diff --git a/talib/_abstract.pxi b/talib/_abstract.pxi index cec5c03c3..f06a1ec8e 100644 --- a/talib/_abstract.pxi +++ b/talib/_abstract.pxi @@ -17,22 +17,22 @@ cimport _ta_lib as lib np.import_array() # Initialize the NumPy C API # lookup for TALIB input parameters which don't define expected price series inputs -__INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS = {'price': 'close', - 'price0': 'high', - 'price1': 'low', - 'periods': 'periods', # only used by MAVP; not a price series! - } +_INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS = {'price': 'close', + 'price0': 'high', + 'price1': 'low', + 'periods': 'periods', # only used by MAVP; not a price series! + } -__INPUT_ARRAYS_TYPES = [dict] -__ARRAY_TYPES = [np.ndarray] +_INPUT_ARRAYS_TYPES = [dict] +_ARRAY_TYPES = [np.ndarray] # allow use of pandas.DataFrame for input arrays try: import pandas - __INPUT_ARRAYS_TYPES.append(pandas.DataFrame) - __ARRAY_TYPES.append(pandas.Series) - __PANDAS_DATAFRAME = pandas.DataFrame - __PANDAS_SERIES = pandas.Series + _INPUT_ARRAYS_TYPES.append(pandas.DataFrame) + _ARRAY_TYPES.append(pandas.Series) + _PANDAS_DATAFRAME = pandas.DataFrame + _PANDAS_SERIES = pandas.Series except ImportError as import_error: try: if not isinstance(import_error, ModuleNotFoundError) or import_error.name != 'pandas': @@ -42,16 +42,16 @@ except ImportError as import_error: except NameError: pass - __PANDAS_DATAFRAME = None - __PANDAS_SERIES = None + _PANDAS_DATAFRAME = None + _PANDAS_SERIES = None # allow use of polars.DataFrame for input arrays try: import polars - __INPUT_ARRAYS_TYPES.append(polars.DataFrame) - __ARRAY_TYPES.append(polars.Series) - __POLARS_DATAFRAME = polars.DataFrame - __POLARS_SERIES = polars.Series + _INPUT_ARRAYS_TYPES.append(polars.DataFrame) + _ARRAY_TYPES.append(polars.Series) + _POLARS_DATAFRAME = polars.DataFrame + _POLARS_SERIES = polars.Series except ImportError as import_error: try: if not isinstance(import_error, ModuleNotFoundError) or import_error.name != 'polars': @@ -61,11 +61,11 @@ except ImportError as import_error: except NameError: pass - __POLARS_DATAFRAME = None - __POLARS_SERIES = None + _POLARS_DATAFRAME = None + _POLARS_SERIES = None -__INPUT_ARRAYS_TYPES = tuple(__INPUT_ARRAYS_TYPES) -__ARRAY_TYPES = tuple(__ARRAY_TYPES) +_INPUT_ARRAYS_TYPES = tuple(_INPUT_ARRAYS_TYPES) +_ARRAY_TYPES = tuple(_ARRAY_TYPES) if sys.version >= '3': @@ -147,7 +147,7 @@ class Function(object): info = _ta_getInputParameterInfo(self.__name, i) input_name = info['name'] if info['price_series'] is None: - info['price_series'] = __INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS[input_name] + info['price_series'] = _INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS[input_name] local.input_names[input_name] = info local.info['input_names'] = self.input_names @@ -217,8 +217,8 @@ class Function(object): Returns a copy of the dict of input arrays in use. """ local = self.__local - if __POLARS_DATAFRAME is not None \ - and isinstance(local.input_arrays, __POLARS_DATAFRAME): + if _POLARS_DATAFRAME is not None \ + and isinstance(local.input_arrays, _POLARS_DATAFRAME): return local.input_arrays.clone() else: return local.input_arrays.copy() @@ -249,11 +249,11 @@ class Function(object): return False """ local = self.__local - if isinstance(input_arrays, __INPUT_ARRAYS_TYPES): + if isinstance(input_arrays, _INPUT_ARRAYS_TYPES): missing_keys = [] for key in self.__input_price_series_names(): - if __POLARS_DATAFRAME is not None \ - and isinstance(input_arrays, __POLARS_DATAFRAME): + if _POLARS_DATAFRAME is not None \ + and isinstance(input_arrays, _POLARS_DATAFRAME): missing = key not in input_arrays.columns else: missing = key not in input_arrays @@ -376,22 +376,22 @@ class Function(object): ret = local.outputs.values() if not isinstance(ret, list): ret = list(ret) - if __PANDAS_DATAFRAME is not None and \ - isinstance(local.input_arrays, __PANDAS_DATAFRAME): + if _PANDAS_DATAFRAME is not None and \ + isinstance(local.input_arrays, _PANDAS_DATAFRAME): index = local.input_arrays.index if len(ret) == 1: - return __PANDAS_SERIES(ret[0], index=index) + return _PANDAS_SERIES(ret[0], index=index) else: - return __PANDAS_DATAFRAME(numpy.column_stack(ret), - index=index, - columns=self.output_names) - elif __POLARS_DATAFRAME is not None and \ - isinstance(local.input_arrays, __POLARS_DATAFRAME): + return _PANDAS_DATAFRAME(numpy.column_stack(ret), + index=index, + columns=self.output_names) + elif _POLARS_DATAFRAME is not None and \ + isinstance(local.input_arrays, _POLARS_DATAFRAME): if len(ret) == 1: - return __POLARS_SERIES(ret[0]) + return _POLARS_SERIES(ret[0]) else: - return __POLARS_DATAFRAME(numpy.column_stack(ret), - schema=self.output_names) + return _POLARS_DATAFRAME(numpy.column_stack(ret), + schema=self.output_names) else: return ret[0] if len(ret) == 1 else ret @@ -425,9 +425,9 @@ class Function(object): args = list(args) input_arrays = {} input_price_series_names = self.