引言:
本系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python、pandas进行金融数据处理，希望能对大家有帮助。
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【量化小讲堂-Python、Pandas系列23】不用再自己写技术指标了 | TA-lib视频教程
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：（相关代码请从附件中下载）
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。
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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。
腾讯视频链接：https://v.qq.com/x/page/z05423zgjyu.html
B站链接：https://www.bilibili.com/video/av13837021/
YOUTUBE链接：https://www.youtube.com/watch?v=2_CP_NnbDm8
爱奇艺链接：http://www.iqiyi.com/w_19rv85zfkx.html
（视频中提到的相关代码请从附件中下载）
翻译项目
TA-lib在国外很常用，但是因为没有好的中文文档（其实连英文文档都没有），所以在国内用的人并不多。
并且部分技术指标的计算方式，和国内主流也有一些不同。
所以想到组织大家一起翻译，也为python的量化社区做一点贡献。目前已有20+人参与。
已经有出版社的编辑联系我，有意向将翻译内容出版成书。到时候所有参与翻译的小伙伴都会成为作者。想加入翻译的，可以加我微信xbx_laoshi咨询参与。
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之后会讲的内容：
关于《量化小讲堂》之后想看的内容，或者相关问题，可以加我个人微信xbx_laoshi沟通。
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