Tham chiếu hàm ta.*

Các hàm phân tích kỹ thuật có sẵn trong ATK PyneScript V6 — EMA, SMA, RSI, MACD, BBands, crossover, và hơn nữa.

Tổng quan namespace ta.*#

Namespace ta cung cấp bộ đầy đủ các hàm phân tích kỹ thuật hoạt động trên pandas Series hoặc cột DataFrame. Tất cả các hàm được thiết kế để hoạt động bên trong build_indicator_frame hoặc build_signal_frame — không bao giờ bên trong build_visuals hoặc build_trade_frame.

Đường trung bình động#

from source import ta

# Exponential Moving Average
ema_series = ta.ema(frame["close"], length=20)

# Simple Moving Average
sma_series = ta.sma(frame["close"], length=20)

# Running Moving Average (Wilder's)
rma_series = ta.rma(frame["close"], length=14)

# Weighted Moving Average
wma_series = ta.wma(frame["close"], length=20)

# Hull Moving Average
hma_series = ta.hma(frame["close"], length=20)

Momentum và dao động#

# Relative Strength Index
rsi_series = ta.rsi(frame["close"], length=14)

# MACD — returns (macd_line, signal_line, histogram)
macd, signal, hist = ta.macd(frame["close"], fast=12, slow=26, signal=9)

# Stochastic — returns (k, d)
k, d = ta.stoch(frame["high"], frame["low"], frame["close"], k=14, d=3, smooth_k=3)

# Average True Range
atr_series = ta.atr(frame["high"], frame["low"], frame["close"], length=14)

# Commodity Channel Index
cci_series = ta.cci(frame["high"], frame["low"], frame["close"], length=20)

Bollinger Bands#

# Returns (upper, basis, lower)
upper, basis, lower = ta.bbands(
    frame["close"],
    length=20,
    std=2.0,
    mamode="sma",
)

frame["ub"] = upper.reset_index(drop=True)
frame["cb"] = basis.reset_index(drop=True)
frame["lb"] = lower.reset_index(drop=True)

Tín hiệu giao cắt#

# Returns boolean Series — True on the bar where fast crosses above slow
buy_signal = ta.crossover(ema_fast, ema_slow).fillna(False)

# Returns boolean Series — True on the bar where fast crosses below slow
sell_signal = ta.crossunder(ema_fast, ema_slow).fillna(False)

Luôn gọi .fillna(False) trên kết quả crossover/crossunder trước khi sử dụng chúng trong điều kiện boolean hoặc np.where. Vài bar đầu tiên tạo ra NaN do yêu cầu lookback.

Supertrend#

# Returns (supertrend_line, direction_series)
# direction: 1 = uptrend, -1 = downtrend
supertrend, direction = ta.supertrend(
    frame["high"], frame["low"], frame["close"],
    length=10,
    multiplier=3.0,
)

Các mẫu sử dụng#

Mẫu Source Fallback#

Luôn triển khai fallback an toàn khi sử dụng input.source:

source_name = str(p.get("source_type", "close") or "close")
source_series = frame[source_name] if source_name in frame.columns else frame["close"]

frame["ema_value"] = ta.ema(source_series, int(p.get("length", 20) or 20))

Ví dụ indicator đầy đủ#

import pandas as pd

from source import indicator, input, plot, ta


indicator("EMA Crossover", overlay=True, max_bars_back=240)
fast_length = input.int(10, title="Fast EMA", key="fast_length", minval=1)
slow_length = input.int(21, title="Slow EMA", key="slow_length", minval=2)


def build_indicator_frame(df: pd.DataFrame, params: dict | None = None) -> pd.DataFrame:
    frame = df.copy().reset_index(drop=True)
    p = {
        "fast_length": int(fast_length),
        "slow_length": int(slow_length),
    } | dict(params or {})

    frame["ema_fast"] = ta.ema(frame["close"], int(p["fast_length"]))
    frame["ema_slow"] = ta.ema(frame["close"], int(p["slow_length"]))
    frame["buy_signal"] = ta.crossover(frame["ema_fast"], frame["ema_slow"]).fillna(False)
    frame["sell_signal"] = ta.crossunder(frame["ema_fast"], frame["ema_slow"]).fillna(False)
    return frame

Quy tắc sở hữu giai đoạn#

Tất cả lệnh gọi ta.* thuộc về build_indicator_frame (indicator) hoặc build_signal_frame (strategy). Không bao giờ gọi ta.* bên trong build_visuals hoặc build_trade_frame. Các giai đoạn đó sử dụng các cột đã được tính toán — chúng không chạy phép tính mới.

Xem thêm:

input.* Params

Tiếp

request.* Functions