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TA-Lib

TA-Lib/ta-lib-python

Wrapper Python da biblioteca C TA-Lib, com mais de 200 indicadores de análise técnica e reconhecimento de padrões de candles em dados NumPy, Pandas e Polars.

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Esta página apresenta um projeto de código aberto e não constitui aconselhamento de investimento. Negociar e investir pode gerar perdas: avalie o risco por conta própria e siga as leis do seu país antes de usá-lo.

O que é?

TA-Lib é uma biblioteca de análise técnica escrita em C e amplamente usada. ta-lib-python disponibiliza seus recursos em Python por meio de um binding Cython. Ela inclui indicadores como médias móveis, MACD, RSI, Stochastic e Bollinger Bands, além de reconhecimento de padrões de candles e funções estatísticas. Aceita arrays NumPy, Series ou DataFrames do Pandas e Series ou DataFrames do Polars.

O pacote oferece três interfaces: a Function API, que espelha a biblioteca C; a Abstract API, que recebe um dict ou DataFrame com colunas OHLCV nomeadas; e a Streaming API, que mantém um handle por indicador para atualizar o valor a cada novo candle em tempo constante, sem recalcular o histórico. Os wheels binários incluem a biblioteca C para Linux, macOS e Windows, então a maioria dos usuários não precisa de um compilador; ao compilar a partir do código-fonte, é possível baixar uma versão específica do TA-Lib ou vincular uma instalação existente.

O projeto documenta o tratamento de NaN e os períodos de lookback, que diferem das funções rolling do Pandas, e oferece controles para configurar períodos instáveis. O streaming e os cálculos podem ser executados em várias threads, inclusive em builds do CPython sem GIL.

Recursos principais

  • 01Oferece mais de 200 indicadores em categorias como sobreposição, momentum, volume, volatilidade, ciclos e estatística.
  • 02Inclui funções de reconhecimento de padrões de candles.
  • 03Aceita dados de entrada de NumPy, Pandas e Polars.
  • 04Oferece as APIs Function, Abstract e Streaming.
  • 05Disponibiliza wheels binários com a biblioteca C incluída para as principais plataformas e para Python 3.9 a 3.14.

Casos de uso

  • Calcular indicadores técnicos sobre dados históricos OHLCV para fazer backtesting de estratégias de trading.
  • Adicionar colunas de indicadores a um DataFrame do Pandas ou Polars durante pesquisas quantitativas.
  • Atualizar indicadores a cada candle em um feed de dados de mercado ao vivo usando a Streaming API.
  • Detectar padrões de candles em séries de preços.

Início rápido

  1. 1

    Instale o pacote do PyPI

    python -m pip install TA-Lib
  2. 2

    Importe a Function API e calcule uma média móvel simples

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

Antes de usar

  • Compilações a partir do código-fonte exigem acesso à rede, um compilador C e CMake. No Windows, também são necessárias as Microsoft C++ Build Tools para compilar a partir do código-fonte.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é ta-lib-python?
Wrapper Python da biblioteca C TA-Lib, com mais de 200 indicadores de análise técnica e reconhecimento de padrões de candles em dados NumPy, Pandas e Polars. TA-Lib é uma biblioteca de análise técnica escrita em C e amplamente usada. ta-lib-python disponibiliza seus recursos em Python por meio de um binding Cython. Ela inclui indicadores como médias móveis, MACD, RSI, Stochastic e Bollinger Bands, além de reconhecimento de padrões de candles e funções estatísticas. Aceita arrays NumPy, Series ou DataFrames do Pandas e Series ou DataFrames do Polars.
ta-lib-python é gratuito? Qual é a licença?
ta-lib-python é open source sob a licença BSD-2-Clause. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
ta-lib-python ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de ta-lib-python foi em 5 de nov. de 2026.
Para que posso usar ta-lib-python?
Calcular indicadores técnicos sobre dados históricos OHLCV para fazer backtesting de estratégias de trading. Adicionar colunas de indicadores a um DataFrame do Pandas ou Polars durante pesquisas quantitativas. Atualizar indicadores a cada candle em um feed de dados de mercado ao vivo usando a Streaming API. Detectar padrões de candles em séries de preços.
Como instalar ta-lib-python?
Instale o pacote do PyPI: python -m pip install TA-Lib Importe a Function API e calcule uma média móvel simples: python -c "import numpy as np, talib; print(talib.SMA(np.random.random(100)))"
Onde consigo ta-lib-python?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/TA-Lib/ta-lib-python

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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