技术指标ta

TqSdk 内置了 60 多个经典技术指标，封装在 tqsdk.ta 模块中。和通达信公式里调函数不同，TqSdk 的指标函数直接接收 pandas DataFrame（即 get_kline_serial 返回的 K 线数据），返回的也是 DataFrame。此外还有 tqsdk.tafunc 提供更底层的序列计算函数。

ta 模块 vs tafunc 模块

模块	特点	使用场景
`tqsdk.ta`	高级封装，接收整个 DataFrame	直接算 MACD / BOLL 等完整指标
`tqsdk.tafunc`	底层序列函数，接收 Series	自定义指标、单列计算

日常策略优先用 tqsdk.ta，简洁直观。

均线类指标

from tqsdk import TqApi, TqAuth
from tqsdk.ta import MA, EMA, SMA, BOLL

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2410", 60, 200)

# 简单移动平均线，返回 DataFrame，列名 "ma"
ma5 = MA(klines, 5)
ma20 = MA(klines, 20)

# 指数移动平均线
ema20 = EMA(klines, 20)

# 布林带，返回 mid / top / bottom 三列
boll = BOLL(klines, 26, 2)

函数	含义	返回列
`MA(df, n)`	简单移动平均	`ma`
`EMA(df, n)`	指数移动平均	`ema`
`SMA(df, n, m)`	扩展指数加权平均	`sma`
`EMA2(df, n)`	线性加权移动平均（WMA）	`ema2`
`TRMA(df, n)`	三角移动平均	`trma`
`BOLL(df, n, p)`	布林带	`mid`, `top`, `bottom`

动量类指标

MACD

from tqsdk.ta import MACD

macd = MACD(klines, 12, 26, 9)
# macd 包含三列：diff（快线）、dea（慢线）、bar（柱状）
dif = macd["diff"]
dea = macd["dea"]

用法：diff 上穿 dea（金叉）偏多，下穿（死叉）偏空。

KDJ

from tqsdk.ta import KDJ

kdj = KDJ(klines, 9, 3, 3)
# 返回 k, d, j 三列

J 值最敏感，K 上穿 D 为金叉；>80 超买，<20 超卖。

RSI

from tqsdk.ta import RSI

rsi = RSI(klines, 14)
# 返回 rsi 列，范围 0~100

70 偏强，<30 偏弱。

其他动量指标

函数	含义
`CCI(df, n)`	顺势指标，±100 为趋势边界
`WR(df, n)`	威廉指标
`DMI(df, n, m)`	趋向指标（+DI / -DI / ADX）
`ROC(df, n, m)`	变动速率
`MTM(df, n, n1)`	动量指标
`SAR(df, n, step, max)`	抛物线转向指标

波动与成交量类

from tqsdk.ta import ATR, OBV

atr = ATR(klines, 14)    # 返回 tr（真实波幅）和 atr（平均真实波幅）
obv = OBV(klines)        # 能量潮，返回 obv 列

函数	含义
`ATR(df, n)`	平均真实波幅，常用于止损
`OBV(df)`	能量潮（量价累积）
`VR(df, n)`	容量比率
`MFI(df, n)`	资金流量指标
`CJL(df)`	成交量
`OPI(df)`	持仓量

tafunc：底层序列函数

当 ta 模块不够用时，用 tqsdk.tafunc 自己拼：

from tqsdk.tafunc import ma, ema, crossup, crossdown, barlast, count

close = klines.close

# 基础均线（接收 Series）
ma5 = ma(close, 5)
ma20 = ma(close, 20)

# 金叉/死叉判断，返回 0/1 序列
golden_cross = crossup(ma5, ma20)
death_cross = crossdown(ma5, ma20)

# 距上次条件成立的 K 线数
bars_since_golden = barlast(golden_cross)

函数	含义
`ma(series, n)`	简单移动平均
`ema(series, n)`	指数移动平均
`crossup(a, b)`	a 上穿 b，返回 0/1 序列
`crossdown(a, b)`	a 下穿 b
`barlast(cond)`	距上次条件成立的周期数
`count(cond, n)`	过去 n 周期条件满足次数
`max / min / std / var`	统计函数

完整示例：双均线 + MACD 策略

from tqsdk import TqApi, TqAuth, TargetPosTask
from tqsdk.ta import MA, MACD

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2410", 60, 200)
target_pos = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2410")

while True:
    api.wait_update()
    if api.is_changing(klines.iloc[-1], "datetime"):
        ma5 = MA(klines, 5)
        ma20 = MA(klines, 20)
        macd = MACD(klines, 12, 26, 9)

        # 双均线多头 + MACD 金叉
        if ma5["ma"].iloc[-1] > ma20["ma"].iloc[-1] and \
           macd["diff"].iloc[-1] > macd["dea"].iloc[-1]:
            target_pos.set_target_volume(1)
        elif ma5["ma"].iloc[-1] < ma20["ma"].iloc[-1]:
            target_pos.set_target_volume(0)

小结

tqsdk.ta 提供 60+ 内置指标，接收 DataFrame，返回 DataFrame。
tqsdk.tafunc 提供底层序列函数，用于自定义计算。
均线看趋势，MACD/KDJ/RSI 看动量强弱，BOLL/ATR 看波动区间。
指标结果是序列，取 .iloc[-1] 拿最新值。

策略写好了，下一步就是用历史数据验证它：回测 TqBacktester。