速查手册：TA-Lib 超过150种量化技术指标计算全解 - 8. Statistic Functions（统计函数）

速查手册：TA-Lib 超过150种量化技术指标计算全解 - 8. Statistic Functions（统计函数）

TA-Lib（Technical Analysis Library）是广泛使用的金融技术分析库，实现了超过150种技术指标计算函数，适用于股票、期货等金融数据的技术分析，帮助用户进行量化研究和交易策略开发。

文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

目录

1. Overlap Studies（重叠指标）
2. Momentum Indicators（动量指标）
3. Volume Indicators（成交量指标）
4. Volatility Indicators（波动率指标）
5. Price Transform（价格变换）
6. Cycle Indicators（周期指标）
7. Pattern Recognition（模式识别）
8. Statistic Functions（统计函数）
9. Math Transform（数学变换）
10. Math Operators（数学运算符）

Statistic Functions（统计函数）

1. BETA (贝塔系数)

• 作用：衡量两个序列的相对波动性，常用于资本资产定价模型（CAPM）。

• 计算方法：
  $\beta =\frac{\text{Covariance}(X,Y)}{\text{Variance}(Y)}$，其中 $X$ 为资产收益，$Y$ 为基准收益。

• 参数：timeperiod=5 计算周期。

• 使用场景：评估资产相对于市场指数的系统性风险。

• 示例代码：

  beta = talib.BETA(price_asset, price_market, timeperiod=5)
  

2. CORREL (相关系数)

• 作用：计算两个序列的滚动相关系数。

• 计算方法：
  $\rho =\frac{\text{Covariance}(X,Y)}{{\sigma }_X\cdot {\sigma }_Y}$

• 参数：timeperiod=30 计算周期。

• 使用场景：量化资产间的联动性（如股票与大宗商品）。

• 示例代码：

  correl = talib.CORREL(series1, series2, timeperiod=30)
  

3. LINEARREG (线性回归线)

• 作用：对价格序列进行线性回归，输出拟合值。

• 计算方法：最小二乘法拟合直线 $y=a+bx$。

• 参数：timeperiod=14 回归周期。

• 使用场景：预测短期价格趋势方向。

• 示例代码：

  linearreg = talib.LINEARREG(close, timeperiod=14)
  

4. LINEARREG_ANGLE (线性回归角度)

• 作用：计算线性回归线的斜率角度（单位：弧度）。

• 计算方法：$\theta =\arctan (b)$，其中 $b$ 为回归系数。

• 参数：timeperiod=14 回归周期。

• 使用场景：量化趋势强度（角度越大趋势越强）。

• 示例代码：

  angle = talib.LINEARREG_ANGLE(close, timeperiod=14)
  

5. LINEARREG_INTERCEPT (线性回归截距)

• 作用：计算线性回归线的截距值 $a$。

• 计算方法：$a=\bar{y}-b\cdot \bar{x}$。

• 参数：timeperiod=14 回归周期。

• 使用场景：分析价格相对于回归线的偏离。

• 示例代码：

  intercept = talib.LINEARREG_INTERCEPT(close, timeperiod=14)
  

6. LINEARREG_SLOPE (线性回归斜率)

• 作用：计算线性回归线的斜率 $b$。

• 计算方法：$b=\frac{\text{Covariance}(x,y)}{\text{Variance}(x)}$。

• 参数：timeperiod=14 回归周期。

• 使用场景：判断趋势方向（正值为上升，负值为下降）。

• 示例代码：

  slope = talib.LINEARREG_SLOPE(close, timeperiod=14)
  

7. STDDEV (标准差)

• 作用：计算价格序列的滚动标准差，衡量波动率。

• 计算方法：$\sigma =\sqrt{\frac{1}{N-1}{\sum }_{i=1}^N(x_i-\bar{x}{)}^2}$（样本标准差）。

• 参数：timeperiod=5 计算周期，nbdev=1 标准差倍数（默认1倍）。

• 使用场景：布林带宽度计算或风险评估。

• 示例代码：

  stddev = talib.STDDEV(close, timeperiod=5, nbdev=1)
  

8. TSF (时间序列预测)

• 作用：基于线性回归的未来价格预测值。

• 计算方法：$y_{\text{future}}=a+b\cdot (N+1)$，其中 $N$ 为周期。

• 参数：timeperiod=14 回归周期。

• 使用场景：预测下一周期价格。

• 示例代码：

  tsf = talib.TSF(close, timeperiod=14)
  

9. VAR (方差)

• 作用：计算价格序列的滚动方差。

• 计算方法：$\text{Var}=\frac{1}{N-1}{\sum }_{i=1}^N(x_i-\bar{x}{)}^2$。

• 参数：timeperiod=5 计算周期，nbdev=1 标准差倍数（默认1倍）。

• 使用场景：波动性量化或模型输入。

• 示例代码：

  var = talib.VAR(close, timeperiod=5, nbdev=1)
  

使用建议

1. 组合分析：
   • CORREL + BETA：评估资产间的相关性及风险敞口。
   • LINEARREG_SLOPE + STDDEV：判断趋势强度并量化波动率。
2. 参数调优：
   • 短期交易者缩小周期（如 STDDEV 用 5 日），长期投资者扩大周期（如 20 日）。

风险提示与免责声明
本文内容基于公开信息研究整理，不构成任何形式的投资建议。历史表现不应作为未来收益保证，市场存在不可预见的波动风险。投资者需结合自身财务状况及风险承受能力独立决策，并自行承担交易结果。作者及发布方不对任何依据本文操作导致的损失承担法律责任。市场有风险，投资须谨慎。