PyAlgoTrade 0.20 中文文档（一）（5）

PyAlgoTrade 0.20 中文文档（一）（4）https://developer.aliyun.com/article/1524143

输出应为：

None
None
3.0
6.0
144.0 

移动平均

class pyalgotrade.technical.ma.``SMA(dataSeries, period, maxLen=None)

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

简单移动平均滤波器。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.） - 正在过滤的 DataSeries 实例。
  
• period（int.） - 用于计算 SMA 的值数。
  
• maxLen (int.) – 持有的值的最大数量。一旦有限长度满了，当添加新项时，相应数量的项将从相反端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

|

类 pyalgotrade.technical.ma.``EMA(dataSeries, period, maxLen=None)

基类: pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

指数移动平均过滤器。

• dataSeries (pyalgotrade.dataseries.DataSeries.) – 正在被过滤的 DataSeries 实例。
  
• period (int.) – 用于计算 EMA 的值的数量。必须是大于 1 的整数。
  
• maxLen (int.) – 持有的值的最大数量。一旦有限长度满了，当添加新项时，相应数量的项将从相反端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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类 pyalgotrade.technical.ma.``WMA(dataSeries, weights, maxLen=None)

基类: pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

加权移动平均过滤器。

• dataSeries (pyalgotrade.dataseries.DataSeries.) – 正在被过滤的 DataSeries 实例。
  
• weights (list.) – 一个具有权重的 int/float 列表。
  
• maxLen (int.) – 持有的值的最大数量。一旦有限长度满了，当添加新项时，相应数量的项将从相反端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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类 pyalgotrade.technical.vwap.``VWAP(dataSeries, period, useTypicalPrice=False, maxLen=None)

基类: pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

成交量加权平均价格过滤器。

• dataSeries (pyalgotrade.dataseries.bards.BarDataSeries.) – 正在被过滤的 DataSeries 实例。
  
• period (int.) – 用于计算 VWAP 的值的数量。
  
• useTypicalPrice (boolean.) – 如果应该使用典型价格而不是收盘价格，则为 True。
  
• maxLen (int.) – 持有的值的最大数量。一旦有限长度满了，当添加新项时，相应数量的项将从相反端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

| ## 动量指标

类 pyalgotrade.technical.macd.``MACD(dataSeries, fastEMA, slowEMA, signalEMA, maxLen=None)

基类: pyalgotrade.dataseries.SequenceDataSeries

按照stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:moving_average_convergence_divergence_macd中描述的移动平均收敛-背离指标。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries） - 正在被过滤的 DataSeries 实例。
  
• fastEMA（整数） - 用于计算快速 EMA 的数值数量。
  
• slowEMA（整数） - 用于计算慢速 EMA 的数值数量。
  
• signalEMA（整数） - 用于计算信号 EMA 的数值数量。
  
• maxLen（整数） - 要保留的最大数值数量。一旦有界长度已满，当添加新项目时，将从相反端丢弃相应数量的项目。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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getHistogram()

返回一个带有直方图（MACD 和信号之间的差异）的pyalgotrade.dataseries.DataSeries。

getSignal()

返回一个带有 MACD 上的 EMA 的pyalgotrade.dataseries.DataSeries。

类 pyalgotrade.technical.rsi.``RSI（dataSeries, 周期, maxLen=None）

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

按照stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:relative_strength_index_rsi中描述的相对强度指数过滤器。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries） - 正在被过滤的 DataSeries 实例。
  
• period（整数） - 周期。请注意，如果周期是n，则使用n+1个值。必须大于 1。
  
• maxLen（整数） - 要保留的最大数值数量。一旦有界长度已满，当添加新项目时，将从相反端丢弃相应数量的项目。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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类 pyalgotrade.technical.stoch.``StochasticOscillator（barDataSeries, 周期, dSMAPeriod=3, useAdjustedValues=False, maxLen=None）

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

根据 stockcharts.com/school/doku.php?st=stochastic+oscillator&id=chart_school:technical_indicators:stochastic_oscillator_fast_slow_and_full 描述的快速随机振荡器过滤器。注意，此过滤器返回的值是 %K。要访问 %D，请使用 getD()。

• barDataSeries (pyalgotrade.dataseries.bards.BarDataSeries.) – 正在过滤的 BarDataSeries 实例。
  
