ta / 指标目录
ta 支持哪些指标：43 个类、84 条输出列的对照清单
README 只列了 43 个指标的中文名，但写代码需要的是类名、 模块路径和输出方法——这三样都得自己从源码里翻。
这一页把它们一次性列全：本站在 Python 3.11.9 + ta 0.11.0 环境里逐一实例化了全部 43 个类， 记录每个类实际导出的输出序列（共 84 条）与前导 NaN 长度。表里的数字都是跑出来的，不是抄的。
ta.volume9 类 · 量价关系
ta.volatility5 类 · 波动与通道
ta.trend15 类 · 趋势与方向
ta.momentum11 类 · 动量与超买超卖
ta.others3 类 · 收益率
完整清单
ta 的 43 个指标类分别叫什么、输出哪些列
| 类别 | 类名 | 输出列（前导 NaN 行数） | 特殊情况 |
|---|---|---|---|
| 动量 | AwesomeOscillatorIndicator | awesome_oscillator（NaN 33） | — |
| 动量 | KAMAIndicator | kama（NaN 13） | — |
| 动量 | PercentagePriceOscillator | ppo（NaN 25）；ppo_hist（NaN 33）；ppo_signal（NaN 33） | — |
| 动量 | PercentageVolumeOscillator | pvo（NaN 25）；pvo_hist（NaN 33）；pvo_signal（NaN 33） | — |
| 动量 | ROCIndicator | roc（NaN 14） | — |
| 动量 | RSIIndicator | rsi（NaN 13） | — |
| 动量 | StochRSIIndicator | stochrsi（NaN 26）；stochrsi_d（NaN 30）；stochrsi_k（NaN 28） | — |
| 动量 | StochasticOscillator | stoch（NaN 13）；stoch_signal（NaN 15） | — |
| 动量 | TSIIndicator | tsi（NaN 37） | — |
| 动量 | UltimateOscillator | ultimate_oscillator（NaN 28） | — |
| 动量 | WilliamsRIndicator | williams_r（NaN 13） | — |
| 趋势 | ADXIndicator | adx（NaN 0）；adx_neg（NaN 0）；adx_pos（NaN 0） | 表头是 0 而非 NaN（adx、adx_neg、adx_pos） |
| 趋势 | AroonIndicator | aroon_down（NaN 14）；aroon_indicator（NaN 14）；aroon_up（NaN 14） | — |
| 趋势 | CCIIndicator | cci（NaN 13） | — |
| 趋势 | DPOIndicator | dpo（NaN 13） | — |
| 趋势 | EMAIndicator | ema_indicator（NaN 13） | — |
| 趋势 | IchimokuIndicator | ichimoku_a（NaN 25）；ichimoku_b（NaN 0）；ichimoku_base_line（NaN 25）；ichimoku_conversion_line（NaN 8） | — |
| 趋势 | KSTIndicator | kst（NaN 14）；kst_diff（NaN 14）；kst_sig（NaN 14） | — |
| 趋势 | MACD | macd（NaN 25）；macd_diff（NaN 33）；macd_signal（NaN 33） | — |
| 趋势 | MassIndex | mass_index（NaN 47） | — |
| 趋势 | PSARIndicator | psar（NaN 0）；psar_down（NaN 190）；psar_down_indicator（NaN 0）；psar_up（NaN 212）；psar_up_indicator（NaN 0） | 表头是 0 而非 NaN（psar_down_indicator、psar_up_indicator） |
| 趋势 | SMAIndicator | sma_indicator（NaN 13） | — |
| 趋势 | STCIndicator | stc（NaN 47） | — |
| 趋势 | TRIXIndicator | trix（NaN 40） | — |
| 趋势 | VortexIndicator | vortex_indicator_diff（NaN 14）；vortex_indicator_neg（NaN 14）；vortex_indicator_pos（NaN 14） | — |
| 趋势 | WMAIndicator | wma（NaN 13） | — |
| 波动率 | AverageTrueRange | average_true_range（NaN 0） | 表头是 0 而非 NaN（average_true_range） |
| 波动率 | BollingerBands | bollinger_hband（NaN 13）；bollinger_hband_indicator（NaN 0）；bollinger_lband（NaN 13）；bollinger_lband_indicator（NaN 0）；bollinger_mavg（NaN 13）；bollinger_pband（NaN 13）；bollinger_wband（NaN 13） | 表头是 0 而非 NaN（bollinger_hband_indicator、bollinger_lband_indicator） |
