速查手冊：TA-Lib 超過150種量化技術指標計算全解 - 1. Overlap Studies（重疊指標）

TA-Lib（Technical Analysis Library）是廣泛使用的金融技術分析庫，實現了超過150種技術指標計算函數，適用于股票、期貨等金融數據的技術分析，幫助用戶進行量化研究和交易策略開發。

文中內容僅限技術學習與代碼實踐參考，市場存在不確定性，技術分析需謹慎驗證，不構成任何投資建議。適合量化新手建立系統認知，為策略開發打下基礎。

目錄

1. Overlap Studies（重疊指標）
2. Momentum Indicators（動量指標）
3. Volume Indicators（成交量指標）
4. Volatility Indicators（波動率指標）
5. Cycle Indicators（周期指標）
6. Price Transform（價格變換）
7. Pattern Recognition（模式識別）
8. Statistic Functions（統計函數）
9. Math Transform（數學變換）
10. Math Operators（數學運算符）

Overlap Studies（重疊指標）

1. 移動平均類指標

SMA (Simple Moving Average) 簡單移動平均線

• 作用：通過算術平均平滑價格波動，識別趨勢方向。

• 計算方法：
  $\text{SMA}(N)=\frac{{\sum }_{i=1}^N{\text{Close}}_i}{N}$

• 參數：timeperiod=20 計算移動平均的周期（例如 20 日）。

• 使用場景：判斷支撐/阻力位，趨勢確認。

• 示例代碼：

  sma = talib.SMA(close, timeperiod=20)
  

EMA (Exponential Moving Average) 指數移動平均線

• 作用：對近期價格賦予更高權重，反應更快。

• 計算方法：
  $\text{EMA}(N{)}_t=\alpha ?\text{Close}?t+(1?\alpha )?\text{EMA}?t?1$（$\alpha =\frac{2}{N+1}$）

• 參數：timeperiod=20 指數平滑的周期。

• 使用場景：短期趨勢跟蹤，日內交易。

• 示例代碼：

  ema = talib.EMA(close, timeperiod=20)
  

WMA (Weighted Moving Average) 加權移動平均線

• 作用：按時間線性遞減權重，強調近期價格。

• 計算方法：
  $\text{WMA}(N)=\frac{{\sum }_{i=1}^N(N?i+1)?\text{Close}?i}{\sum ?{i=1}^N(N?i+1)}$

• 參數：timeperiod=20 加權平均的周期。

• 使用場景：快速捕捉價格拐點。

• 示例代碼：

  wma = talib.WMA(close, timeperiod=20)
  

DEMA (Double Exponential Moving Average) 雙指數移動平均線

• 作用：雙重平滑減少傳統EMA滯后性。

• 計算方法：
  $\text{DEMA}=2?\text{EMA}(N)?\text{EMA}(\text{EMA}(N))$

• 參數：timeperiod=20 雙重指數平滑的周期。

• 使用場景：高頻交易或波動市場。

• 示例代碼：

  dema = talib.DEMA(close, timeperiod=20)
  

TEMA (Triple Exponential Moving Average) 三重指數移動平均線

• 作用：三重平滑進一步減少噪音。

• 計算方法：對EMA進行三次平滑。

• 參數：timeperiod=20 三重指數平滑的周期。

• 使用場景：中長期趨勢過濾。

• 示例代碼：

  tema = talib.TEMA(close, timeperiod=20)
  

TRIMA (Triangular Moving Average) 三角形移動平均線

• 作用：權重呈三角形分布，平衡平滑性與響應速度。

• 計算方法：雙次平滑的SMA。

• 參數：timeperiod=20 雙次平滑的周期。

• 使用場景：震蕩市趨勢識別。

• 示例代碼：

  trima = talib.TRIMA(close, timeperiod=20)
  

KAMA (Kaufman Adaptive Moving Average) 自適應移動平均線

• 作用：根據波動率動態調整平滑周期。

• 計算方法：

  1. 效率比率（ER）= 價格變化 / 波動累積值
  2. 平滑系數 $\alpha =[ER?(fastest?slowest)+slowest{]}^2$
  3. KAMA = 當前價格 $?\alpha$ + 前一日KAMA $?(1?\alpha )$

• 參數：timeperiod=30

• 使用場景：趨勢與震蕩交替市場。

• 示例代碼：

  kama = talib.KAMA(close, timeperiod=30)
  

