原創內容第841篇，專注智能量化投資、個人成長與財富自由。
介紹一個ta-lib的平替——我們來實現一下，最高價突破布林帶上軌，和最低價突破布林帶下軌的可視化效果：
cross_up_upper = stock['high'].copy()# `cross_up_upper` 最高價突破布林帶上軌 cross_up_upper[~ stock['column:high > boll.upper'] ] = np.nan # Set some items of the series to `np.nan` so that mplfinance will not draw markers for those items.cross_down_lower = stock['low'].copy()cross_down_lower[~ stock['column:low < boll.lower'] ] = np.nan
繪圖：
apds = [mpf.make_addplot(stock[[# The middle band'boll',# The upper band# The default period of bollinger bands is 20 days.?# However, we could specify arguments for a command after `:`.'boll.upper:20',# The lower band# Which is a short cut for 'boll.lower''boll.l']]),mpf.make_addplot(cross_up_upper,?scatter=True,?markersize=200,?marker='v'),mpf.make_addplot(cross_down_lower,?scatter=True,?markersize=200,?marker='^'), ]# Go plotting! Oh yeah! mpf.plot(stock,?type='candle',?addplot=apds,?figscale=2)
代碼和策略在如下位置 ：
年化收益200%+的策略集 | 實時板塊資金熱力圖 「aitrader 5.0系統代碼發布」
提供aitrader桌面全量代碼，數據可視化，因子挖掘，實盤功能
AI量化實驗室——2025量化投資的星辰大海
stock-pandas 是一個基于 pandas 的 Python 股票數據分析庫，專為量化交易和金融分析設計。它提供了簡潔的 API 和鏈式調用語法，使得技術指標的計算和數據分析更加便捷。
主要特點：
-
完全基于 pandas 的 DataFrame 和 Series
-
支持鏈式方法調用，代碼更簡潔
-
內置多種常見技術指標計算
-
支持自定義指標
-
與 pandas 生態無縫集成。
-
與 TA-Lib 的主要區別
特性
stock-pandas
TA-Lib
架構基礎 純 Python 實現，基于 pandas
C 語言實現，有 Python 封裝
安裝難度 簡單 (pip install)
可能需要編譯，Windows 需預編譯包
計算速度 較慢 (純 Python)
極快 (C 語言優化)
指標覆蓋 常見指標
超過 150 種技術指標
API 風格 鏈式調用，更 Pythonic
傳統函數式調用
自定義指標 容易擴展
困難
依賴關系 僅依賴 pandas
需要單獨安裝 C 庫
實時更新 活躍維護
更新較慢
學習曲線 平緩
較陡峭
作為量化交易的基礎環境，c++ builder環境還是很必要的。
因為不少python包是需要編譯環境的。
比如安裝stock-pandas，就需要編譯環境。
代碼和數據下載：AI量化實驗室——2025量化投資的星辰大海
AI量化實驗室 星球，已經運行三年多，1600+會員。
aitrader代碼，因子表達式引擎、遺傳算法（Deap）因子挖掘引擎等，支持vnpy，qlib，backtrader和bt引擎，內置多個年化30%+的策略，每周五迭代一次，代碼和數據在星球全部開源。
擴展 ?? ?歷史文章 ??
EarnMore（賺得更多）基于RL的投資組合管理框架：一致的股票表示，可定制股票池管理。（附論文+代碼）
年化收益200%+的策略集 | 實時板塊資金熱力圖 「aitrader 5.0系統代碼發布」
年化19.66%，回撤12%的穩健策略|manus的啟發：基于大模型多智能體的智能投研系統（python代碼+數據）
年化30.24%，最大回撤19%，綜合動量多因子評分策略再升級（python代碼+數據）
年化18%-39.3%的策略集 | backtrader通過xtquant連接qmt實戰
)