| 波动率 | DonchianChannel | donchian_channel_hband（NaN 13）；donchian_channel_lband（NaN 13）；donchian_channel_mband（NaN 13）；donchian_channel_pband（NaN 13）；donchian_channel_wband（NaN 13） | — |
| 波动率 | KeltnerChannel | keltner_channel_hband（NaN 0）；keltner_channel_hband_indicator（NaN 0）；keltner_channel_lband（NaN 0）；keltner_channel_lband_indicator（NaN 0）；keltner_channel_mband（NaN 13）；keltner_channel_pband（NaN 0）；keltner_channel_wband（NaN 13） | 表头是 0 而非 NaN（keltner_channel_hband_indicator、keltner_channel_lband_indicator） |
| 波动率 | UlcerIndex | ulcer_index（NaN 13） | — |
| 成交量 | AccDistIndexIndicator | acc_dist_index（NaN 0） | — |
| 成交量 | ChaikinMoneyFlowIndicator | chaikin_money_flow（NaN 13） | — |
| 成交量 | EaseOfMovementIndicator | ease_of_movement（NaN 1）；sma_ease_of_movement（NaN 14） | — |
| 成交量 | ForceIndexIndicator | force_index（NaN 14） | — |
| 成交量 | MFIIndicator | money_flow_index（NaN 13） | — |
| 成交量 | NegativeVolumeIndexIndicator | negative_volume_index（NaN 0） | — |
| 成交量 | OnBalanceVolumeIndicator | on_balance_volume（NaN 0） | — |
| 成交量 | VolumePriceTrendIndicator | volume_price_trend（NaN 1） | — |
| 成交量 | VolumeWeightedAveragePrice | volume_weighted_average_price（NaN 13） | — |
| 其他 | CumulativeReturnIndicator | cumulative_return（NaN 0） | 表头是 0 而非 NaN（cumulative_return） |
| 其他 | DailyLogReturnIndicator | daily_log_return（NaN 1） | — |
| 其他 | DailyReturnIndicator | daily_return（NaN 1） | — |
怎么用这张表：「输出列」一栏里的名字就是你在代码里要调用的方法名（rsi()、bollinger_mavg()…），括号里的 NaN 是该列在 400 行样本上的前导缺失行数，不是估计值。最后一列标出的类表头是 0 而不是 NaN，用 isna() 判断可用性会失效。预热长度为什么不同、fillna=True 会变成什么，见预热与 NaN 页。
命名规则
ta 的类名与输出列有什么命名规律
| 规律 | 例子 | 对写代码的影响 |
|---|---|---|
| 类名 = 指标英文名 + Indicator | RSIIndicator、AverageTrueRange、BollingerBands | 有些类没有 Indicator 后缀（ATR / BollingerBands / KeltnerChannel / MACD） |
| 输出方法 = 含义化动词短语 | rsi()、average_true_range()、bollinger_mavg() / bollinger_hband() | 一个类常有多条输出，别只取第一条 |
| MACD 存在于两个模块 | ta.trend.MACD 与 ta.momentum 里的 PercentagePriceOscillator | 导入时写清模块路径，否则容易 取到另一个同名概念的实现 |
add_all_ta_features 的列名前缀 = 模块名 | momentum_rsi、volatility_atr、trend_macd | 看到列名就知道该去哪个模块找类 |
| 同一指标可能有多个类 | PSAR 有 PSARIndicator；CCI 有 CCIIndicator | 按输出列需求选，不必两个都算 |
命名空间是本项目最容易踩的一处：import ta 之后包里没有指标类，只有 6 个 wrapper 函数。要拿类必须从子模块导入。同一个 MACD 概念同时出现在 ta.trend 与动量类指标家族里，混用时建议统一写成 from ta.trend import MACD 这种显式路径。
选型对照
想解决某个问题该看哪个指标
| 你想回答的问题 | 优先看的指标 | 为什么（口径理由） |
|---|---|---|
| 现在是不是超买/超卖 | RSI、Stochastic Oscillator、Williams %R、StochRSI | 四者都是 0–100 区间震荡器；RSI 用 Wilder 平滑，随机指标用区间位置，二者对同一段行情的判定可能相反 |
| 价格偏离均线多远 | Bollinger Bands 的 bollinger_pband / wband、Keltner Channel | 百分比带宽比价格绝对值可比性更好；BB 用标准差、KC 用 ATR，对跳空的反应不同 |
| 波动率有多大 | ATR、Ulcer Index、Donchian Channel 宽度 | ATR 是绝对幅度（与价格量级绑定），Ulcer Index 只惩罚下行回撤，用途不同 |
