# 指标计算函数 VeighNa Elite Trader的CTA策略模块内置了以下计算函数供策略调用： **sma** ：简单移动平均 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=30 * 出参 * sma_array: np.ndarray **ema** ：指数滑动平均 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=30 * 出参 * ema_array: np.ndarray **kama** ：适应性移动平均 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=30 * 出参 * atr_array: np.ndarray **wma** ：加权移动平均 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=30 * 出参 * wma_array: np.ndarray **apo**：绝对价格振荡器 * 入参 * close: np.ndarray * fast_period: int=12 * slow_period: int=26 * matype: int=0 * 出参 * apo_array: np.ndarray 请注意，matype分别对应：0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 **cmo**：钱德动量摆动指标 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * cmo_array: np.ndarray **mom**：上升动向值 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=10 * 出参 * mom_array: np.ndarray **ppo**：价格震荡百分比指数 * 入参 * close: np.ndarray * fast_period: int=12 * slow_period: int=26 * matype: int=0 * 出参 * ppo_array: np.ndarray **roc**：变动率指标 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=10 * 出参 * roc_array: np.ndarray **rocr**：变动率比率 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=10 * 出参 * rocr_array: np.ndarray **rocp**：变动率百分比 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=10 * 出参 * rocp_array: np.ndarray **trix**：三次平滑EMA的一天变化率 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=30 * 出参 * trix_array: np.ndarray **stddev**：标准偏差 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=5 * nbdev: float=1 * 出参 * stddev_array: np.ndarray **std**：标准偏差 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=5 * nbdev: float=1 * 出参 * std_array: np.ndarray **obv**：能量潮 * 入参 * close: np.ndarray * volume: np.ndarray * 出参 * obv_array: np.ndarray **cci**：顺势指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * cci_array: np.ndarray **atr**：真实波动幅度均值 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * atr_array: np.ndarray **natr**：归一化波动幅度均值 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * natr_array: np.ndarray **rsi**：相对强弱指数 * 入参 * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * rsi_array: np.ndarray **macd**：平均异同移动平均线 * 入参 * close: np.ndarray * fast_period: int=12 * slow_period: int=26 * signal_period: int=9 * 出参 * macd_array: np.ndarray * macdsignal_array: np.ndarray * macdhist_array: np.ndarray **adx**：平均趋向指数 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * adx_array: np.ndarray **adxr**：平均趋向指数的趋向指数 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * adxr_array: np.ndarray **minus_di**：负趋向指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * minusdi_array: np.ndarray **plus_di**：正趋向指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * plusdi_array: np.ndarray **willr**：威廉指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * willr_array: np.ndarray **ultosc**：终极波动指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * time_period: int=7 * time_period2: int=14 * time_period3: int=28 * 出参 * ultosc_array: np.ndarray **trange**：真实波幅 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * 出参 * trange_array: np.ndarray **aroon**：阿隆指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * aroonup_array: np.ndarray * aroondown_array: np.ndarray **aroonosc**：阿隆震荡 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * aroonosc_array: np.ndarray **minus_dm**：负趋向变动值 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * minusdm_array: np.ndarray **plus_dm**：正趋向变动值 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * plusdm_array: np.ndarray **mfi**：资金流量指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * volume: np.ndarray * time_period: int=14 * 出参 * mfi_array: np.ndarray **ad**：平衡交易量指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * volume: np.ndarray * 出参 * ad_array: np.ndarray **adosc**：震荡指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * volume: np.ndarray * fast_period: int=3 * slow_period: int=10 * 出参 * adosc_array: np.ndarray **bop**：均势指标 * 入参 * open: np.ndarray * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * 出参 * bop_array: np.ndarray **stoch**：随机指标 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * fastk_period: int=5 * slowk_period: int=3 * slowk_matype: int=0 * slowd_period: int=3 * slowd_matype: int=0 * 出参 * slowk_array: np.ndarray * slowd_array: np.ndarray **boll**：布林通道 * 入参 * data: np.ndarray * window: int * dev: float * 出参 * bollup_array: np.ndarray * bolldown_array: np.ndarray **keltner**：肯特纳通道 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * close: np.ndarray * window: int * dev: float * 出参 * kkup_array: np.ndarray * kkdown_array: np.ndarray **donchian**：唐奇安通道 * 入参 * high: np.ndarray * low: np.ndarray * window: int * 出参 * donchianup_array: np.ndarray * donchiandown_array: np.ndarray **cross_over**：上穿 * 入参 * data: np.ndarray * level: float 若data上一个值小于等于level以及data最新值大于level，则返回True。 * 出参 * cross_over: bool **cross_below**：下穿 * 入参 * data: np.ndarray * level: float * 出参 * cross_below: bool 若data上一个值大于等于level以及data最新值小于level，则返回True。 **check_increasing**：检查序列单调上升 * 入参 * data: np.ndarray * 出参 * increasing: bool **check_decreasing**：检查序列单调下降 * 入参 * data: np.ndarray * 出参 * decreasing: bool **resample_data**：对K线数据重新取样 * 入参 * df: pd.DataFrame * rule: str * 出参 * resampled_df: pd.DataFrame * 示例 若想要测试resample_data函数的效果，可以在策略的on_history函数收到hm推送的时候先获取K线DataFrame，再调用resample_data函数对K线数据重新取样，如下所示： ```python3 # 判断实盘trading状态，只有策略启动之后才进行输出 df: pd.DataFrame = hm.to_dataframe() resampled_df: pd.DataFrame = resample_data(df, "5min") ```