__input_price_series_names() - if args and not isinstance(args[0], __INPUT_ARRAYS_TYPES): + if args and not isinstance(args[0], _INPUT_ARRAYS_TYPES): for i, arg in enumerate(args): - if not isinstance(arg, __ARRAY_TYPES): + if not isinstance(arg, _ARRAY_TYPES): break try: @@ -438,11 +438,11 @@ class Function(object): ', '.join(input_price_series_names)) raise TypeError(msg) - if __PANDAS_DATAFRAME is not None \ - and isinstance(local.input_arrays, __PANDAS_DATAFRAME): + if _PANDAS_DATAFRAME is not None \ + and isinstance(local.input_arrays, _PANDAS_DATAFRAME): no_existing_input_arrays = local.input_arrays.empty - elif __POLARS_DATAFRAME is not None \ - and isinstance(local.input_arrays, __POLARS_DATAFRAME): + elif _POLARS_DATAFRAME is not None \ + and isinstance(local.input_arrays, _POLARS_DATAFRAME): no_existing_input_arrays = local.input_arrays.is_empty() else: no_existing_input_arrays = not bool(local.input_arrays) @@ -451,7 +451,7 @@ class Function(object): self.set_input_arrays(input_arrays) args = args[len(input_arrays):] elif len(input_arrays) or (no_existing_input_arrays and ( - not len(args) or not isinstance(args[0], __INPUT_ARRAYS_TYPES))): + not len(args) or not isinstance(args[0], _INPUT_ARRAYS_TYPES))): msg = 'Not enough price arguments: expected %d (%s)' % ( len(input_price_series_names), ', '.join(input_price_series_names)) @@ -481,7 +481,7 @@ class Function(object): if isinstance(price_series, list): # TALIB-supplied input names for name in price_series: input_price_series_names.append(name) - else: # name came from __INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS + else: # name came from _INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS input_price_series_names.append(price_series) return input_price_series_names @@ -493,11 +493,11 @@ class Function(object): args = [] for price_series in input_price_series_names: series = local.input_arrays[price_series] - if __PANDAS_SERIES is not None and \ - isinstance(series, __PANDAS_SERIES): + if _PANDAS_SERIES is not None and \ + isinstance(series, _PANDAS_SERIES): series = series.values.astype(float) - elif __POLARS_SERIES is not None and \ - isinstance(series, __POLARS_SERIES): + elif _POLARS_SERIES is not None and \ + isinstance(series, _POLARS_SERIES): series = series.to_numpy().astype(float) args.append(series) for opt_input in local.opt_inputs: diff --git a/talib/_stream.pxi b/talib/_stream.pxi index d96815336..0810e0a13 100644 --- a/talib/_stream.pxi +++ b/talib/_stream.pxi @@ -6,8 +6,8 @@ from collections import namedtuple cimport _ta_lib as lib from _ta_lib cimport TA_RetCode, TA_MAType, TA_BAD_PARAM # NOTE: _ta_check_success and InsufficientHistory come from _common.pxi, -# check_array / make_*_array from _func.pxi, and __PANDAS_SERIES / -# __POLARS_SERIES from _abstract.pxi. +# check_array / make_*_array from _func.pxi, and _PANDAS_SERIES / +# _POLARS_SERIES from _abstract.pxi. np.import_array() # Initialize the NumPy C API @@ -2459,7 +2459,7 @@ cdef np.ndarray _stream_input(object values): """What the Function API accepts, through the same checks.""" if isinstance(values, np.ndarray): return check_array(values) - for series in (__PANDAS_SERIES, __POLARS_SERIES): + for series in (_PANDAS_SERIES, _POLARS_SERIES): if series is not None and isinstance(values, series): return check_array(values.to_numpy().astype(float)) raise TypeError("input must be a numpy array or a pandas or polars Series, " @@ -2484,15 +2484,15 @@ cdef _stream_open_failed(str function_name, TA_RetCode retCode, int historylen, cdef _stream_like(tuple sources, object result): pandas = [s for s in sources - if __PANDAS_SERIES is not None and isinstance(s, __PANDAS_SERIES)] + if _PANDAS_SERIES is not None and isinstance(s, _PANDAS_SERIES)] polars = [s for s in sources - if __POLARS_SERIES is not None and isinstance(s, __POLARS_SERIES)] + if _POLARS_SERIES is not None and isinstance(s, _POLARS_SERIES)] if pandas and polars: raise Exception("Cannot mix polars and pandas") if pandas: - return __PANDAS_SERIES(result, index=pandas[0].index) + return _PANDAS_SERIES(result, index=pandas[0].index) if polars: - return __POLARS_SERIES(result) + return _POLARS_SERIES(result) return result diff --git a/talib/_ta_lib.c b/talib/_ta_lib.c index 4d3b65426..d6cc77a41 100644 --- a/talib/_ta_lib.c +++ b/talib/_ta_lib.c @@ -11021,7 +11021,7 @@ static __pyx_mstatetype * const __pyx_mstate_global = &__pyx_mstate_global_stati #define __pyx_kp_b_iso88591_A0Gq_aq_Qa_XQ_aq_axq_oQha_G5_q_A __pyx_string_tab[2618] #define __pyx_kp_b_iso88591_A23_aq_q_XQ_aq_axq_oQha_G5_1A_31 __pyx_string_tab[2619] #define __pyx_kp_b_iso88591_A23_aq_q_XQ_aq_axq_oQha_G5_8_31H __pyx_string_tab[2620] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A2_A_QnA_1_t_6a_gQ_d_Q_d_1_q_s_A __pyx_string_tab[2621] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A2_A_QnA_1_t_6a_WA_d_Q_d_1_q_s_A __pyx_string_tab[2621] #define __pyx_kp_b_iso88591_A34_aq_XQ_aq_axq_oQha_G5_9_31HA __pyx_string_tab[2622] #define __pyx_kp_b_iso88591_A34_q_q_Ya_aq_axq_oQha_G5_1A_31H __pyx_string_tab[2623] #define __pyx_kp_b_iso88591_A34_q_q_Ya_aq_axq_oQha_G5_9_31HA __pyx_string_tab[2624] @@ -11054,15 +11054,15 @@ static __pyx_mstatetype * const __pyx_mstate_global = &__pyx_mstate_global_stati #define __pyx_kp_b_iso88591_A_AAXXY_aq_Q_aq_axq_oQha_G5_A_TU __pyx_string_tab[2651] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_1_N_q_5_A_z_HA_G1A_q_q __pyx_string_tab[2652] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_2_k_Qa_e_e1_2S_AQ_U_t1A_q_4 __pyx_string_tab[2653] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4_B_q_A_U_q_we1_axq_wgQa_Q_a __pyx_string_tab[2654] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4uA_e87_4z_q_aq_gU_5_q_E_a_s __pyx_string_tab[2655] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4_B_q_A_U_q_gU_axq_wgQa_uA_a __pyx_string_tab[2654] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4uA_e87_4z_q_aq_WE_5_q_E_a_s __pyx_string_tab[2655] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4wawa_1_Kq_Q_V1E_d_1_0_Ya_T __pyx_string_tab[2656] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_6_6_6_7_7_81_7_7_5_6_a_Q_81 __pyx_string_tab[2657] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_AQ_6_A_E_A_q __pyx_string_tab[2658] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_L_6_Qk_A_a_QnA_a __pyx_string_tab[2659] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_a_G1_t3e1_aq_4_q_Q_AT_V1A_S __pyx_string_tab[2660] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_at1_C_IQe1_D_aq_E_AZq_vV_2_V __pyx_string_tab[2661] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_gQ_5_q_5_V1_5_U __pyx_string_tab[2662] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_WA_5_q_5_V1_5_U __pyx_string_tab[2660] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_a_G1_t3e1_aq_4_q_Q_AT_V1A_S __pyx_string_tab[2661] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_at1_C_IQe1_D_aq_E_AZq_vV_2_V __pyx_string_tab[2662] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_k_M_a_q_T_7q_q __pyx_string_tab[2663] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_k_N_q_q_e_q_1A_q __pyx_string_tab[2664] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_BBTTkk_Y_Y_Z_aq_Q_aq_axq_oQha __pyx_string_tab[2665] @@ -303831,25 +303831,25 @@ static int __Pyx_InitCachedConstants(__pyx_mstatetype *__pyx_mstate) { static int 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I\226:\232[a\264z\362\333xz\361\365\366Es\335[og\352\203\365\205\306\205\346\327\255\205\255s\333]\370\346\010\014P\2304\365\025\001\324\345;O\364\244\351n\310\360\267\265\210\235\005^\251u\267\301U\227\223'\013I\372\247\343\3124i\272\023\000u9\2523\265e\243\353\354\237\377\350}\315y\025\025\304\353h\374\345\361\323r\265o\347\330K;\241\227\236\236T\232,\340\200\320\017\"\266\266\333~\364\332\323u\372\354\204s\002\225a\356\301\215\254\222\246.\035\351Y\256\266v7w\237n<\002\315.\314\223\226\032\262E\344\342\237Nv\321\260\247\246\220/aP/\016|\202\304\276\272#&\037\245\336}f\332\342\025\030\221/o\017\210\3668\376\217\336\023O\325\356rW\365\035\2508\265\217\213\001\255\211Q{\272O\327\235\023\352h\t^\014\272\200V\257\t\254M\364\274ZU\206\220^V\021\256\225\372\363\365\223;\307O\241\351\037\264s4\340\234:S\037k\002-\257<\275\243\333\361_\377\267NqU\205\357%4\035\344\246\275\331\370\\\277\277\245\255\376\274__B\273\nMek\t)=\207\266\2661\267\317\224\351\245\276\235\343'\252\335\325\263\3252\232\307\207\270S\212w\177\001-{\2635\240\204P\240^\031\311\257i5\373\245\3060\276\275\356|5\266=\264\275.\n\364o\354\222x\033\352\243\352\335Z\245>\260s\034*\314\320\032\253%k\353X\214\031e\010\351M\335\223up\322\240\351\251^\253NAm\342\351\226\352p\255\2676\251\217\"\351\3668\377}k\375P\006\212\264\275\202\311=ml\350c\350Z\361\242\273(1\rZ\006\313\303\207\323\376\375\215\023\377\350=\366\177\033O\007\237fi\234\002\370i\004\353\273\267\232\251\217\240\275\250o\260\202\225\r+(7\224\020\033w\343\351\020$>\206\251&\361]\202\023o)!\022m]\205""\353/\343\263V\032\231\276g\207\325r_+\264\355A\205\243?\344\373j\253\260\035\351\320\271n\222)iE\267\2079\212\304\307\335\346(\276\275\367\243\256\036\222+\210\227X\235\341\265#?