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xgboosted/pandas-ta-classic

Una extensión de Python para Pandas que añade 224 indicadores de análisis técnico y 62 patrones de velas nativos a los DataFrames, sin requerir TA-Lib.

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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?

Pandas TA Classic es una biblioteca de Python mantenida por la comunidad que amplía los DataFrames de pandas con indicadores de análisis técnico para datos financieros de precios. Una vez instalada, se puede llamar a los indicadores directamente desde un DataFrame OHLCV mediante el accessor df.ta; por ejemplo, df.ta.sma(length=20) o df.ta.macd(append=True). Los resultados se pueden agregar como columnas nuevas.

La biblioteca incluye 224 indicadores y funciones de utilidad de categorías como velas, ciclos, matemáticas, momentum, solapamiento, tendencia y volumen, además de 62 patrones de velas. Todos los patrones de velas están implementados de forma nativa en Python. Los indicadores principales, como EMA, SMA, RSI, MACD, OBV y ATR, usan implementaciones nativas de forma predeterminada; si se pasa talib=True, se utiliza TA-Lib cuando está instalado.

La biblioteca también ofrece una API de encadenamiento fluido, un sistema de estrategias para calcular muchos indicadores en bloque con multiprocessing opcional y aceleración opcional con numba para indicadores recursivos en series largas. Incluye ejemplos de integración con backtesting.py, backtrader, VectorBT y manifoldbt. No obtiene datos de mercado; los usuarios deben proporcionar su propio DataFrame.

Funciones clave

  • 01Añade 224 indicadores y funciones de utilidad a los DataFrames de pandas mediante el accessor df.ta.
  • 02Incluye 62 detectores de patrones de velas implementados de forma nativa en Python.
  • 03Los indicadores principales pueden usar TA-Lib de forma opcional mediante la opción talib=True.
  • 04Admite el encadenamiento fluido y un sistema de estrategias para calcular muchos indicadores a la vez.
  • 05Ofrece aceleración opcional con numba para indicadores recursivos en series de precios largas.

Casos de uso

  • Añadir medias móviles, RSI, MACD o Bandas de Bollinger a un DataFrame de precios para analizarlo.
  • Detectar patrones de velas en datos OHLCV históricos.
  • Generar características de indicadores para investigación cuantitativa o flujos de trabajo de machine learning.
  • Pasar indicadores precalculados a estrategias de backtesting.py, backtrader o VectorBT.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala la versión estable con uv

    uv pip install pandas-ta-classic
  2. 2

    O instala la versión estable con pip

    pip install pandas-ta-classic
  3. 3

    Importa la biblioteca y calcula un indicador en un DataFrame

    df.ta.sma(length=20, append=True)

Antes de usarlo

  • Algunas funciones de TA-Lib o tulipy no tienen equivalente; consulta la tabla de compatibilidad por indicador.
  • Requiere Python 3.11 o una versión posterior.
  • No obtiene datos de mercado; debes proporcionar tus propios datos OHLCV.

Temas

#technical-analysis#pandas#trading#finance#quantitative-finance#candlestick-patterns#time-series

Preguntas frecuentes

¿Qué es pandas-ta-classic?
Una extensión de Python para Pandas que añade 224 indicadores de análisis técnico y 62 patrones de velas nativos a los DataFrames, sin requerir TA-Lib. Pandas TA Classic es una biblioteca de Python mantenida por la comunidad que amplía los DataFrames de pandas con indicadores de análisis técnico para datos financieros de precios. Una vez instalada, se puede llamar a los indicadores directamente desde un DataFrame OHLCV mediante el accessor df.ta; por ejemplo, df.ta.sma(length=20) o df.ta.macd(append=True). Los resultados se pueden agregar como columnas nuevas.
¿pandas-ta-classic es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
pandas-ta-classic es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿pandas-ta-classic sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de pandas-ta-classic fue el 31 oct 2026.
¿Para qué puedo usar pandas-ta-classic?
Añadir medias móviles, RSI, MACD o Bandas de Bollinger a un DataFrame de precios para analizarlo. Detectar patrones de velas en datos OHLCV históricos. Generar características de indicadores para investigación cuantitativa o flujos de trabajo de machine learning. Pasar indicadores precalculados a estrategias de backtesting.py, backtrader o VectorBT.
¿Cómo se instala pandas-ta-classic?
Instala la versión estable con uv: uv pip install pandas-ta-classic O instala la versión estable con pip: pip install pandas-ta-classic Importa la biblioteca y calcula un indicador en un DataFrame: df.ta.sma(length=20, append=True)
¿Dónde consigo pandas-ta-classic?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/xgboosted/pandas-ta-classic

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

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