talib函数功能一览表

talib是一种流行的技术分析库，用于金融市场数据的计算和分析。talib函数功能包括了各种技术分析指标和模式识别工具，以下是talib函数功能一览表：

1. 移动平均线（Moving Average，MA）：计算简单移动平均线、指数移动平均线、加权移动平均线等不同类型的移动平均线。

2. MACD指标：计算MACD线、信号线和柱状图，用于判断市场的趋势和方向。

3. RSI相对强弱指数：计算RSI指标，用于判断市场的超买和超卖情况。

4. 布林带指标：计算布林带上、下轨和中轨，用于衡量价格的波动性。

5. KD指标：计算KD指标，用于判断市场的超买和超卖情况。

6. SAR指标：计算抛物线停损指标，用于确定价格的趋势和逆转点。

7. ADX指标：计算平均趋向指数，用于衡量价格趋势的强度。

8. OBV指标：计算累积/分布线指标，用于判断成交量和价格的关系。

9. 形态识别：识别各种价格图表形态，如头肩顶、双顶、三只乌鸦等。

10. 动量指标：计算动量指标，用于衡量价格的变化速度。

总之，talib函数提供了丰富的技术指标和模式识别工具，帮助分析师和交易者更好地理解市场趋势和价格波动，从而做出更准确的交易决策。

相关问题

talib函数一览表

talib函数是一个用于技术分析的常用函数库，包含了多种常用的技术指标的计算方法。talib函数一览表包括了这些函数的名称、参数及其功能。

talib函数一览表如下：

1. SMA函数：用于计算简单移动平均线。参数包括输入数据（如收盘价）、计算的时间周期等。

2. EMA函数：用于计算指数移动平均线。和SMA函数类似，不过对时间周期的权重进行了调整。

3. MACD函数：用于计算移动平均线收敛/发散指标。可以得到MACD线、信号线和柱状图。

4. RSI函数：用于计算相对强弱指标。通过比较一段时间内的收盘涨跌幅，来判断市场的超买和超卖情况。

5. BOLL函数：用于计算布林带指标。可以得到上轨、中轨和下轨。

6. KDJ函数：用于计算随机指标。通过比较当前价格与一段时间内的最高价和最低价，来判断价格是否处于超买或超卖区间。

7. ATR函数：用于计算平均真实波幅指标。根据最高价、最低价和收盘价的差异，来衡量市场的波动性。

8. OBV函数：用于计算能量潮指标。通过累加上涨和下跌的成交量，来判断市场的买卖压力。

9. ADX函数：用于计算平均趋向指数。根据价格波动的方向和幅度，判断市场的趋势强度。

10. SAR函数：用于计算停损和转向指标。根据股价的高低点，给出买入和卖出的信号。

总之，talib函数一览表中包含了各种常用的技术指标的计算方法，可以帮助投资者分析市场走势和制定交易策略。

talib 函数 python

Talib是一个在Python中使用的技术分析库，它提供了多种技术指标的计算方法。其中包括了你提到的一些指标函数，例如ADX、ADOSC、ATR和OBV。这些函数可以用来计算对应指标的数值，从而辅助分析市场走势和价格波动。
根据引用的内容，可以看到talib中的ADX函数用于计算平均趋向指数，AD函数用于计算累积派发线。而ADOSC函数用于计算Chaikin A/D Oscillator震荡指标，ATR函数用于计算平均真实波幅，OBV函数用于计算能量潮指标。
因此，Talib函数库提供了这些指标的计算方法，可以用来对市场走势和价格波动进行分析。