stock-pandas，一个易用的talib的替代开源库。

news2025/4/2 7:11:25

原创内容第841篇，专注智能量化投资、个人成长与财富自由。

介绍一个ta-lib的平替——我们来实现一下，最高价突破布林带上轨，和最低价突破布林带下轨的可视化效果：

cross_up_upper = stock['high'].copy()

# `cross_up_upper` 最高价突破布林带上轨
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

绘图：

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)

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stock-pandas 是一个基于 pandas 的 Python 股票数据分析库，专为量化交易和金融分析设计。它提供了简洁的 API 和链式调用语法，使得技术指标的计算和数据分析更加便捷。

主要特点：

完全基于 pandas 的 DataFrame 和 Series
支持链式方法调用，代码更简洁
内置多种常见技术指标计算
支持自定义指标
与 pandas 生态无缝集成。

与 TA-Lib 的主要区别

特性	stock-pandas	TA-Lib
架构基础	纯 Python 实现，基于 pandas	C 语言实现，有 Python 封装
安装难度	简单 (pip install)	可能需要编译，Windows 需预编译包
计算速度	较慢 (纯 Python)	极快 (C 语言优化)
指标覆盖	常见指标	超过 150 种技术指标
API 风格	链式调用，更 Pythonic	传统函数式调用
自定义指标	容易扩展	困难
依赖关系	仅依赖 pandas	需要单独安装 C 库
实时更新	活跃维护	更新较慢
学习曲线	平缓	较陡峭