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mihakralj/QuanTAlib

Biblioteca em C# e Python com 447 indicadores de análise técnica, modos de streaming O(1) e processamento em lote com SIMD, validados contra TA-Lib e outros.

Alternativa open source a:TradingView

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mês passado

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?

QuanTAlib é uma biblioteca de análise técnica que implementa 447 indicadores em C#, Python e PineScript. Cada indicador é validado contra TA-Lib, Tulip, Skender e pandas-ta, e a proposta é que o mesmo indicador produza os mesmos resultados nas três linguagens.

A API de C# oferece dois modos. No modo streaming, o valor do indicador é atualizado a cada entrada, com memória fixa e estado interno, o que é adequado para feeds em tempo real. O modo em lote opera sobre buffers contíguos de Span<double>, com vetorização SIMD e sem alocação no heap. Também é possível corrigir barras durante o processamento, sem recalcular tudo.

O pacote Python é distribuído como um wheel nativo compilado para Windows, Linux e macOS e funciona com NumPy, pandas, polars e PyArrow. Cada indicador também é disponibilizado em um arquivo PineScript independente para o TradingView.

Recursos principais

  • 01Oferece 447 indicadores de tendência, osciladores, volatilidade, volume e outras categorias.
  • 02Oferece cálculos em streaming com estado interno e complexidade O(1) por atualização.
  • 03Oferece cálculos em lote vetorizados com SIMD sobre Span<double>, sem alocação no heap.
  • 04Distribui wheels Python para Windows, Linux x64/arm64 e macOS.
  • 05Fornece versões em PineScript v6 dos indicadores para o TradingView.

Casos de uso

  • Criar sinais de trading em tempo real a partir de dados de ticks ou barras em streaming com C#.
  • Fazer backtesting de estratégias em grandes séries históricas de preços com Python, usando NumPy ou pandas.
  • Portar um indicador de scripts do TradingView para uma base de código em C# ou Python e conferir se os resultados correspondem.
  • Comparar resultados de indicadores entre várias bibliotecas de análise técnica.

Início rápido

  1. 1

    Instalar o pacote .NET

    dotnet add package QuanTAlib
  2. 2

    Instalar o pacote Python

    pip install quantalib

Antes de usar

  • Os wheels de Python são publicados apenas para Windows x64, Linux x64/arm64 e macOS x64/arm64.

Tópicos

#technical-analysis#algorithmic-trading#quantitative-finance#csharp#python#technical-indicators#simd#pinescript#dotnet#ta-lib

Perguntas frequentes

O que é QuanTAlib?
Biblioteca em C# e Python com 447 indicadores de análise técnica, modos de streaming O(1) e processamento em lote com SIMD, validados contra TA-Lib e outros. QuanTAlib é uma biblioteca de análise técnica que implementa 447 indicadores em C#, Python e PineScript. Cada indicador é validado contra TA-Lib, Tulip, Skender e pandas-ta, e a proposta é que o mesmo indicador produza os mesmos resultados nas três linguagens.
QuanTAlib é gratuito? Qual é a licença?
QuanTAlib é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
QuanTAlib ainda é mantido?
Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de QuanTAlib foi em 28 de set. de 2026.
Para que posso usar QuanTAlib?
Criar sinais de trading em tempo real a partir de dados de ticks ou barras em streaming com C#. Fazer backtesting de estratégias em grandes séries históricas de preços com Python, usando NumPy ou pandas. Portar um indicador de scripts do TradingView para uma base de código em C# ou Python e conferir se os resultados correspondem. Comparar resultados de indicadores entre várias bibliotecas de análise técnica.
Como instalar QuanTAlib?
Instalar o pacote .NET: dotnet add package QuanTAlib Instalar o pacote Python: pip install quantalib
Onde consigo QuanTAlib?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/mihakralj/QuanTAlib

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

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