| 趋势方向与强度 | ADX、Aroon、Vortex、TRIX | ADX 给强度不给方向，要配合 adx_pos/adx_neg 一起看 |
| 量价是否配合 | OBV、CMF、MFI、Force Index、VWAP | OBV 只累加方向（对单日巨量不敏感），MFI 把资金流做成 0–100 指标，VWAP 需要日内或高频数据才准确 |
| 均线交叉类特征 | SMA、EMA、WMA、KAMA、MACD | KAMA 是自适应均线，参数与其它不同（wrapper 里固定 10/2/30）；MACD 本质是两条 EMA 的差 |
| 收益率类特征 | Daily Return、Daily Log Return、Cumulative Return | 三者都不是技术指标而是特征变换；对数收益可加性更好，累计收益不可用于建模 |
选型原则：先确定你要回答的问题，再选指标，不要把所有指标都算出来再挑。本站在批量特征工程页实测过：一次性算全部 43 个指标会得到 86 列，其中相当一部分是同一个指标的不同表达（例如布林带一个类就贡献 7 列），直接喂给模型会带来严重共线性。
能力缺口
ta 没有哪些常见指标：缺失能力与替代方案
| 常被问到但 ta 没有的能力 | 实际情况 | 可行的替代做法 |
|---|---|---|
| K 线形态识别（锤子线、吞没等） | ta 没有形态识别函数 | 用 TA-Lib 的形态函数，或自己写规则 |
| MACD 柱状图的背离检测 | ta 只给 macd_diff 数值，不做背离判断 | 自己写峰值比较逻辑，注意别用未来数据 |
| 成交量分布 / 筹码分布 | ta 没有 | 自己按价格分桶统计；EasyClaw 侧有技能做类似分析 |
| 实时行情获取 | ta 没有任何行情接口 | 用 Tushare / akshare / yfinance 取数后交给 ta |
| 回测与绩效评估 | ta 没有回测模块 | 另配回测框架；结论前先读回测边界页 |
| 多标的批量计算 | ta 按单列 Series 计算，没有横截面排名 | 自己 groupby 循环；注意这会显著变慢 |
| 基本面指标 | ta 只处理价格与成交量 | 用财报数据库或对应技能 |
项目自己在 README 的 TODO 里列了 5 项未完成：用 NumExpr 加速、增加更多技术分析特征、加数据获取 wrapper、用 Pandas 多级索引同时算多个指标、用 Plotly/Streamlit 做可视化。也就是说「没有行情接口」和「没有多标的支持」是作者自己承认的缺口，不是使用姿势问题。
导入方式
ta 的指标类怎么导入才对
# 三种导入方式，效果不同 import ta ta.RSIIndicator # ✗ AttributeError：顶层包不导出指标类 ta.momentum.RSIIndicator # ✓ 可以：子模块在 import ta 时已被载入 from ta.momentum import RSIIndicator # ✓ 最推荐：意图最清楚 from ta.volatility import AverageTrueRange # ✓ 注意 ATR 不带 Indicator 后缀 from ta.trend import MACD # ✓ 趋势模块的 MACD
本机实测：import ta 后 dir(ta) 的公开名字只有 13 个，其中 6 个是 wrapper 函数、5 个是子模块、2 个是 utils 与 wrapper 本身。想要「一行拿到所有指标」应该用 add_all_ta_features()，而不是指望顶层包导出类。
FAQ
关于 ta 指标的常见问题
ta 一共有多少个指标？
本机实测：43 个指标类，分布在 5 个模块（
ta.volume 9、ta.volatility 5、ta.trend 15、ta.momentum 11、ta.others 3）。这 43 个类对外一共产生 84 条输出序列，因为一个类常有多个输出（例如布林带一个类给 7 条）。README 声称的 43 与代码逐类一致，以官方 README 与本机运行结果为准。为什么 import ta 之后 ta.RSIIndicator 不存在？
因为
ta/__init__.py 的 __all__ 只导出 6 个 wrapper 函数（add_all_ta_features 与五个分类版本的 add_*_ta），43 个指标类都在子模块里。正确写法是 from ta.momentum import RSIIndicator，或 import ta.momentum 后用全路径。这一点 README 没有明确说明。ta 里有 K 线形态识别吗？
没有。ta 只做数值指标计算，不含形态识别函数。需要锤子线、吞没、三只乌鸦这类形态，要用 TA-Lib 的形态函数或自己写规则。TA-Lib 与 ta 的边界见三库对比页。
同一个指标在 ta 里有多个类，该用哪个？
按你要的输出列选，不要按名字选。典型例子：MACD 概念在
ta.trend 有 MACD 类，动量家族里另有 PercentagePriceOscillator（PPO，MACD 的归一化版本）。建议在代码里写全路径导入，避免后来接手的人混淆。能不能只装 ta 不装 numpy / pandas？
不能。ta 的
setup.py 里 install_requires 就是 ['numpy', 'pandas']，所有指标实现都建立在 Pandas 的 rolling / ewm 之上，去掉任何一个都无法运行。ta 的指标列可以直接喂给机器学习模型吗？
技术上可以，但要先处理三件事：①预热期 NaN（最长 47 行）；②同一个指标的多条输出高度相关；③指标值随价格量级变化，跨标的建模通常需要标准化。本站只说明计算口径，不提供建模建议。
ta 有没有中文文档？
官方文档是英文的 Read the Docs 站点，仓库里没有中文文档，也没有 i18n 目录。中文资料的写法差异较大，建议以官方 README 与源码为准；本站的类名与输出列都是按源码逐一核验的。