT_SINE(df.close)

HT_ TRENDMODE希爾伯特變換-趨勢與周期模式

integer = HT_TRENDMODE(df.close)

1.5 Price Transform(價格變換)

TA-Lib模塊中提供的價格轉換函數有四個，主要用于計算開盤價、收盤價、最高價、最低價之間的均值

AVGPRICE平均價格函數

real = AVGPRICE(df.open, df.high, df.low, df.close)

MEDPRICE中位數價格

real = MEDPRICE(df.high, df.low)

TYPPRICE代表性價格

real = TYPPRICE(df.high, df.low, df.close)

WCLPRICE加權收盤價

real = WCLPRICE(df.high, df.low, df.close)

1.6 Volatility Indicators(波動率指標)

當前交易日最高價與最低價差值，前一交易日收盤價與當前交易日最高價間的差值，前一交易日收盤價與當前交易日最低價的差值，這三者中的最大值為真實波幅。即真實波動幅度 = max(最大值,昨日收盤價) ? min(最小值,昨日收盤價)，平均真實波動幅度等于真實波動幅度的N日指數移動平均數。波動幅度可以顯示出交易者的期望和熱情。波動幅度的急劇增加表示交易者在當天可能準備持續買進或賣出股票，波動幅度的減少則表示交易者對股市沒有太大的興趣。波動率指標可用于衡量價格的波動情況，輔助判斷趨勢改變的可能性，市場的交易氛圍，也可以利用波動性指標來幫助止損止盈。

ATR真實波動幅度均值

以 N 天的指數移動平均數平均後的交易波動幅度。

real = ATR(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

NATR歸一化波動幅度均值

real = NATR(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)

TRANGE真正的范圍

real = TRANGE(df.high, df.low, df.close)

1.7 Pattern Recognition(模式識別)

CDL2CROWS兩只烏鴉

三日K線模式，第一天長陽，第二天高開收陰，第三天再次高開繼續收陰，收盤比前一日收盤價低，預示股價下跌。

integer = CDL2CROWS(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDL3BLACKCROWS三只烏鴉

三日K線模式，連續三根陰線，每日收盤價都下跌且接近最低價，每日開盤價都在上根K線實體內，預示股價下跌。

integer = CDL3BLACKCROWS(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDL3INSIDE三內部上漲和下跌

三日K線模式，母子信號+長K線，以三內部上漲為例，K線為陰陽陽，第三天收盤價高于第一天開盤價，第二天K線在第一天K線內部，預示著股價上漲。

integer = CDL3INSIDE(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDL3LINESTRIKE三線打擊

四日K線模式，前三根陽線，每日收盤價都比前一日高，開盤價在前一日實體內，第四日市場高開，收盤價低于第一日開盤價，預示股價下跌。

integer = CDL3LINESTRIKE(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDL3OUTSIDE三外部上漲和下跌

三日K線模式，與三內部上漲和下跌類似，K線為陰陽陽，但第一日與第二日的K線形態相反，以三外部上漲為例，第一日K線在第二日K線內部，預示著股價上漲。

integer = CDL3OUTSIDE(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDL3STARSINSOUTH南方三星

三日K線模式，與大敵當前相反，三日K線皆陰，第一日有長下影線，第二日與第一日類似，K線整體小于第一日，第三日無下影線實體信號，成交價格都在第一日振幅之內，預示下跌趨勢反轉，股價上升

integer = CDL3STARSINSOUTH(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDL3WHITESOLDIERS三個白兵

三日K線模式，三日K線皆陽，每日收盤價變高且接近最高價，開盤價在前一日實體上半部，預示股價上升。

integer = CDL3WHITESOLDIERS(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLABANDONEDBABY棄嬰

三日K線模式，第二日價格跳空且收十字星（開盤價與收盤價接近，最高價最低價相差不大），預示趨勢反轉，發生在頂部下跌，底部上漲。

integer = CDLABANDONEDBABY(df.open, df.high, df.low, df.close, penetration=0)