MAMA (MESA Adaptive Moving Average) MESA自適應移動平均線

• 作用：基于希爾伯特變換的自適應移動平均。

• 計算方法：通過頻率調整快速響應趨勢變化。

• 參數：fastlimit=0.5 快速平滑系數上限（范圍 0.010.99），slowlimit=0.05 慢速平滑系數下限（范圍 0.010.99）。

• 使用場景：捕捉非線性趨勢。

• 示例代碼：

  mama, fama = talib.MAMA(close, fastlimit=0.5, slowlimit=0.05)
  

T3 (Triple Exponential Moving Average with Volume Factor) 包含體積因子的三重指數移動平均線

• 作用：三重指數平滑結合體積因子。

• 計算方法：復雜的三次平滑公式。

• 參數：timeperiod=5 三重平滑的周期，vfactor=0.7 體積因子，控制平滑強度（0~1）。

• 使用場景：剔除短期噪音。

• 示例代碼：

  t3 = talib.T3(close, timeperiod=5, vfactor=0.7)
  

2. 布林帶類指標

BBANDS (Bollinger Bands) 布林帶

• 作用：量化價格波動范圍，識別超買超賣。

• 計算方法：

  • 中軌 = SMA(N)
  • 上軌 = 中軌 + $k?\text{標準差}(N)$
  • 下軌 = 中軌 - $k?\text{標準差}(N)$

• 參數：timeperiod=20 中軌（SMA）的周期，bdevup=2 上軌標準差倍數（例如 +2σ），nbdevdn=2 下軌標準差倍數（例如 -2σ）。

• 使用場景：價格突破上下軌時反轉信號。

• 示例代碼：

  upper, middle, lower = talib.BBANDS(close, timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2)
  

3. 其他重疊指標

HT_TRENDLINE (Hilbert Transform Trendline) 希爾伯特變換趨勢線

• 作用：生成平滑趨勢線，過濾市場噪音。

• 計算方法：基于希爾伯特變換的相位調整。

• 參數：無需周期參數。

• 使用場景：長期趨勢方向識別。

• 示例代碼：

  ht_trend = talib.HT_TRENDLINE(close)
  

MIDPOINT 中點

• 作用：計算N日內價格中點。

• 計算方法：中點 = $\frac{\text{最高價?+?最低價}}{2}$（N日窗口）。

• 參數：timeperiod=14 計算中點價格的周期。

• 使用場景：動態支撐/阻力參考。

• 示例代碼：

  midpoint = talib.MIDPOINT(close, timeperiod=14)
  

MIDPRICE 中位價格

• 作用：計算N日內最高價與最低價平均值。

• 計算方法：中點價 = $\frac{\text{N日最高價?+?N日最低價}}{2}$。

• 參數：timeperiod=14 計算中點價（最高價與最低價均值）的周期。

• 使用場景：簡化價格波動分析。

• 示例代碼：

  midprice = talib.MIDPRICE(high, low, timeperiod=14)
  

SAR (Parabolic SAR) 拋物線轉向 SAR

• 作用：跟蹤趨勢反轉點，提供止損參考。

• 計算方法：

  • 上升趨勢中，SAR點隨時間加速上移；
  • 下降趨勢中，SAR點隨時間加速下移。

• 參數：acceleration=0.02 初始加速因子（步長），maximum=0.2 加速因子的上限值。

• 使用場景：趨勢反轉預警。

• 示例代碼：

  sar = talib.SAR(high, low, acceleration=0.02, maximum=0.2)
  

SAREXT (Parabolic SAR Extended) 擴展拋物線轉向 SAR

• 作用：SAR的擴展版本，支持更多參數調整。

• 計算方法：改進的加速因子邏輯。

• 參數：start=0.02 初始加速因子，increment=0.02 每次加速的增量，maximum=0.2 加速因子上限。

• 使用場景：復雜趨勢環境下的止損優化。

• 示例代碼：

  sar_ext = talib.SAREXT(high, low, start=0.02, increment=0.02, maximum=0.2)
  

4. 使用建議

1. 組合策略：
   • SMA + BBANDS：判斷趨勢方向與波動區間。
   • EMA + SAR：跟蹤趨勢并設置動態止損。
2. 參數調優：
   • 根據資產特性調整周期（如加密貨幣用 14 日，股票用 20 日）。
3. 避免過度擬合：
   • 回測時需驗證指標在多種市場環境（趨勢、震蕩）下的有效性。

風險提示與免責聲明
本文內容基于公開信息研究整理，不構成任何形式的投資建議。歷史表現不應作為未來收益保證，市場存在不可預見的波動風險。投資者需結合自身財務狀況及風險承受能力獨立決策，并自行承擔交易結果。作者及發布方不對任何依據本文操作導致的損失承擔法律責任。市場有風險，投資須謹慎。