\356\372g\253\270\235Q\307`V\000\356\274\0266F\231\271\377\300\207`\345Ax\311\025\245\215(\271\252\223\267\307\345C\247\364\330l\032\235\264yH\220\214\305\257\242\263\032*\240S\010\025Cbs\027\352\021;\244\276\272f\317#_9\362\016\371Z\353\317\355\354n\265{\300\316I\342;\365\032\251\003\224\326y\344\323\232$\005\320\003{\322\366\010\325\365\256\266\206\251\377\352\372|\364\370o8o\333\311\333\371\362\271p\022\355IR\225\233l\273\251\364iV\337M\245\317\024:\310K7\321\314\236f\230/\275\016\263\322\244:`\365\377\253\377\231\002\204\216;\307?\252\337h\0145\0367Ug9\253\246\347coW\177\255\237TVY\177e#\263\377\205\367\253\203\332\217\t\346~\362\345\272@\375=\rZ9Z\345\313i\304\031i\213C>\303\355\032R\223\247X\376\037F\270\004\201"; + PyObject *data = __Pyx_DecompressString(cstring, 25303, 1); if (unlikely(!data)) __PYX_ERR(0, 1, __pyx_L1_error) const char* const bytes = __Pyx_PyBytes_AsString(data); #if !CYTHON_ASSUME_SAFE_MACROS if (likely(bytes)); else { Py_DECREF(data); __PYX_ERR(0, 1, __pyx_L1_error) } #endif - #else /* compression: none (111563 bytes) */ -const char* const bytes = ": 3ADXR has no unstable period of its own; it follows the inner ADX. Set 'ADX' instead.A period of 1 performs no smoothingAllocation Error (TA_ALLOC_ERR)Bad Object (TA_BAD_OBJECT)Bad Parameter (TA_BAD_PARAM)Bull/Bear Pattern (Bearish < 0, Neutral = 0, Bullish > 0)Cannot mix polars and pandasDashed LineDotted LineDouble Exponential Moving AverageExponential Moving AverageFunction Not Found (TA_FUNC_NOT_FOUND)Function has a streaming APIFunction has an unstable periodGroup Not Found (TA_GROUP_NOT_FOUND)Hull Moving AverageInput Not All Initialized (TA_INPUT_NOT_ALL_INITIALIZE)Inputs:Insufficient History (TA_INSUFFICIENT_HISTORY)Internal Error (TA_INTERNAL_ERROR)Invalid Handle (TA_INVALID_HANDLE)Invalid List Type (TA_INVALID_LIST_TYPE)Invalid Parameter Function (TA_INVALID_PARAM_FUNCTION)Invalid Parameter Holder (TA_INVALID_PARAM_HOLDER)Invalid Parameter Holder Type (TA_INVALID_PARAM_HOLDER_TYPE)Invalid parameter value for Kaufman Adaptive Moving AverageLibrary Not Initialized (TA_LIB_NOT_INITIALIZE)MESA Adaptive Moving AverageMFI's unstable period was retired in TA-Lib C.No Moving Average (identity)NoneNot Supported (TA_NOT_SUPPORTED)Not enough history to open a stream (TA_INSUFFICIENT_HISTORY).\n\n Recoverable: collect more bars and try again.Not enough price arguments: expected Note that Cython is deliberately stricter than PEP-484 and rejects subclasses of builtin types. If you need to pass subclasses then set the 'annotation_typing' directive to False.Out-of-Range End Index (TA_OUT_OF_RANGE_END_INDEX)Out-of-Range Start Index (TA_OUT_OF_RANGE_START_INDEX)Output Not All Initialized (TA_OUTPUT_NOT_ALL_INITIALIZE)Output can be NaN or infiniteOutput can be negativeOutput can be positiveOutput can be zeroOutput is a candlestickOutput is optional (nullable)Output is over volumeOutput is path-dependentOutput scale same as inputOutputs:Parameters:Pattern (Bool)STOCHRSI has no unstable period of its own; it follows the inner RSI. Set 'RSI' instead.Simple Moving AverageStr""ength Pattern ([-200..-100] = Bearish, [-100..0] = Getting Bearish, 0 = Neutral, [0..100] = Getting Bullish, [100-200] = Bullish)The Function's Own Default Moving Average\n This is a pythonic wrapper around TALIB's abstract interface. It is\n intended to simplify using individual TALIB functions by providing a\n unified interface for setting/controlling input data, setting function\n parameters and retrieving results. Input data consists of a ``dict`` of\n ``numpy`` arrays (or a ``pandas.DataFrame`` or ``polars.DataFrame``), one\n array for each of open, high, low, close and volume. This can be set with\n the set_input_arrays() method. Which keyed array(s) are used as inputs when\n calling the function is controlled using the input_names property.\n\n This class gets initialized with a TALIB function name and optionally an\n input_arrays object. It provides the following primary functions for\n setting inputs and retrieving results:\n\n ---- input_array/TA-function-parameter set-only functions -----\n - set_input_arrays(input_arrays)\n - set_function_args([input_arrays,] [param_args_andor_kwargs])\n\n Documentation for param_args_andor_kwargs can be seen by printing the\n Function instance or programmatically via the info, input_names and\n parameters properties.