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TA-Lib

TA-Lib/ta-lib-python

Wrapper de Python para la biblioteca C TA-Lib, con más de 200 indicadores de análisis técnico y reconocimiento de patrones de velas en datos de NumPy, Pandas y Polars.

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Esta página presenta un proyecto de código abierto y no constituye asesoramiento de inversión. Operar e invertir puede generar pérdidas: evalúa el riesgo por tu cuenta y cumple las leyes de tu país antes de usarlo.

¿Qué es?

TA-Lib es una biblioteca de análisis técnico muy utilizada, implementada en C, y ta-lib-python la pone a disposición de Python mediante un binding de Cython. Incluye indicadores como medias móviles, MACD, RSI, Stochastic y Bandas de Bollinger, además de reconocimiento de patrones de velas y funciones estadísticas. Admite como entrada arrays de NumPy, Series o DataFrames de Pandas y Series o DataFrames de Polars.

El paquete ofrece tres interfaces: una Function API que refleja la biblioteca C, una Abstract API que recibe un dict o un DataFrame con columnas OHLCV con nombre, y una Streaming API que mantiene un identificador por indicador para actualizar el valor con cada nueva vela en tiempo constante, sin volver a calcular el historial. Los wheels binarios incluyen la biblioteca C para Linux, macOS y Windows, por lo que la mayoría de los usuarios no necesitan un compilador; las compilaciones desde el código fuente pueden descargar una versión concreta de TA-Lib o enlazar una instalación existente.

El proyecto documenta el tratamiento de NaN y los períodos de lookback, que difieren de las funciones rolling de Pandas, y ofrece controles para configurar los períodos inestables. El streaming y los cálculos pueden ejecutarse en varios hilos, también en compilaciones de CPython sin GIL.

Funciones clave

  • 01Ofrece más de 200 indicadores de las categorías de superposición, momentum, volumen, volatilidad, ciclos y estadística.
  • 02Incluye funciones para reconocer patrones de velas.
  • 03Admite entradas de NumPy, Pandas y Polars.
  • 04Ofrece las APIs Function, Abstract y Streaming.
  • 05Incluye la biblioteca C en wheels binarios para las principales plataformas y para Python de la versión 3.9 a la 3.14.

Casos de uso

  • Calcular indicadores técnicos sobre datos históricos OHLCV para hacer backtesting de estrategias de trading.
  • Añadir columnas de indicadores a un DataFrame de Pandas o Polars durante la investigación cuantitativa.
  • Actualizar indicadores vela a vela en un feed de datos de mercado en vivo mediante la Streaming API.
  • Detectar patrones de velas en series de precios.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete desde PyPI

    python -m pip install TA-Lib
  2. 2

    Importa la Function API y calcula una media móvil simple

    python -c "import numpy as np, talib; print(talib.SMA(np.random.random(100)))"

Antes de usarlo

  • Las compilaciones desde el código fuente requieren acceso a la red, un compilador de C y CMake. Para compilar desde el código fuente en Windows también se necesitan Microsoft C++ Build Tools.

Temas

#technical-analysis#finance#quantitative-finance#stock-market#time-series#cython#pattern-recognition#python#ta-lib

Preguntas frecuentes

¿Qué es ta-lib-python?
Wrapper de Python para la biblioteca C TA-Lib, con más de 200 indicadores de análisis técnico y reconocimiento de patrones de velas en datos de NumPy, Pandas y Polars. TA-Lib es una biblioteca de análisis técnico muy utilizada, implementada en C, y ta-lib-python la pone a disposición de Python mediante un binding de Cython. Incluye indicadores como medias móviles, MACD, RSI, Stochastic y Bandas de Bollinger, además de reconocimiento de patrones de velas y funciones estadísticas. Admite como entrada arrays de NumPy, Series o DataFrames de Pandas y Series o DataFrames de Polars.
¿ta-lib-python es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
ta-lib-python es open source bajo la licencia BSD-2-Clause. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿ta-lib-python sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de ta-lib-python fue el 5 nov 2026.
¿Para qué puedo usar ta-lib-python?
Calcular indicadores técnicos sobre datos históricos OHLCV para hacer backtesting de estrategias de trading. Añadir columnas de indicadores a un DataFrame de Pandas o Polars durante la investigación cuantitativa. Actualizar indicadores vela a vela en un feed de datos de mercado en vivo mediante la Streaming API. Detectar patrones de velas en series de precios.
¿Cómo se instala ta-lib-python?
Instala el paquete desde PyPI: python -m pip install TA-Lib Importa la Function API y calcula una media móvil simple: python -c "import numpy as np, talib; print(talib.SMA(np.random.random(100)))"
¿Dónde consigo ta-lib-python?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/TA-Lib/ta-lib-python

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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