TA-Lib学习研究笔记（二）——Overlap Studies上

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于 2023-11-30 08:11:23 首次发布

本文介绍了TA-Lib库中的OverlapStudies部分，重点讲解了布林线(BBANDS)、DEMA双指数移动平均线、EMA指数移动平均线、希尔伯特瞬时变换(HT_TRENDLINE)、KAMA自适应移动平均线以及几种移动平均线(MA、MAMA、MIDPOINT、MIDPRICE)的使用方法，通过Python代码示例展示了如何在金融数据上应用这些技术指标。

TA-Lib学习研究笔记（二）——Overlap Studies

1. Overlap Studies 指标

['BBANDS', 'DEMA', 'EMA', 'HT_TRENDLINE', 'KAMA', 'MA', 'MAMA', 'MAVP', 'MIDPOINT', 'MIDPRICE', 'SAR', 'SAREXT', 'SMA', 'T3', 'TEMA', 'TRIMA', 'WMA']

2.数据准备

get_data函数参数（代码，起始时间，终止时间）
返回dataframe 变量df ，column如下：

ts_code,trade_date,open,high,low,close,pre_close,change,pct_chg,vol,amount

以000002代码测试，2021年的数据，程序示例：

import numpy as np
import talib as tlb
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd  
from sqlalchemy import create_engine

if __name__ == '__main__':
    #matplotlib作图设置
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
    
    #数据获取
    start_date = '2021-01-01'
    end_date   = '2022-01-01'
    df = get_data('000002', start_date, end_date)

3.指标学习测试

（1）BBANDS

函数名：BBANDS
名称：布林线指标
简介：其利用统计原理，求出股价的标准差及其信赖区间，从而确定股价的波动范围及未来走势，利用波带显示股价的安全高低价位，因而也被称为布林带。
语法：

upperband, middleband, lowerband = BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
参数：
（1）close：收盘价。
（2）timeperiod：计算的周期。
（3） nbdevup：上限价格相对于周期内标准偏差的倍数，取值越大，则上限越大，通道越宽。
（4）nbdevdn：下限价格相对于周期内标准偏差的倍数，取值越大，则下限越大，通道越宽。
（5）matype：平均值计算类型，0代表简单一定平均，还可以有加权平均等方式。

    df['upper'], df['middle'], df['lower'] = tlb.BBANDS(df['close'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)

    # 做图
    df[['close','upper','middl

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