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做python量化交易，尤其是做趨勢跟蹤的或者是K線指標分析跟蹤的，TA-lib庫基本都多多少少用到，搜索時候往往搜出來“塔利班”，所以玩笑塔利班庫。尤其對于從傳統K線技術分析轉計算機量化的同好，基本上算是必備。
第一，安裝， 可以通過pip install ta-lib 進行安裝，如果安裝不了或者編譯報錯，可以直接在下載whl，然后pip install whl路徑名 來安裝
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
第二，使用文檔，比較簡單，簡單介紹各個方法，這個鏈接： http://mrjbq7.github.io/ta-lib/
第三，使用，其實很簡單，其實就是輸入numpy.array 數組，包括OHLC數據，必須是double類型。
比如相對強度RSI， real = RSI ( close , timeperiod = 14 ) 就是輸入close array數組，計算參數14，也會輸出一個RSI值的np.array,不過前面13個是NAN空置，后面第十四個才是RSI值，之后第十五是前面第二到第十五個close 算出RSI值，依次遞推。
可以用均值示例，talib.SMA是簡單均值的意思，其他都是類似使用，這里后面也用了np.array的mean方法通過循環來計算均值數組，可以看出結果基本一樣的，在實際應用發現，其實大部分talib方法都可以通過數組循環得到一樣效果，不過talib快多了，能用talib還是用。
closeArray = np.linspace(0,11.0,11)
meanArray = talib.SMA(closearray,3)
print("closeArray: %s" %closearray)
print("meanArray: %s" %meanarray)
for i in range(3,len(closearray)):
print(closearray[i-3:i].mean())
最后，talib對于國內常見kdj，macd指標也有提供，從其他量化論壇討論反饋，似乎和國內常用行情軟件結果不太一致，
個人感覺應該均值一類選取不一樣，實際上使用就要注意點。
另外，talib還提供了一批k線圖形識別方法，什么三個烏鴉，十字星形態一類。主要就是填入ohlc數組，方法返回是正數數組，只會有0，100，或者-100。100表示現在這個k線是這個形態，-100是反形態，有些方法沒有反形態。
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