指标组合实战手册¶

本手册提供 akquant.talib 在策略实战中的组合方式、调参顺序与排错要点，面向“从 TA-Lib 迁移到 AKQuant”以及“新策略快速起步”两类场景。

0. 运行示例¶

python examples/45_talib_indicator_playbook_demo.py
python examples/45_talib_indicator_playbook_demo.py --data-source akshare --symbol sh600000 --start-date 20240101 --end-date 20260301

1. 快速起步¶

from akquant import talib as ta

close = df["close"].to_numpy()
high = df["high"].to_numpy()
low = df["low"].to_numpy()
volume = df["volume"].to_numpy()

ema_fast = ta.EMA(close, timeperiod=20, backend="rust")
ema_slow = ta.EMA(close, timeperiod=60, backend="rust")
adx = ta.ADX(high, low, close, timeperiod=14, backend="rust")
natr = ta.NATR(high, low, close, timeperiod=14, backend="rust")

2. 组合模板¶

目标	推荐组合	触发逻辑骨架
趋势跟随	`EMA + ADX + NATR`	趋势方向 + 趋势强度 + 波动过滤
均值回归	`BBANDS + RSI + MOM`	偏离带宽 + 超买超卖 + 短动量确认
量价确认	`OBV + MFI + ROC`	价格方向先行，成交量信号放行
跟踪止损	`SAR + ATR`	趋势持有 + 动态止损宽度

upper, middle, lower = ta.BBANDS(close, timeperiod=20, backend="rust")
rsi = ta.RSI(close, timeperiod=14, backend="rust")
mom = ta.MOM(close, period=10, backend="rust")

long_signal = close[-1] < lower[-1] and rsi[-1] < 30 and mom[-1] > 0
exit_signal = close[-1] > middle[-1]

3. 调参顺序¶

建议固定以下顺序，避免参数空间爆炸：

先定交易风格：趋势或均值回归。
再定主信号：EMA/BBANDS/SAR 之一。
再定过滤器：ADX/RSI/MOM 之一。
最后定风险参数：ATR/NATR 阈值与止损系数。

4. warmup 与输出形态¶

大多数指标在 warmup 区段会返回 NaN，应先做空值过滤再下单。
多输出指标保持 tuple 结构：
MACD -> (macd, signal, hist)
BBANDS -> (upper, middle, lower)
STOCH -> (slowk, slowd)

macd, signal, hist = ta.MACD(close, backend="rust")
if macd.size == 0:
    return
if not (macd[-1] == macd[-1] and signal[-1] == signal[-1]):
    return

5. 常见误区¶

只看单指标，不做趋势强度过滤，导致震荡期反复交易。
忽略 warmup 区段，直接使用尾值触发信号。
将参数一次性全局搜索，导致样本内过拟合。
迁移时直接切换 rust，未先与 python 基线对齐。

6. 迁移清单¶

保持 TA-Lib 函数签名不变，先跑 backend="python"。
验证输出结构与 warmup 一致后，再切到 backend="rust"。
对支持 period 别名的指标优先沿用旧参数名。
用固定样本建立最小回归测试。