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引言:
邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。
【必读文章】:《10年400倍策略分享-附视频逐行讲解代码》
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量化投资中，计算技术指标时常见的8个坑（下）
05
数字货币市场中数据之间的时差
数字货币是7*24小时交易，不同地区的交易所会显示不同的时区。那此时我们就要特别注意，我们自己数据的时区和交易所行情数据显示的时区是否一致。
比如币安交易所，它的主流用户在中国，所以网页上显示的数据默认是就是北京时间。但是如果你使用接口去抓取币安的K线数据，它使用的却是UTC时间，也就是英国的格林威治时间。
那么此时当你计算技术指标的时候，使用的是UTC时间，很明显就会和交易所页面上显示的UTC+8的指标数据对不上了。
此时的应对方法就是修改交易所页面展示数据的时区，一般交易所都提供这个功能。下图是在bitfinex交易所修改时区的方式，右下角点击UTC时间，就会弹出选择时区的框框。
06
数字货币数据缺失
数字货币市场中有无数的“垃圾币”，这些币的成交量很低，经常会在1个小时之内一笔交易都没有。那么面对这样的一个小时，如何来画这一根K线呢？
有的交易所会直接略去这一根K线，把这个时间段给删了。而有的交易所是根据前一根K线的收盘价作为这根缺失K线的开高低收价，同时成交量设置为0来补全这根K线数据。
例如下图中的K线，大家看到一些横线，就是代表这根K线的时间内，没有发生一笔交易。
那么对于没有交易的K线数据，我们要确保，我们数据中的处理方式和交易所是一样的，不然计算得到的技术指标就会不一致。
07
同一技术指标的计算方法不一样
大部分的技术指标都是源于国外，在翻译的过程中难免有些不准确，还有可能夹带着主观思想。因此经常会发现，同一名称的技术指标，在不同的地方，采用的是不同计算方法。
比如TA-lib库计算的ATR指标和国内主流行情软件中显示的指标就是不一样的。因为他们计算方法不一样。
国内行情软件一般是取TR（真实波幅）的简单平均，而TA-lib则是采取类似EMA平均一样的方法求TR的平均值。
通达信行情软件中计算ATR的公式如下图：
那TA-lib库计算ATR的公式是什么样的呢？通过深挖TA-lib库的底层代码发现这么一个注释：
talib.ATR的作者Wilder采用了移动平均的概念来使每一个新的ATR都包含前一个ATR的信息：ATR(t)=(ATR(t-1)*(Period-1)+TR(t))/Period，所以不是简单的算术平均。
这里提到的TA-lib库，在我们之前的量化小讲堂系列文章中有提到过。简单来说就是一个技术分析库，里面包含了大部分主流的技术指标，让使用者不用再重复造轮子。具体可参考之前的文章：
还有的技术指标长得很像，而且计算思路也类似，比如刚刚提到的MA和EMA。MA是简单移动平均线，是根据最近n天的收盘价求算数平均值得到；而EMA看起来和MA很像，英文名字一不小心就看错，它是指数移动平均值，相当于是一个加权平均值，但是它的加权方式很特别，感兴趣的可以自己搜索下，或者加我微信交流。
所以当我们使用其他工具或者自己编写代码计算技术指标时，计算结果和交易所对不上，在排除数据源的问题后，很有可能就是指标的计算公式不一致。
08
特别容易忽视的小差别
同一技术指标的计算除了那些“肉眼可见”的区别之外，还有很多不容忽视的坑。
比如我们熟悉的布林线指标，在计算其中的标准差的时候，有的地方分母是使用的样本数，而有的地方采用的是样本数-1。
再比如很多指标在选择数据的时候，有的取包含今日在内的过去n根K线数据，有的取不包含今日数据的前n根K线。这样计算出来的结果显然是有差别的。
这些细小的差距对结果的影响不大，但差距又确实在那。往往会让你花很多时间去寻找为什么不同，最终发现的时候只给你带来一句：卧槽...
09
总结
以上分析了计算指标和行情软件不同的几个原因，都来自于我实际的经验。其中有的可以解决，也一定要解决，不然你的策略结果就是错的。
而有的问题其实也解决不了，比如股票复权之类的问题。面对这种窘境，完美主义者可能会刨根问底且想方设法去找到原因并将其修正过来，但这种方式并不见得是最好的解决方案。
相信我，与其将时间花在这上面不如花更多的时间去研究策略。一般来说，只要确保数据源没问题，以及计算逻辑没错，就可以了。
关于技术指标的计算，还有其他想法的朋友，欢迎在评论区留言。留言还可以获得论坛币哦~
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