CDLADVANCEBLOCK 大敵當前

三日K線模式，三日都收陽，每日收盤價都比前一日高，開盤價都在前一日實體以內，實體變短，上影線變長。

integer = CDLADVANCEBLOCK(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLBELTHOLD捉腰帶線

兩日K線模式，下跌趨勢中，第一日陰線，第二日開盤價為最低價，陽線，收盤價接近最高價，預示價格上漲。

integer = CDLBELTHOLD(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLBREAKAWAY脫離

五日K線模式，以看漲脫離為例，下跌趨勢中，第一日長陰線，第二日跳空陰線，延續趨勢開始震蕩，第五日長陽線，收盤價在第一天收盤價與第二天開盤價之間，預示價格上漲

integer = CDLBREAKAWAY(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLCLOSINGMARUBOZU收盤缺影線

一日K線模式，以陽線為例，最低價低于開盤價，收盤價等于最高價，預示著趨勢持續

integer = CDLCLOSINGMARUBOZU(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLCONCEALBABYSWALL藏嬰吞沒

四日K線模式，下跌趨勢中，前兩日陰線無影線，第二日開盤、收盤價皆低于第二日，第三日倒錘頭，第四日開盤價高于前一日最高價，收盤價低于前一日最低價，預示著底部反轉。

integer = CDLCONCEALBABYSWALL(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLCOUNTERATTACK反擊線

二日K線模式，與分離線類似。

integer = CDLCOUNTERATTACK(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLDARKCLOUDCOVER烏云壓頂

二日K線模式，第一日長陽，第二日開盤價高于前一日最高價，收盤價處于前一日實體中部以下，預示著股價下跌。

integer = CDLDARKCLOUDCOVER(df.open, df.high, df.low, df.close, penetration=0)

CDLDOJI十字

一日K線模式，開盤價與收盤價基本相同。

integer = CDLDOJI(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLDOJISTAR十字星

一日K線模式，開盤價與收盤價基本相同，上下影線不會很長，預示著當前趨勢反轉

integer = CDLDOJISTAR(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLDRAGONFLYDOJI蜻蜓十字/T形十字

一日K線模式，開盤后價格一路走低，之后收復，收盤價與開盤價相同，預示趨勢反轉

integer = CDLDRAGONFLYDOJI(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLENGULFING吞噬模式

兩日K線模式，分多頭吞噬和空頭吞噬，以多頭吞噬為例，第一日為陰線，第二日陽線，第一日的開盤價和收盤價在第二日開盤價收盤價之內，但不能完全相同。

integer = CDLENGULFING(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLEVENINGDOJISTAR十字暮星

三日K線模式，基本模式為暮星，第二日收盤價和開盤價相同，預示頂部反轉

integer = CDLEVENINGDOJISTAR(df.open, df.high, df.low, df.close, penetration=0)

CDLEVENINGSTAR暮星

三日K線模式，與晨星相反，上升趨勢中,第一日陽線，第二日價格振幅較小，第三日陰線，預示頂部反轉。

integer = CDLEVENINGSTAR(df.open, df.high, df.low, df.close, penetration=0)

CDLGAPSIDESIDEWHITE向上/下跳空并列陽線

二日K線模式，上升趨勢向上跳空，下跌趨勢向下跳空,第一日與第二日有相同開盤價，實體長度差不多，則趨勢持續。

integer = CDLGAPSIDESIDEWHITE(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLGRAVESTONEDOJI墓碑十字/倒T十字

一日K線模式，開盤價與收盤價相同，上影線長，無下影線，預示底部反轉

integer = CDLGRAVESTONEDOJI(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLHAMMER錘頭

一日K線模式，實體較短，無上影線，下影線大于實體長度兩倍，處于下跌趨勢底部，預示反轉。

integer = CDLHAMMER(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLHANGINGMAN上吊線

一日K線模式，形狀與錘子類似，處于上升趨勢的頂部，預示著趨勢反轉

integer = CDLHANGINGMAN(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLHARAMI母子線

