finta 指标怎么算的：为什么有的指标前 13 行是 NaN，MACD 却少了柱状线

FinTA · 预热与 NaN

每个指标前面有多少行是 NaN

读法：预热长度不是「周期数 − 1」这么简单——EMA/RSI 走指数平滑，值从很早就有；ATR/ADX 走滚动窗口，要等满窗。而 OBV 的 NaN 更特殊：它的 NaN 分散在中间，因为 1.3 在平盘日没有定义取值（master 已改为沿用上一值，见项目状态页）。

FinTA · 平滑口径

FinTA 指标的平滑方式有哪些区别？从源码看八个常用指标的算法

把「差异点」一列读一遍可以得到一个判断规则：只要指标用的是滚动窗口（rolling），FinTA 与其他库通常能对上；只要用了指数平滑（ewm），就有了「怎么播种、怎么归一化」的自由度，不同库的选择不同。所以遇到数值不一致时，先看它是不是 ewm 类指标。

FinTA · 核对方法

怎么确认自己的指标算对了

五步核对

# 核对脚本（本机实测通过；CSV 用仓库自带的 tests/data/bittrex_btc-usdt.csv）
import inspect, pandas as pd
from finta import TA

ohlc = pd.read_csv('bittrex_btc-usdt.csv', index_col='date', parse_dates=True).sort_index()

# 1) 预热长度
print(TA.SMA(ohlc, 14).isna().sum())            # 13
print(TA.RSI(ohlc).isna().sum())                # 1
print(TA.EMA(ohlc, 20).isna().sum())            # 0

# 2) 手算对照：滚动均值没有自由度，必须完全相等
manual = ohlc['close'].iloc[-14:].mean()
print(float(TA.SMA(ohlc, 14).iloc[-1]), manual) # 6922.3392206... 6922.3392206...

# 3) 官方断言值
assert round(TA.SMA(ohlc, 14).values[-1], 8) == 6922.33922063

# 4) 返回结构（别凭记忆写列名）
for name in ('MACD', 'BBANDS', 'KC', 'DMI', 'ICHIMOKU', 'STOCH', 'ADX'):
    r = getattr(TA, name)(ohlc)
    print(name, type(r).__name__, getattr(r, 'name', None) or list(r.columns))
# MACD DataFrame ['MACD', 'SIGNAL']
# BBANDS DataFrame ['BB_UPPER', 'BB_MIDDLE', 'BB_LOWER']
# KC DataFrame ['KC_UPPER', 'KC_LOWER']
# DMI DataFrame ['DI+', 'DI-']
# ICHIMOKU DataFrame ['TENKAN', 'KIJUN', 'senkou_span_a', 'SENKOU', 'CHIKOU']
# STOCH Series 14 period STOCH %K
# ADX Series 14 period ADX.

第 2 步是最值得养成的习惯：滚动均值类指标必须与手算值完全相等。如果不等，问题一定在数据（行序、列、行数）而不在指标——这也是本站把数据契约单列一页的原因。