• period (int.) – 期间。必须 > 1。
  
• dSMAPeriod (int.) – %D 的 SMA 周期。必须 > 1。
  
• useAdjustedValues (boolean.) – True 表示使用调整后的 Low/High/Close 值。
  
• maxLen (int.) – 持有的最大值数量。一旦有界长度满了，当添加新项时，相应数量的项将从另一端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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getD()

返回一个 pyalgotrade.dataseries.DataSeries，其中包含 %D 值。

class pyalgotrade.technical.roc.``RateOfChange(dataSeries, valuesAgo, maxLen=None)

基础: pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

根据 stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:rate_of_change_roc_and_momentum 描述的变化率过滤器。

• dataSeries (pyalgotrade.dataseries.DataSeries.) – 正在过滤的 DataSeries 实例。
  
• valuesAgo (int.) – 给定值与之比较的值的数量。必须 > 0。
  
• maxLen (int.) – 持有的最大值数量。一旦有界长度满了，当添加新项时，相应数量的项将从另一端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

| ## 其他指

class pyalgotrade.technical.atr.``ATR(barDataSeries, period, useAdjustedValues=False, maxLen=None)

基础: pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

基于 stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:average_true_range_atr 描述的平均真实范围过滤器

• barDataSeries (pyalgotrade.dataseries.bards.BarDataSeries.) – 正在过滤的 BarDataSeries 实例。
  
• period (整数.) – 平均周期。必须 > 1。
  
• useAdjustedValues (布尔值.) – True 表示使用调整后的低/高/收盘价值。
  
• maxLen (整数.) – 持有的最大值数。一旦有界长度已满，当添加新项目时，相应数量的项目将从另一端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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类 pyalgotrade.technical.bollinger.``BollingerBands(dataSeries, period, numStdDev, maxLen=None)

基类: object

Bollinger Bands 过滤器如 stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:bollinger_bands 描述的那样。

• dataSeries (pyalgotrade.dataseries.DataSeries.) – 正在过滤的 DataSeries 实例。
  
• period (整数.) – 用于计算的值的数量。必须 > 1。
  
• numStdDev (整数.) – 用于上部和下部带的标准偏差数量。
  
• maxLen (整数.) – 持有的最大值数。一旦有界长度已满，当添加新项目时，相应数量的项目将从另一端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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getLowerBand()

返回下部带作为pyalgotrade.dataseries.DataSeries。

getMiddleBand()

返回中间带作为pyalgotrade.dataseries.DataSeries。

getUpperBand()

返回上部带作为pyalgotrade.dataseries.DataSeries。

pyalgotrade.technical.cross.``cross_above(values1, values2, start=-2, end=None)

在两个 DataSeries 对象之间的指定周期内检查交叉条件。

它返回在给定周期内 values1 跨过 values2 的次数。

• values1 (pyalgotrade.dataseries.DataSeries.) – 跨过的 DataSeries。
  
• values2 (pyalgotrade.dataseries.DataSeries.) – 被跨越的 DataSeries。
  
• start (整数.) – 范围的开始。
  
• end (整数.) – 范围的结束。
  

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注意

默认的开始和结束值检查最后 2 个值的交叉条件。

pyalgotrade.technical.cross.``cross_below(values1, values2, start=-2, end=None)

检查两个 DataSeries 对象之间指定期间内的交叉下方条件。

它返回给定期间内 values1 下方交叉 values2 的次数。

• values1（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）- 进行交叉的 DataSeries。
  
• values2（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）- 被交叉的 DataSeries。
  
• start（int.）- 范围的开始。
  
• end（int.）- 范围的结束。
  

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注意

默认的开始和结束值检查最近 2 个值的交叉下方条件。

类 pyalgotrade.technical.cumret.``CumulativeReturn（dataSeries，maxLen=None）

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

此过滤器计算另一个数据序列上的累积收益。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）- 被过滤的 DataSeries 实例。
  
• maxLen（int.）- 最多要保留的值数。一旦有限长度已满，当添加新项时，相应数量的项将从另一端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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类 pyalgotrade.technical.highlow.``High（dataSeries，period，maxLen=None）

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

此过滤器计算最高值。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）- 被过滤的 DataSeries 实例。
  
• period（int.）- 用于计算最高值的数值数量。
  
• maxLen（int.）- 最多要保留的值数。一旦有限长度已满，当添加新项时，相应数量的项将从另一端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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类 pyalgotrade.technical.highlow.``Low（dataSeries，period，maxLen=None）