二日K線模式，分多頭母子與空頭母子，兩者相反，以多頭母子為例，在下跌趨勢中，第一日K線長陰，第二日開盤價收盤價在第一日價格振幅之內，為陽線，預示趨勢反轉，股價上升。

integer = CDLHARAMI(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLHARAMICROSS十字孕線

二日K線模式，與母子縣類似，若第二日K線是十字線，便稱為十字孕線，預示著趨勢反轉。

integer = CDLHARAMICROSS(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLHIGHWAVE風高浪大線

三日K線模式，具有極長的上/下影線與短的實體，預示著趨勢反轉。

integer = CDLHIGHWAVE(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLHIKKAKE陷阱

三日K線模式，與母子類似，第二日價格在前一日實體范圍內,第三日收盤價高于前兩日，反轉失敗，趨勢繼續。

integer = CDLHIKKAKE(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLHIKKAKEMOD修正陷阱

三日K線模式，與陷阱類似，上升趨勢中，第三日跳空高開；下跌趨勢中，第三日跳空低開，反轉失敗，趨勢繼續。

integer = CDLHIKKAKEMOD(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLHOMINGPIGEON家鴿

二日K線模式，與母子線類似，不同的的是二日K線顏色相同，第二日最高價、最低價都在第一日實體之內，預示著趨勢反轉。

integer = CDLHOMINGPIGEON(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLIDENTICAL3CROWS三胞胎烏鴉

三日K線模式，上漲趨勢中，三日都為陰線，長度大致相等，每日開盤價等于前一日收盤價，收盤價接近當日最低價，預示價格下跌。

integer = CDLIDENTICAL3CROWS(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLINNECK頸內線

二日K線模式，下跌趨勢中，第一日長陰線，第二日開盤價較低，收盤價略高于第一日收盤價，陽線，實體較短，預示著下跌繼續。

integer = CDLINNECK(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLINVERTEDHAMMER倒錘頭

一日K線模式，上影線較長，長度為實體2倍以上，無下影線，在下跌趨勢底部，預示著趨勢反轉。

integer = CDLINVERTEDHAMMER(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLKICKING反沖形態

二日K線模式，與分離線類似，兩日K線為禿線，顏色相反，存在跳空缺口。

integer = CDLKICKING(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLKICKINGBYLENGTH由較長缺影線決定的反沖形態

二日K線模式，與反沖形態類似，較長缺影線決定價格的漲跌。

integer = CDLKICKINGBYLENGTH(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLLADDERBOTTOM梯底

五日K線模式，下跌趨勢中，前三日陰線，開盤價與收盤價皆低于前一日開盤、收盤價，第四日倒錘頭，第五日開盤價高于前一日開盤價，陽線，收盤價高于前幾日價格振幅，預示著底部反轉。

integer = CDLLADDERBOTTOM(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLLONGLEGGEDDOJI長腳十字

一日K線模式，開盤價與收盤價相同居當日價格中部，上下影線長，表達市場不確定性

integer = CDLLONGLEGGEDDOJI(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLLONGLINE長蠟燭

一日K線模式，K線實體長，無上下影線。

integer = CDLLONGLINE(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLMARUBOZU光頭光腳/缺影線

一日K線模式，上下兩頭都沒有影線的實體，陰線預示著熊市持續或者牛市反轉，陽線相反。

integer = CDLMARUBOZU(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLMATCHINGLOW相同低價

二日K線模式，下跌趨勢中，第一日長陰線，第二日陰線，收盤價與前一日相同，預示底部確認，該價格為支撐位。

integer = CDLMATCHINGLOW(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLMATHOLD鋪墊

五日K線模式，上漲趨勢中，第一日陽線，第二日跳空高開影線，第三、四日短實體影線，第五日陽線，收盤價高于前四日，預示趨勢持續。

integer = CDLMATHOLD(df.open, df.high, df.low, df.close, penetration=0)

