talib库中没有STDDEV怎么解决？

2021-01-14 17:08发布

站内问答 / Python
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错误提示：AttributeError: module 'backtrader.talib' has no attribute 'STDDEV'语句：def __ini...

错误提示：AttributeError: module 'backtrader.talib' has no attribute 'STDDEV'

语句：

def __init__(self):
    self.lines.std=bt.talib.STDDEV(self.datas[0].close,timeperiod=10,nbdev=2.0)

请问该如何处理啊？


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3条回答
aijingda
2楼 · 2021-01-15 17:45

talib安装了没，同opencv安装方式一样。（和普通库安装是有差别的）

卡卡
3楼 · 2021-01-18 09:06


#-*-coding:utf-8-*-

"""

CreatedonThuApr1211:23:462018


@author:henbile

"""


#计算滚动波动率可以使用专门做技术分析的talib包里面的函数，也可以使用pandas包里面的滚动函数。

#但是两个函数对于分母的选择，就是使用N还是N-1作为分母这件事情上是有分歧的。

#另一个差异在于：talib包计算基于numpy，而pd.rolling是基于Series或者DataFrame的。


importpandasaspd

importnumpyasnp

importtalibastb


a=tb.VAR(closeFull[:,0],timeperiod=12,nbdev=1)


b=tb.VAR(closeFull[:,0],timeperiod=12,nbdev=0)


#我以为nbdev是涉及分母的数量，发现其实不是。nbdev=-1也没有改变。


c=pd.Series(closeFull[:,0]).rolling(window=12,center=False).var()

#tb基于np数据，pd基于pd包的两个类型的数据。


d=pd.rolling_var(pd.Series(closeFull[:,0]),window=12,min_periods=None,freq=None,center=False,how=None)

#__main__:1:FutureWarning:pd.rolling_varisdeprecatedforSeriesandwillberemovedinafutureversion,replacewith

#Series.rolling(window=12,center=False).var()


#以前的公式是d，现在运行d会报错，所以改正成c的形式。


closeFull[0:12,0].var(ddof=1)

#Out[28]:0.30576590909090895


#ddof参数的意义：分母是N-ddof


closeFull[0:12,0].var(ddof=0)

#Out[29]:0.28028541666666656


#因为window是12，所以选第11个print

print(a[11],b[11],c[11],d[11])

#0.280285416666671950.280285416666671950.30576590909090860.3057659090909086



#计算都是var的计算，大胆的推测std的计算也是适用的。

#talib包的std运算的公式是tb.STDDEV

#pd.rolling就是var换成std

#谨慎起见，还是计算一下，看一看。

#最后发现大胆的推测是正确的。


e=tb.STDDEV(closeFull[:,0],timeperiod=fastPeriod,nbdev=1)


f=pd.Series(closeFull[:,0]).rolling(window=fastPeriod,center=False).std()


closeFull[0:12,0].std(ddof=1)

#Out[45]:0.5529610375884624


closeFull[0:12,0].std(ddof=0)

#Out[46]:0.5294198869202653


print(e[11],f[11])

#0.52941988692027040.5529610375884622



收获很多
4楼 · 2021-01-18 17:12

#-*-coding:utf-8-*-

"""

CreatedonThuApr1211:23:462018


@author:henbile

"""


#计算滚动波动率可以使用专门做技术分析的talib包里面的函数，也可以使用pandas包里面的滚动函数。

#但是两个函数对于分母的选择，就是使用N还是N-1作为分母这件事情上是有分歧的。

#另一个差异在于：talib包计算基于numpy，而pd.rolling是基于Series或者DataFrame的。


importpandasaspd

importnumpyasnp

importtalibastb


a=tb.VAR(closeFull[:,0],timeperiod=12,nbdev=1)


b=tb.VAR(closeFull[:,0],timeperiod=12,nbdev=0)


#我以为nbdev是涉及分母的数量，发现其实不是。nbdev=-1也没有改变。


c=pd.Series(closeFull[:,0]).rolling(window=12,center=False).var()

#tb基于np数据，pd基于pd包的两个类型的数据。


d=pd.rolling_var(pd.Series(closeFull[:,0]),window=12,min_periods=None,freq=None,center=False,how=None)

#__main__:1:FutureWarning:pd.rolling_varisdeprecatedforSeriesandwillberemovedinafutureversion,replacewith

#Series.rolling(window=12,center=False).var()


#以前的公式是d，现在运行d会报错，所以改正成c的形式。


closeFull[0:12,0].var(ddof=1)

#Out[28]:0.30576590909090895


#ddof参数的意义：分母是N-ddof


closeFull[0:12,0].var(ddof=0)

#Out[29]:0.28028541666666656


#因为window是12，所以选第11个print

print(a[11],b[11],c[11],d[11])

#0.280285416666671950.280285416666671950.30576590909090860.3057659090909086



#计算都是var的计算，大胆的推测std的计算也是适用的。

#talib包的std运算的公式是tb.STDDEV

#pd.rolling就是var换成std

#谨慎起见，还是计算一下，看一看。

#最后发现大胆的推测是正确的。


e=tb.STDDEV(closeFull[:,0],timeperiod=fastPeriod,nbdev=1)


f=pd.Series(closeFull[:,0]).rolling(window=fastPeriod,center=False).std()


closeFull[0:12,0].std(ddof=1)

#Out[45]:0.5529610375884624


closeFull[0:12,0].std(ddof=0)

#Out[46]:0.5294198869202653


print(e[11],f[11])

#0.52941988692027040.5529610375884622



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