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

此过滤器计算最低值。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）- 被过滤的 DataSeries 实例。
  
• period（int.）- 用于计算最低值的数值数量。
  
• maxLen（int.）- 最多要保留的值数。一旦有限长度已满，当添加新项时，相应数量的项将从另一端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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类 pyalgotrade.technical.hurst.``HurstExponent(dataSeries, period, minLags=2, maxLags=20, logValues=True, maxLen=None)

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

赫斯特指数过滤器。

• dataSeries (pyalgotrade.dataseries.DataSeries.) – 正在过滤的 DataSeries 实例。
  
• period (int.) – 用于计算赫斯特指数的值数量。
  
• minLags (int.) – 要使用的最小滞后数。必须 >= 2。
  
• maxLags (int.) – 要使用的最大滞后数。必须 > minLags。
  
• maxLen (int.) – 保持的最大值数量。一旦有界长度已满，当添加新项目时，相应数量的项目将从对端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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类 pyalgotrade.technical.linebreak.``Line(low, high, dateTime, white)

基类：object

线性断裂图表中的一条线。

getDateTime()

日期时间。

getHigh()

高值。

getLow()

低值。

isBlack()

如果线是黑色的（价格下跌），则为 True。

isWhite()

如果线是白色的（价格上涨），则为 True。

类 pyalgotrade.technical.linebreak.``LineBreak(barDataSeries, reversalLines, useAdjustedValues=False, maxLen=None)

基类：pyalgotrade.dataseries.SequenceDataSeries

描述了线性断裂过滤器。这是一个Line实例的 DataSeries。

• barDataSeries (pyalgotrade.dataseries.bards.BarDataSeries.) – 正在过滤的 DataSeries 实例。
  
• reversalLines (int.) – 要检查以计算反转的线数。必须大于 1。
  
• useAdjustedValues (boolean.) – True 表示使用调整后的高/低/收盘价值。
  
• maxLen (int.) – 保持的最大值数量。一旦有界长度已满，当添加新项目时，相应数量的项目将从对端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。此值不能小于 reversalLines。
  

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类 pyalgotrade.technical.linreg.``LeastSquaresRegression(dataSeries, windowSize, maxLen=None)

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

根据最小二乘法回归计算值。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）– 要过滤的 DataSeries 实例。
  
• windowSize（int.）– 用于计算回归的值的数量。
  
• maxLen（int.）– 要保持的最大值数量。一旦有限长度已满，当添加新项时，相应数量的项将从相反端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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getValueAt（dateTime）

根据回归线在给定时间计算值。

class pyalgotrade.technical.linreg.``Slope（dataSeries, period, maxLen=None）

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

斜率过滤器计算最小二乘回归线的斜率。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）– 要过滤的 DataSeries 实例。
  
• period（int.）– 用于计算斜率的值数量。
  
• maxLen（int.）– 要保持的最大值数量。一旦有限长度已满，当添加新项时，相应数量的项将从相反端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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注意

此过滤器忽略了不同值之间经过的时间。

class pyalgotrade.technical.stats.``StdDev（dataSeries, period, ddof=0, maxLen=None）

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

标准差过滤器。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）– 要过滤的 DataSeries 实例。
  
• period（int.）– 用于计算标准差的值数量。
  
• ddof（int.）– Delta 自由度。
  
• maxLen（int.）– 要保持的最大值数量。一旦有限长度已满，当添加新项时，相应数量的项将从相反端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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class pyalgotrade.technical.stats.``ZScore（dataSeries, period, ddof=0, maxLen=None）

基类：pyalgotrade.technical.EventBasedFilter

Z-Score 过滤器。

• dataSeries（pyalgotrade.dataseries.DataSeries.）– 要过滤的 DataSeries 实例。
  
• period（int.）– 用于计算 Z-Score 的值数量。
  
• ddof (int.) – 用于标准差的 delta 自由度。
  
• maxLen (int.) – 保持的最大值数量。一旦有限长度已满，当添加新项时，相应数量的项将从另一端丢弃。如果为 None，则使用 dataseries.DEFAULT_MAX_LEN。
  

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目录

• 技术指标 – Technical indicators

• 示例
  
• 移动平均线
  
• 动量指标
  
• 其他指标