\n\n ----- result-returning functions -----\n - the outputs property wraps a method which ensures results are always valid\n - run([input_arrays]) # calls set_input_arrays and returns self.outputs\n - FunctionInstance([input_arrays,] [param_args_andor_kwargs]) # calls set_function_args and returns self.outputs\n Too many price arguments: expected Triangular Moving AverageTriple Exponential Moving AverageTriple Generalized Double Exponential Moving AverageUnknown ErrorUnknown Error (TA_UNKNOWN_ERR)Values represent a lower limitValues represent an upper limitWeighted Moving AverageWilder's Smoothed Moving AverageZero-Lag Exponential Moving Avera""ge] )\n\n.?, ()( [=add_note(any ndarray)aroondown aroonup bars of history, at least begidx nbelementbullpower bearpowercannot pickle %s: a stream handle points into the TA-Lib C library, and does not cross a process boundarydisable%(display_name)s (%(group)s)\nenable (expected fastk fastd function failed with error code gc, got haopen hahigh halow hacloseinphase quadratureinput array has wrong dimensionsinput array lengths are differentinput array type is not double[input_arrays]input_arrays parameter missing required data keyinput must be a numpy array or a pandas or polars Series, not %sinteger (values are -100, 0 or 100)' is deprecated and has no effect: isenabledk d jmacd macdsignal macdhistmama famamin maxminidx maxidx needed (a leading bar that is NaN in any input is not history)no history: the input array is emptynumpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to importplusvi minusvireal integer%s(%s) %s%s.advance%s.out_rangesine leadsineslowk slowdsmi smisignalswinghigh swinglowtalib/_abstract.pxitalib/_common.pxitalib/_func.pxitalib/_stream.pxitalib.collectionstalib.numpytalib.ordereddicttalib.pandastalib.polarstalib.systalib.threadingtalib.warningstoo many input arraysunstable period 'upperband middleband 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\240\001\240\030\250\021\330\004\021\220\032\2302\230T\240\031\250+\260T\270\026\270q\300\t\310\033\320TW\320W]\320]^\320^g\320gr\320rw\320w}\320}~\360\000\000\177\001H\002\360\000\000H\002W\002\360\000\000W\002f\002\360\000\000f\002u\002\360\000\000u\002v\002\360\000\000v\002B\003\360\000\000B\003C\003\360\000\000C\003R\003\360\000\000R\003]\003\360\000\000]\003e\003\360\000\000e\003k\003\360\000\000k\003l\003\360\000\000l\003w\003\360\000\000w\003B\004\360\000\000B\004J\004\360\000\000J\004P\004\360\000\000P\004Q\004\360\000\000Q\004R\004\330\004\025\220Q\220m\2401\330\004\013\210;\220a\200\001\340wx\360&\000\005\014\210;\220a\220q\330\004\n\210+\220Q\220a\330\004\014\210K\220q\230\001\330\004\r\210[\230\001\230\021\330\004\r\210]\230!\2306\240\025\240g\250Q\330\004\r\210]\230!\2308\240:\250T\260\030\270\032\3003\300h\310j\320X]\320]e\320eo\320ou\320uv\330\004""\r\210U\220'\230\022\2307\240\"\240A\330\004\017\210w\220e\320\033+\2502\250Q\330\004\016\320\016\037\230q\240\010\250\001\330\004\021\220\027\230\002\230$\230i\240{\260$\260f\270A\270Y\300k\320QT\320TZ\320Z[\320[d\320do\320ot\320tz\320z{\360\000\000|\001E\002\360\000\000E\002P\002\360\000\000P\002V\002\360\000\000V\002\\\002\360\000\000\\\002]\002\360\000\000]\002f\002\360\000\000f\002s\002\360\000\000s\002t\002\360\000\000t\002@\003\360\000\000@\003A\003\360\000\000A\003P\003\360\000\000P\003[\003\360\000\000[\003b\003\360\000\000b\003h\003\360\000\000h\003i\003\360\000\000i\003j\003\330\004\025\220Q\220j\240\001\330\004\013\2101\200\001\330\004\007\200y\220\003\2201\330\010\017\210q\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\340\010\026\220a\330\004\014\320\014#\2409\250C\250x\260q\330\004\n\210%\210q\220\001\330\010\027\220z\240\021\200\001\360\004\000z\001R\002\360\000\000R\002S\002\360(\000\005\014\210;\220a\220q\330\004\n\210+\220Q\220a\330\004\014\210K\220q\230\001\330\004\r\210[\230\001\230\021\330\004\r\210]\230!\2306\240\025\240g\250Q\330\004\r\210]\230!\2308\240:\250T\260\030\270\032\3003\300h\310j\320X]\320]e\320eo\320ou\320uv\330\004\r\210U\220'\230\022\2307\240\"\240A\330\004\017\210w\220e\320\033-\250R\250}\270A\330\004\016\320\016\037\230q\240\010\250\001\330\004\021\220\031\230\"\230D\240\t\250\033""\260D\270\006\270a\270y\310\013\320SV\320V\\\320\\]\320]f\320fq\320qv\320v|\320|}\360\000\000~\001G\002\360\000\000G\002R\002\360\000\000R\002X\002\360\000\000X\002^\002\360\000\000^\002_\002\360\000\000_\002h\002\360\000\000h\002u\002\360\000\000u\002B\003\360\000\000B\003C\003\360\000\000C\003O\003\360\000\000O\003P\003\360\000\000P\003_\003\360\000\000_\003j\003\360\000\000j\003q\003\360\000\000q\003w\003\360\000\000w\003x\003\360\000\000x\003y\003\330\004\025\220Q\220l\240!\330\004\013\2101"; + #else /* compression: none (111555 bytes) */ +const char* const bytes = ": 3ADXR has no unstable period of its own; it follows the inner ADX. Set 'ADX' instead.A period of 1 performs no smoothingAllocation Error (TA_ALLOC_ERR)Bad Object (TA_BAD_OBJECT)Bad Parameter (TA_BAD_PARAM)Bull/Bear Pattern (Bearish < 0, Neutral = 0, Bullish > 0)Cannot mix polars and pandasDashed LineDotted LineDouble Exponential Moving AverageExponential Moving AverageFunction Not Found (TA_FUNC_NOT_FOUND)Function has a streaming APIFunction has an unstable periodGroup Not Found (TA_GROUP_NOT_FOUND)Hull Moving AverageInput Not All Initialized (TA_INPUT_NOT_ALL_INITIALIZE)Inputs:Insufficient History (TA_INSUFFICIENT_HISTORY)Internal Error (TA_INTERNAL_ERROR)Invalid Handle (TA_INVALID_HANDLE)Invalid List Type (TA_INVALID_LIST_TYPE)Invalid Parameter Function (TA_INVALID_PARAM_FUNCTION)Invalid Parameter Holder (TA_INVALID_PARAM_HOLDER)Invalid Parameter Holder Type (TA_INVALID_PARAM_HOLDER_TYPE)Invalid parameter value for Kaufman Adaptive Moving AverageLibrary Not Initialized (TA_LIB_NOT_INITIALIZE)MESA Adaptive Moving AverageMFI's unstable period was retired in TA-Lib C.No Moving Average (identity)NoneNot Supported (TA_NOT_SUPPORTED)Not enough history to open a stream (TA_INSUFFICIENT_HISTORY).