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xgboosted/pandas-ta-classic

Uma extensão Python para pandas que adiciona 224 indicadores de análise técnica e 62 padrões nativos de candles a DataFrames, sem exigir TA-Lib.

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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?

Pandas TA Classic é uma biblioteca Python mantida pela comunidade que estende os DataFrames do pandas com indicadores de análise técnica para dados de preços financeiros. Depois de instalada, ela permite chamar os indicadores diretamente em um DataFrame OHLCV pelo accessor df.ta, por exemplo, df.ta.sma(length=20) ou df.ta.macd(append=True), e acrescentar os resultados como novas colunas.

A biblioteca oferece 224 indicadores e funções utilitárias em categorias como candles, ciclos, matemática, momentum, médias, tendência e volume, além de 62 padrões de candles. Todos os padrões de candles são implementados nativamente em Python. Indicadores essenciais, como EMA, SMA, RSI, MACD, OBV e ATR, usam implementações nativas por padrão; ao passar talib=True, eles passam a usar TA-Lib, caso esteja instalado.

A biblioteca também oferece uma API encadeável, um sistema de estratégias para calcular muitos indicadores em lote com multiprocessing opcional e aceleração opcional com numba para indicadores recursivos em séries longas. Inclui exemplos de integração com backtesting.py, backtrader, VectorBT e manifoldbt. Ela não busca dados de mercado; os usuários fornecem o próprio DataFrame.

Recursos principais

  • 01Adiciona 224 indicadores e funções utilitárias aos DataFrames do pandas por meio do accessor df.ta.
  • 02Inclui 62 detectores de padrões de candles implementados nativamente em Python.
  • 03Os indicadores essenciais podem usar TA-Lib opcionalmente, por meio da flag talib=True.
  • 04Oferece encadeamento fluente e um sistema de estratégias para calcular vários indicadores de uma só vez.
  • 05Oferece aceleração opcional com numba para indicadores recursivos em séries longas de preços.

Casos de uso

  • Adicionar médias móveis, RSI, MACD ou Bollinger Bands a um DataFrame de preços para análise.
  • Detectar padrões de candles em dados históricos OHLCV.
  • Gerar features de indicadores para pesquisa quantitativa ou pipelines de machine learning.
  • Fornecer indicadores pré-calculados a estratégias de backtesting.py, backtrader ou VectorBT.

Início rápido

  1. 1

    Instale a versão estável com uv

    uv pip install pandas-ta-classic
  2. 2

    Ou instale a versão estável com pip

    pip install pandas-ta-classic
  3. 3

    Importe a biblioteca e calcule um indicador em um DataFrame

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

Antes de usar

  • Algumas funções do TA-Lib ou do tulipy não têm equivalentes; consulte a matriz de compatibilidade por indicador.
  • Requer Python 3.11 ou superior.
  • Não busca dados de mercado; você precisa fornecer seus próprios dados OHLCV.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é pandas-ta-classic?
Uma extensão Python para pandas que adiciona 224 indicadores de análise técnica e 62 padrões nativos de candles a DataFrames, sem exigir TA-Lib. Pandas TA Classic é uma biblioteca Python mantida pela comunidade que estende os DataFrames do pandas com indicadores de análise técnica para dados de preços financeiros. Depois de instalada, ela permite chamar os indicadores diretamente em um DataFrame OHLCV pelo accessor df.ta, por exemplo, df.ta.sma(length=20) ou df.ta.macd(append=True), e acrescentar os resultados como novas colunas.
pandas-ta-classic é gratuito? Qual é a licença?
pandas-ta-classic é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
pandas-ta-classic ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de pandas-ta-classic foi em 31 de out. de 2026.
Para que posso usar pandas-ta-classic?
Adicionar médias móveis, RSI, MACD ou Bollinger Bands a um DataFrame de preços para análise. Detectar padrões de candles em dados históricos OHLCV. Gerar features de indicadores para pesquisa quantitativa ou pipelines de machine learning. Fornecer indicadores pré-calculados a estratégias de backtesting.py, backtrader ou VectorBT.
Como instalar pandas-ta-classic?
Instale a versão estável com uv: uv pip install pandas-ta-classic Ou instale a versão estável com pip: pip install pandas-ta-classic Importe a biblioteca e calcule um indicador em um DataFrame: df.ta.sma(length=20, append=True)
Onde consigo pandas-ta-classic?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/xgboosted/pandas-ta-classic

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

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