简介： TA-Lib全称“技术分析库”，即技术分析库，是Python金融量化的高级库，涵盖了150种多种股票，期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD，RSI，KDJ，动量指标，布林带等等。
TA-Lib 可分为 10 个子板块：
Overlap Studies(重叠指标) Momentum Indicators(动量指标) Volume Indicators(交易量指标) Cycle Indicators(周期指标) Price Transform(价格变换) Volatility Indicators(波动率指标) Pattern Recognition(模式识别) Statistic Functions(统计函数) Math Transform(数学变换) Math Operators(数学运算) image.png
本文介绍通过 Funcraft 的模板将 Python 量化交易库 TA-lib 移植到函数计算。
依赖工具
本项目是在 MacOS 下开发的，涉及到的工具是平台无关的，对于 Linux 和 Windows 桌面系统应该也同样适用。在开始本例之前请确保如下工具已经正确的安装，更新到最新版本，并进行正确的配置。
Docker Funcraft 对于 MacOS 用户可以使用 homebrew 进行安装：
brew cask install docker brew tap vangie/formula brew install fun Windows 和 Linux 用户安装请参考：
github.com/aliyun/fun/… 安装好后，记得先执行
fun config 初始化一下配置。
初始化 使用 fun init 命令可以快捷地将本模板项目初始化到本地。
fun init vangie/ta-lib-example
安装依赖
$ fun install
using template: template.yml
start installing function dependencies without docker
building ta-lib-example/ta-lib-example
Funfile exist, Fun will use container to build forcely
Step 1/5 : FROM registry.cn-beijing.aliyuncs.com/aliyunfc/runtime-python3.6:build-1.7.7
---> 373f5819463b
Step 2/5 : COPY ta-lib-0.4.0-src.tar.gz /tmp
---> Using cache
---> 64f9f85112b4
Step 3/5 : RUN cd /tmp; tar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
---> Using cache
---> 9f2d3f836de9
Step 4/5 : RUN cd /tmp/ta-lib/ ; ./configure --prefix=/code/.fun/root/usr ; make ; make install
---> Using cache
---> 7725836973d4
Step 5/5 : RUN TA_LIBRARY_PATH=/code/.fun/root/usr/lib TA_INCLUDE_PATH=/code/.fun/root/usr/include fun-install pip install TA-Lib
---> Using cache
---> a338e71895b7
sha256:a338e71895b74a0be98278f35da38c48545f04a54e19ec9e689bab976265350b
Successfully built a338e71895b7
Successfully tagged fun-cache-d4ac1d89-5b75-4429-933a-2260e2f7fbec:latest
copying function artifact to /Users/vangie/Workspace/ta-lib-example/{{ projectName }}
Install Success
Tips for next step
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* Invoke Event Function: fun local invoke
* Invoke Http Function: fun local start
* Build Http Function: fun build
* Deploy Resources: fun deploy
本地调用
部署
执行
**阅读原文看如何进行本地调用及部署执行：**developer.aliyun.com/article/740…
