前面的几篇文章介绍了如果构建自己本地的历史股票数据库和获取实时行情，这时候自然而然的我们就需要计算相关技术指标来让我们作出相关判断和分析了。

这里介绍一个 Python 中广泛使用的技术指标计算库 ta-lib 。

官网地址: github.com/mrjbq7/ta-lib 根据官方的介绍

• 支持150+的技术指标，基本常用EMA， MACD等指标都包括了。

• 支持对K线图像的判断

• 支持 java, C++, Perl , C#, Python。我们自然是使用 Python 了

使用:

这里我们以平安银行 000001 的 MA 均线来介绍下 ta-lib 的使用

计算 MA5，MA10 序列:

注: easyhistory.history 函数可见公众号历史文章中的 如何获取股票相关历史数据(二): 本地保存

EMA 的计算也是类似 talib.EMA(close_series, period)

通常我们计算出均线之后，会通过他们之间的上穿或者下穿来指导下一步的行动，我们以 MA5 上穿 MA10 为例来看看怎么计算的？

判断 MA5 上穿 MA10 的交叉点：

cross_idx 就是历史数据上穿日期的索引，我们取出历史数据对应的详细情况

我们取出最近的几天画个图看下

可以看到最近上穿的日期是 4 月 7 号 和 3 月 16 号，跟软件的 K 线图对比无误

知道如何计算对应的技术指标和相关的上穿下穿点，我们就可以计算买卖点或者进行对应的回测研究了了。