\n\n Recoverable: collect more bars and try again.Not enough price arguments: expected Note that Cython is deliberately stricter than PEP-484 and rejects subclasses of builtin types. If you need to pass subclasses then set the 'annotation_typing' directive to False.Out-of-Range End Index (TA_OUT_OF_RANGE_END_INDEX)Out-of-Range Start Index (TA_OUT_OF_RANGE_START_INDEX)Output Not All Initialized (TA_OUTPUT_NOT_ALL_INITIALIZE)Output can be NaN or infiniteOutput can be negativeOutput can be positiveOutput can be zeroOutput is a candlestickOutput is optional (nullable)Output is over volumeOutput is path-dependentOutput scale same as inputOutputs:Parameters:Pattern (Bool)STOCHRSI has no unstable period of its own; it follows the inner RSI. Set 'RSI' instead.Simple Moving AverageStr""ength Pattern ([-200..-100] = Bearish, [-100..0] = Getting Bearish, 0 = Neutral, [0..100] = Getting Bullish, [100-200] = Bullish)The Function's Own Default Moving Average\n This is a pythonic wrapper around TALIB's abstract interface. It is\n intended to simplify using individual TALIB functions by providing a\n unified interface for setting/controlling input data, setting function\n parameters and retrieving results. Input data consists of a ``dict`` of\n ``numpy`` arrays (or a ``pandas.DataFrame`` or ``polars.DataFrame``), one\n array for each of open, high, low, close and volume. This can be set with\n the set_input_arrays() method. Which keyed array(s) are used as inputs when\n calling the function is controlled using the input_names property.\n\n This class gets initialized with a TALIB function name and optionally an\n input_arrays object. It provides the following primary functions for\n setting inputs and retrieving results:\n\n ---- input_array/TA-function-parameter set-only functions -----\n - set_input_arrays(input_arrays)\n - set_function_args([input_arrays,] [param_args_andor_kwargs])\n\n Documentation for param_args_andor_kwargs can be seen by printing the\n Function instance or programmatically via the info, input_names and\n parameters properties.\n\n ----- result-returning functions -----\n - the outputs property wraps a method which ensures results are always valid\n - run([input_arrays]) # calls set_input_arrays and returns self.outputs\n - FunctionInstance([input_arrays,] [param_args_andor_kwargs]) # calls set_function_args and returns self.outputs\n Too many price arguments: expected Triangular Moving AverageTriple Exponential Moving AverageTriple Generalized Double Exponential Moving AverageUnknown ErrorUnknown Error (TA_UNKNOWN_ERR)Values represent a lower limitValues represent an upper limitWeighted Moving AverageWilder's Smoothed Moving AverageZero-Lag Exponential Moving Avera""ge] )\n\n.?, ()( [=add_note(any ndarray)aroondown aroonup bars of history, at least begidx nbelementbullpower bearpowercannot pickle %s: a stream handle points into the TA-Lib C library, and does not cross a process boundarydisable%(display_name)s (%(group)s)\nenable (expected fastk fastd function failed with error code gc, got haopen hahigh halow hacloseinphase quadratureinput array has wrong dimensionsinput array lengths are differentinput array type is not double[input_arrays]input_arrays parameter missing required data keyinput must be a numpy array or a pandas or polars Series, not %sinteger (values are -100, 0 or 100)' is deprecated and has no effect: isenabledk d jmacd macdsignal macdhistmama famamin maxminidx maxidx needed (a leading bar that is NaN in any input is not history)no history: the input array is emptynumpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to importplusvi minusvireal integer%s(%s) %s%s.advance%s.out_rangesine leadsineslowk slowdsmi smisignalswinghigh swinglowtalib/_abstract.pxitalib/_common.pxitalib/_func.pxitalib/_stream.pxitalib.collectionstalib.numpytalib.ordereddicttalib.pandastalib.polarstalib.systalib.threadingtalib.warningstoo many input arraysunstable period 'upperband middleband