CDLMORNINGDOJISTAR十字晨星

三日K線模式，基本模式為晨星，第二日K線為十字星，預示底部反

integer = CDLMORNINGDOJISTAR(df.open, df.high, df.low, df.close, penetration=0)

CDLMORNINGSTAR晨星

三日K線模式，下跌趨勢，第一日陰線，第二日價格振幅較小，第三天陽線，預示底部反轉。

integer = CDLMORNINGSTAR(df.open, df.high, df.low, df.close, penetration=0)

CDLONNECK頸上線

二日K線模式，下跌趨勢中，第一日長陰線，第二日開盤價較低，收盤價與前一日最低價相同，陽線，實體較短，預示著延續下跌趨勢。

integer = CDLONNECK(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLPIERCING刺透形態

兩日K線模式，下跌趨勢中，第一日陰線，第二日收盤價低于前一日最低價，收盤價處在第一日實體上部，預示著底部反轉。

integer = CDLPIERCING(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLRICKSHAWMAN黃包車夫

一日K線模式，與長腿十字線類似，若實體正好處于價格振幅中點，稱為黃包車夫

integer = CDLRICKSHAWMAN(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLRISEFALL3METHODS上升/下降三法

五日K線模式，以上升三法為例，上漲趨勢中，第一日長陽線，中間三日價格在第一日范圍內小幅震蕩，第五日長陽線，收盤價高于第一日收盤價，預示股價上升

integer = CDLRISEFALL3METHODS(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLSEPARATINGLINES分離線

二日K線模式，上漲趨勢中，第一日陰線，第二日陽線，第二日開盤價與第一日相同且為最低價，預示著趨勢繼續。

integer = CDLSEPARATINGLINES(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLSHOOTINGSTAR射擊之星

一日K線模式，上影線至少為實體長度兩倍，沒有下影線，預示著股價下跌

integer = CDLSHOOTINGSTAR(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLSHORTLINE短蠟燭

一日K線模式，實體短，無上下影線

integer = CDLSHORTLINE(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLSPINNINGTOP紡錘

一日K線，實體小。

integer = CDLSPINNINGTOP(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLSTALLEDPATTERN停頓形態

三日K線模式，上漲趨勢中，第二日長陽線，第三日開盤于前一日收盤價附近，短陽線，預示著上漲結束

integer = CDLSTALLEDPATTERN(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLSTICKSANDWICH條形三明治

三日K線模式，第一日長陰線，第二日陽線，開盤價高于前一日收盤價，第三日開盤價高于前兩日最高價，收盤價于第一日收盤價相同

integer = CDLSTICKSANDWICH(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLTAKURI探水竿

一日K線模式，大致與蜻蜓十字相同，下影線長度長。

integer = CDLTAKURI(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLTASUKIGAP跳空并列陰陽線

三日K線模式，分上漲和下跌，以上升為例，前兩日陽線，第二日跳空，第三日陰線，收盤價于缺口中，上升趨勢持續。

integer = CDLTASUKIGAP(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLTHRUSTING插入

二日K線模式，與頸上線類似，下跌趨勢中，第一日長陰線，第二日開盤價跳空，收盤價略低于前一日實體中部，與頸上線相比實體較長，預示著趨勢持續。

integer = CDLTHRUSTING(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLTRISTAR三星

三日K線模式，由三個十字組成，第二日十字必須高于或者低于第一日和第三日，預示著反轉。

integer = CDLTRISTAR(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLUNIQUE3RIVER奇特三河床

三日K線模式，下跌趨勢中，第一日長陰線，第二日為錘頭，最低價創新低，第三日開盤價低于第二日收盤價，收陽線，收盤價不高于第二日收盤價，預示著反轉，第二日下影線越長可能性越大。

integer = CDLUNIQUE3RIVER(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLUPSIDEGAP2CROWS向上跳空的兩只烏鴉

三日K線模式，第一日陽線，第二日跳空以高于第一日最高價開盤，收陰線，第三日開盤價高于第二日，收陰線，與第一日比仍有缺口。

integer = CDLUPSIDEGAP2CROWS(df.open, df.high, df.low, df.close)

