金融数据处理之使用talib求股票期货的移动平均值

最新推荐文章于 2025-04-21 13:46:12 发布

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文章标签： python 量化交易金融数据

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本文介绍了在量化交易中如何使用Python的talib库计算股票和期货的移动平均值（MA），强调了MA在交易决策中的重要性，并提供了简单的安装和使用talib库的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在写一些量化交易程序时，MA（Move Average）移动平均值，是一个重要的指标，交易员常根据不同周期MA的线型起伏、交叉进行相关的决策，所以在进行开发时，需要求出这些值。常用的有5/10/20/40/60等MA线。

talib库是python在量化交易领域较为成熟、便捷的库（后面才发现的我相见恨晚），安装和使用都很简单（直接pip install）。下面的是MA函数的使用：

import talib
import numpy as np
closeList=[]
MA5_talib=[]
MA10_talib=[]
MA20_talib=[]
MA40_talib=[]
MA60_talib=[]
MA5_talib_1=(talib.MA(np.array(closeList), timeperiod=5))#使用array改变输入类型
MA10_talib_1=(talib.MA(np.array(closeList), timeperiod=10))
MA20_talib_1=(talib.MA(np.array(closeList), timeperiod=20))
MA40_talib_1=(talib.MA(np.array(closeList), timeperiod=40))
MA60_talib_1=(talib.MA(np.array(closeList), timeperiod=60))
for num in MA60_talib_1:#由于精度上有需求，这里写了一段冗余的代码，将每个数的精度控制在两位小数
    MA60_talib.append(round(num,2))
for num in MA40_talib_1:
    MA40_talib.append(ro