指標

支援 TA-Lib 與 pandas_ta 上百種技術指標，一行即可計算數千檔、長年期資料，可用於個股分析與機器學習。

安裝ta-lib

在計算前需先安裝 TA-Lib：

本地端：可以參考官方安裝教學來安裝，支援 Windows、MacOS、Linux。
Google Colab：請運行以下指令即可：
```
!pip install ta-lib
```

更多參數與函式請參考 TA-Lib 官方文件。

計算所有股票的 RSI 數值

使用 data.indicator() 計算 RSI（timeperiod=14）：

from finlab import data
data.indicator('RSI', timeperiod=14)

前 14 天因資料不足可能為 NaN。

兩個時間序列的技術指標（KD值）

使用 data.indicator('STOCH') 計算 KD 值，會回傳兩個 DataFrame（K、D）。

from finlab import data
k, d = data.indicator('STOCH')
k

利用 KD 值來選股

列出最近一日 K > D 的股票：

(k > d).iloc[-1]

0015    False
0050     True
0051    False
0052     True
0053     True
        ...  
9951     True
9955    False
9958    False
9960     True
9962     True
Name: 2021-07-13 00:00:00, Length: 2269, dtype: bool

上述語法中，(k > d) 會回傳一個 DataFrame 物件，其中每個元素都是一個布林值，代表對應的股票當前的 K 值是否大於 D 值。而 .iloc[-1] 則代表取出最後一列，也就是最近一天的資料。最後，將會回傳一個布林值序列，其中值為 True 的股票代表當前 K > D。

計算 Pandas_ta 技術指標

pandas_ta 亦可計算多種技術指標；安裝與指標列表請見官方文件。

pip install pandas-ta

在 FinLab 中可直接透過 data.indicator() 使用，例如計算 supertrend：

from finlab import data

values = data.indicator('supertrend')

若 TA-Lib 無對應函式，將改用 pandas_ta（計算速度可能較慢）。