CDLXSIDEGAP3METHODS上升/下降跳空三法

五日K線模式，以上升跳空三法為例，上漲趨勢中，第一日長陽線，第二日短陽線，第三日跳空陽線，第四日陰線，開盤價與收盤價于前兩日實體內，第五日長陽線，收盤價高于第一日收盤價，預示股價上升。

integer = CDLXSIDEGAP3METHODS(df.open, df.high, df.low, df.close)

1.8 Statistic Functions(統計函數)

TA-Lib提供了常用的基礎統計學函數，基于時間序列移動窗口進行計算。注意TA-Lib的beta，示例中是求某只股票的最高價與最低價序列的移動beta值，默認時間周期為5日，而資本資產定價中一般是分析某只股票相對于市場（大盤指數）的波動情況。具體指標如下表所示

BETA

real = BETA(df.high, df.low, timeperiod=5)

CORREL

real = CORREL(df.high, df.low, timeperiod=30)

LINEARREG

real = LINEARREG(df.close, timeperiod=14)

LINEARREG_ANGLE

real = LINEARREG_ANGLE(df.close, timeperiod=14)

LINEARREG_INTERCEPT

real = LINEARREG_INTERCEPT(df.close, timeperiod=14)

LINEARREG_SLOPE

real = LINEARREG_SLOPE(df.close, timeperiod=14)

STDDEV

real = STDDEV(df.close, timeperiod=5, nbdev=1)

TSF

real = TSF(df.close, timeperiod=14)

VAR

real = VAR(df.close, timeperiod=5, nbdev=1)

1.9 Math Transform(數學變換)

TA-Lib提供了三角函數（正余弦、正余切、雙曲）、取整、對數、平方根等數學轉換函數，均是基于時間序列的向量變換。三角函數的應用比較復雜，可結合傅里葉變換和小波分析進行學習，此處不再詳細展開。具體指標如下表所示。

ACOS反余弦

ACOS(df.close)

ASIN反正弦

ASIN(df.close)

ASIN反正切

ATAN(df.close)

CEIL向上取整數

CEIL(df.close)

COS余弦函數

COS(df.close)

COSH雙曲正弦函數

COSH(df.close)

EXP指數曲線

EXP(df.close)

FLOOR向下取整數

FLOOR(df.close)

LN自然對數

LN(df.close)

LOG10對數函數log

LOG10(df.close)

SIN正弦函數

SIN(df.close)

SINH雙曲正弦函數

SINH(df.close)

SQRT非負實數的平方根

SQRT(df.close)

TAN正切函數

TAN(df.close)

TANH雙曲正切函數

TANH(df.close)

1.10 Math Operators(數學運算)

TA-Lib提供了向量（數組）的加減乘除、在某個周期內求和、最大最小值及其索引等計算函數，注意與Numpy和Pandas數學運算函數的聯系與區別，TA-Lib的向量計算功能類似于pandas的moving window（移動窗口），得到的是一個新的序列（不是某個值），具體如下表所示。

ADD向量加法運算

real = ADD(df.high, df.low)

DIV向量除法運算

real = DIV(df.high, df.low)

MAX周期內最大值

real = MAX(df.close, timeperiod=30)

MAXINDEX周期內最大值的索引

integer = MAXINDEX(df.close, timeperiod=30)

MIN周期內最小值

real = MIN(df.close, timeperiod=30)

MININDEX周期內最小值的索引

integer = MININDEX(df.close, timeperiod=30)

MINMAX周期內最小值和最大值

min, max = MINMAX(df.close, timeperiod=30)

MINMAX周期內最小值和最大值索引

minidx, maxidx = MINMAXINDEX(df.close, timeperiod=30)

MULT向量乘法運算

MULT(df.high, df.low)

SUB向量減法運算

SUB(df.high, df.low)

SUM周期內求和

real = SUM(df.close, timeperiod=30)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的talib指标公式及释义整理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。