polars-ta 0.2.0

polars expressions

polars_ta

基于polars的算子库。实现量化投研中常用的技术指标、数据处理等函数。对于不易翻译成Expr的库（如：TA-Lib）也提供了函数式调用的封装

安装

在线安装

pip install -i https://pypi.org/simple --upgrade polars_ta  # 官方源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade polars_ta  # 国内镜像源

源码安装

git clone --depth=1 https://github.com/wukan1986/polars_ta.git
cd polars_ta
python -m build
cd dist
pip install polars_ta-0.1.2-py3-none-any.whl

TA-Lib安装

Windows用户不会安装可从https://github.com/cgohlke/talib-build/releases 下载对应版本whl文件

使用方法

参考examples目录即可，例如：

# 如果需要在`expr_codegen`中使用，需要有`ts_`等前权，这里导入提供了前缀
from polars_ta.prefix.tdx import *
# 导入wq公式
from polars_ta.prefix.wq import *

# 演示生成大量指标
df = df.with_columns([
    # 从wq中导入指标
    *[ts_returns(CLOSE, i).alias(f'ROCP_{i:03d}') for i in (1, 3, 5, 10, 20, 60, 120)],
    *[ts_mean(CLOSE, i).alias(f'SMA_{i:03d}') for i in (5, 10, 20, 60, 120)],
    *[ts_std_dev(CLOSE, i).alias(f'STD_{i:03d}') for i in (5, 10, 20, 60, 120)],
    *[ts_max(HIGH, i).alias(f'HHV_{i:03d}') for i in (5, 10, 20, 60, 120)],
    *[ts_min(LOW, i).alias(f'LLV_{i:03d}') for i in (5, 10, 20, 60, 120)],

    # 从tdx中导入指标
    *[ts_RSI(CLOSE, i).alias(f'RSI_{i:03d}') for i in (6, 12, 24)],
])

设计原则

1. 调用方法由成员函数换成独立函数。输入输出使用Expr，避免使用Series
2. 优先实现wq公式，它仿WorldQuant Alpha公式，与官网尽量保持一致。如果部分功能实现在此更合适将放在此处
3. 其次实现ta公式，它相当于TA-Lib的polars风格的版本。优先从wq中导入更名
4. 最后实现tdx公式，它也是优先从wq和ta中导入
5. talib的函数名与参数与原版TA-Lib完全一致
6. 如果出现了命名冲突，建议调用优先级为wq、ta、tdx、talib。因为优先级越高，实现方案越接近于Expr

指标区别

请参考compare

空值处理

请参考nan_to_null

TA-Lib封装的演化

1. Expr.map_batches可以实现调用第三方库，如TA-Lib, bottleneck。但因为对输入与输出格式有要求，所以还需要用函数对第三方API封装一下。
   • 输入输出都只能是一列，如要支持多列需转换成pl.Struct。事后pl.Struct要拆分需使用unnest
   • 输出必须是pl.Series
2. 参数多，代码长。开始使用register_expr_namespace来简化代码
   • 实现代码helper.py
   • 使用演示demo_ta1.py
   • 优点：使用简单
   • 不足：成员函数调用模式不便于输入到遗传算法中进行因子挖掘
   • 不足：__getattribute__动态方法调用非常灵活，但失去了IDE智能提示
3. 前缀表达式。将所有的成员函数都转换成公式
   • 实现代码wrapper.py
   • 使用演示demo_ta2.py
   • 优点：可以输入到遗传算法
   • 不足：__getattribute__动态方法调用非常灵活，但失去了IDE智能提示
4. 代码自动生成。
   • 实现代码codegen_talib2.py
   • 生成结果__init__.py
   • 使用演示demo_ta3.py
   • 优点：即可以输入到遗传算法，IDE还有智能提示

开发调试

git clone --depth=1 https://github.com/wukan1986/polars_ta.git
cd polars_ta
pip install -e .

注意：如果你在ta或tdx中添加了新的函数，请再运行tools下的prefix_ta.py或prefix_tdx.py，用于生成对应的前缀文件。前缀文件方便在expr_codegen中使用

参考

• https://github.com/pola-rs/polars
• https://github.com/TA-Lib/ta-lib
• https://github.com/twopirllc/pandas-ta
• https://github.com/bukosabino/ta
• https://github.com/peerchemist/finta
• https://github.com/wukan1986/ta_cn
• https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/20278408956439-从价量看技术指标总结-Technical-Indicator-