polars_ta:量化投研的技术利器
polars_ta Technical Analysis Indicators for polars 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/polars_ta
在量化投资领域,技术指标的计算与分析是不可或缺的部分。polars_ta
是一个基于 polars
的技术指标库,它为量化投研人员提供了一系列高效、易于使用的技术指标计算函数。下面,我们来详细了解这个项目。
项目介绍
polars_ta
是一个开源的量化技术指标库,旨在为量化投资研究人员提供方便、高效的函数,用于计算股票、期货等金融数据的技术指标。它不仅支持 polars
的 Expr
语法,还提供了对 TA-Lib
等传统技术指标库的封装。
项目技术分析
polars_ta
的核心是基于 polars
的 Expr
语法,这使得计算过程更加高效,并且可以方便地与 polars
的数据处理功能结合使用。以下是项目的一些技术特点:
- 函数封装:提供了对
TA-Lib
等传统技术指标库的函数封装,使得用户可以无缝地使用这些成熟的技术指标。 Expr
语法:使用Expr
而非Series
,使得计算过程更加灵活,也方便了后续的数据处理。- 模块化设计:项目分为
wq
、ta
、tdx
等多个模块,每个模块都有明确的职责,方便维护和扩展。
项目技术应用场景
polars_ta
可广泛应用于以下场景:
- 量化策略开发:在策略开发过程中,可以利用
polars_ta
快速计算各类技术指标,辅助策略的设计和优化。 - 数据分析:研究人员可以使用
polars_ta
对大量金融数据进行快速的技术分析,以便发现数据背后的规律和趋势。 - 量化教育:作为教学工具,
polars_ta
可以帮助学生和初学者快速掌握技术指标的计算和应用。
项目特点
以下是 polars_ta
的一些主要特点:
- 易于安装和使用:通过
pip
命令即可轻松安装,使用简单直观。 - 高性能:基于
polars
的高效数据处理能力,使得计算过程更加迅速。 - 灵活扩展:支持自定义技术指标函数,方便用户根据需要扩展功能。
- 丰富的技术指标:提供了包括均线、相对强弱指数(RSI)、最高/最低价等多个常用技术指标。
使用方法
要使用 polars_ta
,首先需要安装库:
pip install -i https://pypi.org/simple --upgrade polars_ta
然后,可以按照以下方式使用 polars_ta
计算技术指标:
from polars_ta.prefix.tdx import *
from polars_ta.prefix.wq import *
df = df.with_columns([
*[ts_returns(CLOSE, i).alias(f'ROCP_{i:03d}') for i in (1, 3, 5, 10, 20, 60, 120)],
*[ts_mean(CLOSE, i).alias(f'SMA_{i:03d}') for i in (5, 10, 20, 60, 120)],
# 更多指标...
])
通过上述代码,我们可以在 DataFrame
中快速添加多个技术指标列,为后续的数据分析和策略开发打下基础。
综上所述,polars_ta
是一个功能丰富、易于使用的技术指标库,适用于量化投研的多个场景。它不仅提供了丰富的技术指标计算功能,还具有良好的扩展性和高性能表现。对于量化投研人员来说,polars_ta
无疑是一个值得尝试的利器。
polars_ta Technical Analysis Indicators for polars 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/polars_ta
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考