引言:
邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。
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不用再自己写技术指标了
TA-lib是一个技术分析库，里面包含了大部分主流的技术指标，让使用者不用再重复造轮子。
这个库在国外很常用，各种大型的开源量化框架，都会内置这个库。
计算速度快
TA-lib的一个特点是计算速度快，因为原始版本是用C语言写的，然后通过Cython转化，使得Python也能调用。
我们使用TA-lib和pandas分别来计算移动平均线，看看效率的差别。
首先通过numpy创建一个长度为1亿的数组：（相关代码请加我微信要下）
然后通过TA-lib计算这个数组的移动平均线，一行代码搞定：
使用2016款macbook pro运行程序，发现耗时是1.30秒。
接着使用pandas计算移动平均线：
发现耗时是4.81秒。相比于TA-lib，显然慢了不少。
K线形态识别
TA-lib不仅可以计算常见的技术指标，另外一个特色就是可以识别K线形态。
例如上图中的第一个函数CDL2CROWS，中文名为两只乌鸦。
调用该函数，就可以识别出符合两只乌鸦形态的K线，具体调用方法如下。
首先展示DataFrame中K线的开、高、收、低数据：
然后准备好函数的输入数据：
最后调用CDL2CROWS两只乌鸦函数，查看输出结果：
当某天的K线满足两只乌鸦形态时，会输出-100，不满足时会输出0。
我们通过Python将K线图画出，图中最后3根K线就是两只乌鸦形态。
两只乌鸦有效吗？
我们通过TA-lib可以找出两只乌鸦形态，那么这个K线形态有效吗？
出现这个形态之后，股票会涨还是会跌？
详细内容可以见下方的视频，详细讲解如何通过TA-lib，从所有股票中找出某个形态的K线，并检验其有效性。
https://www.bilibili.com/video/BV1Hx411877Y
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