talib extension for formula computation
Project description
ta_formula
使用
参考案例 examples.ipynb
所有移动平均算法参考 matype.md
依赖库
- ta-lib底层lib库==0.4.0
特性
- 自定义指标,在TA-Lib(0.4.29)库(Github)的基础上扩展自己的指标,完全在Cython中实现。
- 自定义区间指标。
- 自定义策略(同样纯Cython实现),根据参数和输入数据即时编译成动态链接库,实现微秒级信号发现
- 普通台式机CPU i5-10400 @2.9GHz 大概一个指标计算在0.5~5微秒(timeit结果,实际运行考虑到缓存缺失,会慢很多,可以尝试多进程方案)
- 支持传入不同市场多个标的物
- 支持传参
- 支持自定义返回字段
- 一次计算中,相同指标计算结果缓存,不重复计算
- 数据流入、信号流出框架,自定义数据流,数据流支持asyncio,多线程,相同策略相同数据去重,避免重复计算。
策略文件示例
cimport ta_formula._indicators as ta
cimport numpy as np
# define datas intervals
datas = [['1m']]
# define constant params
kdj_minvalue = 10
kdj_maxvalue = 90
# define datas params
CLOSE = datas[0][0]['close']
HIGH = datas[0][0]['high']
LOW = datas[0][0]['low']
# define indicators
ma5 = ta.SMA(CLOSE, 5)
ma250 = ta.SMA(CLOSE, 250)
skd = ta.stream_SLOW_KD(HIGH, LOW, CLOSE, 69, 3)
# define signals
ret = {
'open_long_condition1': ta.kup(ma250,-1) and ta.crossdown(ma5, ma250, -1),
'open_short_condition1': ta.kdown(ma250,-1) and ta.crossup(ma5, ma250, -1),
'open_long_condition2': skd[0] <= kdj_minvalue and CLOSE[-1] > ma250[-1],
'open_short_condition2': skd[0] >= kdj_maxvalue and CLOSE[-1] < ma250[-1],
'close_long': skd[0] >= kdj_maxvalue,
'close_short': skd[0] <= kdj_minvalue,
'last_close_price': CLOSE[-1],
'last_ma250': ma250[-1],
}
返回示例:
{
"symbols": [["shanghai001", "ag2412"]],
"data_rec_time": 1717486288.8170903,
"calc_time": 269900,
"open_long_condition1": false,
"open_short_condition1": false,
"open_long_condition2": false,
"open_short_condition2": false,
"close_long": false,
"close_short": false,
"last_close_price": 7952.0,
"last_ma250": 7922.2
}
其中symbols
, data_rec_time
、calc_time
为附加返回字段,分别表示:
- symbols返回当前策略计算用的金融标的组合
- 接收到数据的时间戳,单位秒,float,系统时间可能有误差
- 策略从接收数据,到计算完成,发送信号经过的时间,单位纳秒,int
通过比较三者的时间差,可以大致知道计算延迟和网络延迟
其他字段为自定义返回字段
TODO
- 所有
stream_XXX
指标函数,需要显式注明返回类型,比如int, double,或者tuple类型,比如(double, double)。如果不标明,返回的不是c类型,而是python类型,比如int返回的是PyInt。目前只有部分函数修改了。Cython不支持python对象的tuple,比如(np.ndarray, np.ndarray)。 - ZIG、PERIOD_MAX_BIAS 没有stream和recent函数
- 多进程数据后台支持
指标
一个指标有三个版本,比如MACD:
MACD
: 从头到尾计算所有指标,返回ndarray。stream_MACD
: 只计算最后一天的指标,返回double,或者tuple(double,double)等。recent_MACD
: 计算最近calc_length
天的指标,返回ndarray,当calc_length==1
时,效果和stream_MACD
一样。
已扩展的自定义指标
指标含义及用法见代码_indicators.pyx
注释
// 一般指标
SMA, BIAS, MACD, STOCH, KD, KDJ, SLOW_KD AMPLITUDE, ZIG,
// 区间指标
PERIOD_MAX_BIAS
扩展TA-Lib
_ta_lib_xxx
文件是从TA-Lib源码复制过来的。安装完TA-Lib之后,不会安装对应的pxd和pxi文件,所以这里的pxd和pxi直接从TA-Lib源码复制过来。
复制过来的方法,是def
定义的,全部改成了cdef
,只允许c内部调用。如果要用python测试,可以封装成strategy
。
如果要改写TA-Lib的方法,_func.pxi
源文件、或_stream.pxi
源文件已经复制到对应_ta_lib_xxx.pxi
,直接在里面改写就行。但是要添加好注释。
添加recent_xxx
方法:
从TA-Lib_stream.pxi
源文件直接复制到_indicators.pyx
改写,并改名为recent_xxx
stream_xxx 和 recent_xxx 函数计算精度的问题
使用任何talib库中的stream函数时,都要测试他和非stream函数的返回是否一致
talib计算stream指标时,只计算最后一天的值,但是会往前查看历史数据,一般长度为timeperiod+不稳定期限。
比如EMA(3), 3天前的数据也会影响最后结果,不稳定期限越长,最后结果越精确。
talib所有指标默认不稳定期限为0,要满足自己的精度要求,需要自己设置不稳定期限。
不同的指标,不同的timeperiod,需要设置不同的不确定长度,才能达到相同的精度。
设置不确定长度的方法为:__ta_set_unstable_period(非线程安全)
talib计算精度受历史数据长度影响的指标有:
ADX, ADXR, ATR, CMO, DX, EMA, HT_DCPERIOD, HT_DCPHASE, HT_PHASOR,
HT_SINE, HT_TRENDLINE, HT_TRENDMODE, KAMA, MAMA, MFI, MINUS_DI,
MINUS_DM, NATR, PLUS_DI, PLUS_DM, RSI, STOCHRSI, T3
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Source Distribution
Built Distributions
Hashes for ta_formula-1.0-cp39-cp39-musllinux_1_2_x86_64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 6fe85f8e2b7f75c6199c8e45f11951c6bf1a01271092c9e2a3f32c8a3c330ba1 |
|
MD5 | a5b0fa85932c63df40a2cf6dbf8ac66c |
|
BLAKE2b-256 | 6b249e9271edfd2eff487bb48e04dd552f25ceb4bd5faeb053ae6b5709838252 |
Hashes for ta_formula-1.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 72bf401e050a65c3e2cf881c59dd2c4680e0f350a04a4149181509fb8df6e088 |
|
MD5 | 399e11501e9f0c9af600cb25ba459870 |
|
BLAKE2b-256 | 1dcaef3c5d83c1ef97bb5fcef9eaad73e721663f79c69dd10b2b2b49f2dce7cd |
Hashes for ta_formula-1.0-cp39-cp39-macosx_14_0_arm64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | a67cc5c1ba1f7722c8cb3579556416b58889111cfeb84fe818d59636c057a8de |
|
MD5 | c089c9a25418cdc80f939591c1155b15 |
|
BLAKE2b-256 | db2b0565ad6750b62529d9437a1d1d12adc0ee65b2943c665f3be78976b03601 |
Hashes for ta_formula-1.0-cp39-cp39-macosx_13_0_x86_64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 98839a4491a4f4fbe6d726068479b369d07a481d9ce50cd3ed125b1a31c5d6c4 |
|
MD5 | 05148ba5bba8a6cdece86f4e162c9f2e |
|
BLAKE2b-256 | 9994d46061b45bc5306731e221fc6aca043f4d214f0bc170ea63bf1309410bb4 |