lowerbandACACCBANDSACCBANDS_StreamACCBANDS_Stream.open_and_fillACCBANDS_ValueACOSACOS_StreamACOS_Stream.open_and_fillAC_StreamAC_Stream.open_and_fillADADDADD_StreamADD_Stream.open_and_fillADOSCADOSC_StreamADOSC_Stream.open_and_fillADRADR_StreamADR_Stream.open_and_fillADXADXRADXR_StreamADXR_Stream.open_and_fillADX_StreamADX_Stream.open_and_fillAD_StreamAD_Stream.open_and_fillALLAOAO_StreamAO_Stream.open_and_fillAPOAPO_StreamAPO_Stream.open_and_fillAROONAROONOSCAROONOSC_StreamAROONOSC_Stream.open_and_fillAROON_StreamAROON_Stream.open_and_fillAROON_Value_ARRAY_TYPESASINASIN_StreamASIN_Stream.open_and_fillATANATAN_StreamATAN_Stream.open_and_fillATRATR_StreamATR_Stream.open_and_fillAVGDEVAVGDEV_StreamAVGDEV_Stream.open_and_fillAVGPRICEAV""GPRICE_StreamAVGPRICE_Stream.open_and_fillAllCandleSettingsBBANDSBBANDS_StreamBBANDS_Stream.open_and_fillBBANDS_ValueBETABETA_StreamBETA_Stream.open_and_fillBOPBOP_StreamBOP_Stream.open_and_fillBodyDojiBodyLongBodyShortBodyVeryLongCCICCI_StreamCCI_Stream.open_and_fillCDL2CROWSCDL2CROWS_StreamCDL2CROWS_Stream.open_and_fillCDL3BLACKCROWSCDL3BLACKCROWS_StreamCDL3BLACKCROWS_Stream.open_and_fillCDL3INSIDECDL3INSIDE_StreamCDL3INSIDE_Stream.open_and_fillCDL3LINESTRIKECDL3LINESTRIKE_StreamCDL3LINESTRIKE_Stream.open_and_fillCDL3OUTSIDECDL3OUTSIDE_StreamCDL3OUTSIDE_Stream.open_and_fillCDL3STARSINSOUTHCDL3STARSINSOUTH_StreamCDL3STARSINSOUTH_Stream.open_and_fillCDL3WHITESOLDIERSCDL3WHITESOLDIERS_StreamCDL3WHITESOLDIERS_Stream.open_and_fillCDLABANDONEDBABYCDLABANDONEDBABY_StreamCDLABANDONEDBABY_Stream.open_and_fillCDLADVANCEBLOCKCDLADVANCEBLOCK_StreamCDLADVANCEBLOCK_Stream.open_and_fillCDLBELTHOLDCDLBELTHOLD_StreamCDLBELTHOLD_Stream.open_and_fillCDLBREAKAWAYCDLBREAKAWAY_StreamCDLBREAKAWAY_Stream.open_and_fillCDLCLOSINGMARUBOZUCDLCLOSINGMARUBOZU_StreamCDLCLOSINGMARUBOZU_Stream.open_and_fillCDLCONCEALBABYSWALLCDLCONCEALBABYSWALL_StreamCDLCONCEALBABYSWALL_Stream.open_and_fillCDLCOUNTERATTACKCDLCOUNTERATTACK_StreamCDLCOUNTERATTACK_Stream.open_and_fillCDLDARKCLOUDCOVERCDLDARKCLOUDCOVER_StreamCDLDARKCLOUDCOVER_Stream.open_and_fillCDLDOJICDLDOJISTARCDLDOJISTAR_StreamCDLDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLDOJI_StreamCDLDOJI_Stream.open_and_fillCDLDRAGONFLYDOJICDLDRAGONFLYDOJI_StreamCDLDRAGONFLYDOJI_Stream.open_and_fillCDLENGULFINGCDLENGULFING_StreamCDLENGULFING_Stream.open_and_fillCDLEVENINGDOJISTARCDLEVENINGDOJISTAR_StreamCDLEVENINGDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLEVENINGSTARCDLEVENINGSTAR_StreamCDLEVENINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLGAPSIDESIDEWHITECDLGAPSIDESIDEWHITE_StreamCDLGAPSIDESIDEWHITE_Stream.open_and_fillCDLGRAVESTONEDOJICDLGRAVESTONEDOJI_StreamCDLGRAVESTONEDOJI_Stream.open_and_fillCDLHAMMERCDLHAMMER_StreamCDLHAMMER_Stream.open_and_fillCDLHANGINGMANCDLHANGINGMAN_StreamCDLHANGINGMAN""_Stream.open_and_fillCDLHARAMICDLHARAMICROSSCDLHARAMICROSS_StreamCDLHARAMICROSS_Stream.open_and_fillCDLHARAMI_StreamCDLHARAMI_Stream.open_and_fillCDLHIGHWAVECDLHIGHWAVE_StreamCDLHIGHWAVE_Stream.open_and_fillCDLHIKKAKECDLHIKKAKEMODCDLHIKKAKEMOD_StreamCDLHIKKAKEMOD_Stream.open_and_fillCDLHIKKAKE_StreamCDLHIKKAKE_Stream.open_and_fillCDLHOMINGPIGEONCDLHOMINGPIGEON_StreamCDLHOMINGPIGEON_Stream.open_and_fillCDLIDENTICAL3CROWSCDLIDENTICAL3CROWS_StreamCDLIDENTICAL3CROWS_Stream.open_and_fillCDLINNECKCDLINNECK_StreamCDLINNECK_Stream.open_and_fillCDLINVERTEDHAMMERCDLINVERTEDHAMMER_StreamCDLINVERTEDHAMMER_Stream.open_and_fillCDLKICKINGCDLKICKINGBYLENGTHCDLKICKINGBYLENGTH_StreamCDLKICKINGBYLENGTH_Stream.open_and_fillCDLKICKING_StreamCDLKICKING_Stream.open_and_fillCDLLADDERBOTTOMCDLLADDERBOTTOM_StreamCDLLADDERBOTTOM_Stream.open_and_fillCDLLONGLEGGEDDOJICDLLONGLEGGEDDOJI_StreamCDLLONGLEGGEDDOJI_Stream.open_and_fillCDLLONGLINECDLLONGLINE_StreamCDLLONGLINE_Stream.open_and_fillCDLMARUBOZUCDLMARUBOZU_StreamCDLMARUBOZU_Stream.open_and_fillCDLMATCHINGLOWCDLMATCHINGLOW_StreamCDLMATCHINGLOW_Stream.open_and_fillCDLMATHOLDCDLMATHOLD_StreamCDLMATHOLD_Stream.open_and_fillCDLMORNINGDOJISTARCDLMORNINGDOJISTAR_StreamCDLMORNINGDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLMORNINGSTARCDLMORNINGSTAR_StreamCDLMORNINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLONNECKCDLONNECK_StreamCDLONNECK_Stream.open_and_fillCDLPIERCINGCDLPIERCING_StreamCDLPIERCING_Stream.open_and_fillCDLRICKSHAWMANCDLRICKSHAWMAN_StreamCDLRICKSHAWMAN_Stream.open_and_fillCDLRISEFALL3METHODSCDLRISEFALL3METHODS_StreamCDLRISEFALL3METHODS_Stream.open_and_fillCDLSEPARATINGLINESCDLSEPARATINGLINES_StreamCDLSEPARATINGLINES_Stream.open_and_fillCDLSHOOTINGSTARCDLSHOOTINGSTAR_StreamCDLSHOOTINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLSHORTLINECDLSHORTLINE_StreamCDLSHORTLINE_Stream.open_and_fillCDLSPINNINGTOPCDLSPINNINGTOP_StreamCDLSPINNINGTOP_Stream.open_and_fillCDLSTALLEDPATTERNCDLSTALLEDPATTERN_StreamCDLSTALLEDPATTERN_Stream.open_and_fillCDLSTICKSANDWICHCDLSTICKSANDWICH_StreamCDLSTIC""KSANDWICH_Stream.open_and_fillCDLTAKURICDLTAKURI_StreamCDLTAKURI_Stream.open_and_fillCDLTASUKIGAPCDLTASUKIGAP_StreamCDLTASUKIGAP_Stream.open_and_fillCDLTHRUSTINGCDLTHRUSTING_StreamCDLTHRUSTING_Stream.open_and_fillCDLTRISTARCDLTRISTAR_StreamCDLTRISTAR_S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PyObject *data = NULL; CYTHON_UNUSED_VAR(__Pyx_DecompressString); #endif @@ -305098,12 +305098,12 @@ static int __Pyx_CreateCodeObjects(__pyx_mstatetype *__pyx_mstate) { { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {1, 0, 0, 2, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 215}; PyObject* const varnames[] = {__pyx_mstate->__pyx_n_u_self, __pyx_mstate->__pyx_n_u_local}; - __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[224] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_get_input_arrays, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_gQ_5_q_5_V1_5_U, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[224])) goto bad; + __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[224] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_get_input_arrays, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_WA_5_q_5_V1_5_U, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[224])) goto 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__pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_4uA_e87_4z_q_aq_WE_5_q_E_a_s, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[231])) goto bad; } { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {2, 0, 0, 2, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 398}; @@ -305153,7 +305153,7 @@ static int __Pyx_CreateCodeObjects(__pyx_mstatetype *__pyx_mstate) { { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {1, 0, 0, 12, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 488}; PyObject* const varnames[] = {__pyx_mstate->__pyx_n_u_self, __pyx_mstate->__pyx_n_u_local, __pyx_mstate->__pyx_n_u_input_price_series_names, __pyx_mstate->__pyx_n_u_args, __pyx_mstate->__pyx_n_u_price_series, __pyx_mstate->__pyx_n_u_series, __pyx_mstate->__pyx_n_u_opt_input, __pyx_mstate->__pyx_n_u_value, __pyx_mstate->__pyx_n_u_results, __pyx_mstate->__pyx_n_u_keys, __pyx_mstate->__pyx_n_u_i, __pyx_mstate->__pyx_n_u_output}; - __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[235] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_call_function, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_4_B_q_A_U_q_we1_axq_wgQa_Q_a, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[235])) goto bad; + __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[235] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_call_function, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_4_B_q_A_U_q_gU_axq_wgQa_uA_a, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[235])) goto bad; } { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {3, 0, 0, 4, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 519}; diff --git a/tools/generate_stream.py b/tools/generate_stream.py index d768655f8..fd48fbafd 100644 --- a/tools/generate_stream.py +++ b/tools/generate_stream.py @@ -130,8 +130,8 @@ def parse(name, decls, defaults, output_names): cimport _ta_lib as lib from _ta_lib cimport TA_RetCode, TA_MAType, TA_BAD_PARAM # NOTE: _ta_check_success and InsufficientHistory come from _common.pxi, -# check_array / make_*_array from _func.pxi, and __PANDAS_SERIES / -# __POLARS_SERIES from _abstract.pxi. +# check_array / make_*_array from _func.pxi, and _PANDAS_SERIES / +# _POLARS_SERIES from _abstract.pxi. np.import_array() # Initialize the NumPy C API ''' @@ -173,7 +173,7 @@ def parse(name, decls, defaults, output_names): """What the Function API accepts, through the same checks.""" if isinstance(values, np.ndarray): return check_array(values) - for series in (__PANDAS_SERIES, __POLARS_SERIES): + for series in (_PANDAS_SERIES, _POLARS_SERIES): if series is not None and isinstance(values, series): return check_array(values.to_numpy().astype(float)) raise TypeError("input must be a numpy array or a pandas or polars Series, " @@ -198,15 +198,15 @@ def parse(name, decls, defaults, output_names): cdef _stream_like(tuple sources, object result): pandas = [s for s in sources - if __PANDAS_SERIES is not None and isinstance(s, __PANDAS_SERIES)] + if _PANDAS_SERIES is not None and isinstance(s, _PANDAS_SERIES)] polars = [s for s in sources - if __POLARS_SERIES is not None and isinstance(s, __POLARS_SERIES)] + if _POLARS_SERIES is not None and isinstance(s, _POLARS_SERIES)] if pandas and polars: raise Exception("Cannot mix polars and pandas") if pandas: - return __PANDAS_SERIES(result, index=pandas[0].index) + return _PANDAS_SERIES(result, index=pandas[0].index) if polars: - return __POLARS_SERIES(result) + return _POLARS_SERIES(result) return result