polars_ta：量化投研的技术利器

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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