# 重叠研究指标

重叠研究指标是直接叠加在价格图表上的技术指标，提供趋势跟踪和支撑/阻力位信息。

---

## SMA - 简单移动平均线

简单移动平均线计算指定周期内价格的算术平均值，提供价格趋势的平滑表示。

### 公式

$$SMA = \frac{\sum_{i=0}^{n-1} price_i}{n}$$

其中 $n$ 为周期。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | 平均计算的周期数 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (SMA) |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(period) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import SMA

# Object-oriented API
sma = SMA(period=20)
result = sma.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"SMA: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible API
from techkit import talib_compat as ta
sma_values = ta.SMA(close_prices, timeperiod=20)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const tk = require('techkit');

// Streaming API
const sma = tk.sma(20);
const result = sma.update(closePrice);

// Batch API
const values = tk.SMA(closePrices, 20);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
#include <techkit/techkit.hpp>

techkit::SMA sma(20);
auto result = sma.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
#include <techkit/techkit_c.h>

tk_indicator sma = tk_sma_new(20);
tk_result r = tk_update(sma, closePrice);
tk_free(sma);
```
:::

::::

### 交易应用

- **趋势识别**: 价格在 SMA 上方 = 上升趋势，下方 = 下降趋势
- **支撑/阻力**: SMA 作为动态支撑/阻力位
- **交叉信号**: 价格穿越 SMA 表示潜在趋势变化
- **多时间框架**: 使用不同周期（50、200）进行多时间框架分析

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 5-10 | 短期趋势，剥头皮交易 |
| 20 | 标准短期趋势 |
| 50 | 中期趋势 |
| 200 | 长期趋势，主要支撑/阻力 |

---

## EMA - 指数移动平均线

指数移动平均线对近期价格赋予更大权重，使其对价格变化的响应比 SMA 更快。

### 公式

$$EMA_t = \alpha \times price_t + (1 - \alpha) \times EMA_{t-1}$$

其中 $\alpha = \frac{2}{period + 1}$（平滑因子）。

第一个 EMA 值使用前 `period` 个值的 SMA 初始化。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | 平滑计算的周期数 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (EMA) |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(1) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import EMA

ema = EMA(period=20)
result = ema.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"EMA: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
ema_values = ta.EMA(close_prices, timeperiod=20)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const ema = tk.ema(20);
const result = ema.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::EMA ema(20);
auto result = ema.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator ema = tk_ema_new(20);
tk_result r = tk_update(ema, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **更快响应**: EMA 对价格变化的反应比 SMA 更快
- **趋势跟踪**: 使用 EMA 交叉作为入场/出场信号
- **金叉/死叉**: EMA(50) 穿越 EMA(200) 表示主要趋势变化
- **支撑/阻力**: EMA 提供动态支撑/阻力位

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 9-12 | 短期动量 |
| 21-26 | 中期趋势 |
| 50 | 长期趋势 |
| 200 | 主要趋势过滤器 |

---

## WMA - 加权移动平均线

加权移动平均线对近期价格赋予线性递增的权重，在 SMA 和 EMA 的响应性之间提供折中。

### 公式

$$WMA = \frac{\sum_{i=0}^{n-1} (n-i) \times price_i}{\frac{n(n+1)}{2}}$$

其中最近的价格权重为 $n$，第二近的价格权重为 $n-1$，以此类推。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | 平均计算的周期数 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (WMA) |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(period) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import WMA

wma = WMA(period=20)
result = wma.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"WMA: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
wma_values = ta.WMA(close_prices, timeperiod=20)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const wma = tk.wma(20);
const result = wma.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::WMA wma(20);
auto result = wma.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator wma = tk_wma_new(20);
tk_result r = tk_update(wma, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **平衡平滑**: 滞后小于 SMA，稳定性高于 EMA
- **趋势确认**: 与其他指标结合使用进行趋势确认
- **支撑/阻力**: WMA 水平可作为支撑/阻力

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 10-20 | 短期趋势 |
| 30-50 | 中期趋势 |

---

## DEMA - 双指数移动平均线

双指数移动平均线通过应用两次 EMA 并从两倍的第一 EMA 中减去第二 EMA 来减少滞后。

### 公式

$$DEMA = 2 \times EMA(price) - EMA(EMA(price))$$

此公式在保持趋势跟踪特性的同时减少滞后。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | 两次计算的 EMA 周期 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (DEMA) |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(1) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import DEMA

dema = DEMA(period=20)
result = dema.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"DEMA: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
dema_values = ta.DEMA(close_prices, timeperiod=20)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const dema = tk.dema(20);
const result = dema.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::DEMA dema(20);
auto result = dema.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator dema = tk_dema_new(20);
tk_result r = tk_update(dema, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **减少滞后**: DEMA 对价格变化的响应比 EMA 更快
- **趋势跟踪**: 非常适合早期捕捉趋势变化
- **交叉信号**: DEMA 交叉提供及时的入场/出场信号

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 10-15 | 短期动量 |
| 20-30 | 中期趋势 |

---

## TEMA - 三重指数移动平均线

三重指数移动平均线应用三重平滑以进一步减少滞后，同时保持趋势跟踪特性。

### 公式

$$TEMA = 3 \times EMA_1 - 3 \times EMA_2 + EMA_3$$

其中：
- $EMA_1 = EMA(price, period)$
- $EMA_2 = EMA(EMA_1, period)$
- $EMA_3 = EMA(EMA_2, period)$

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | 所有计算的 EMA 周期 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (TEMA) |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(1) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import TEMA

tema = TEMA(period=20)
result = tema.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"TEMA: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
tema_values = ta.TEMA(close_prices, timeperiod=20)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const tema = tk.tema(20);
const result = tema.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::TEMA tema(20);
auto result = tema.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator tema = tk_tema_new(20);
tk_result r = tk_update(tema, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **最小滞后**: TEMA 在指数移动平均线中滞后最小
- **趋势跟踪**: 非常适合快速变化的市场
- **敏感**: 在震荡市场中更容易出现假信号

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 5-10 | 极短期动量 |
| 15-20 | 短期趋势 |

---

## KAMA - 考夫曼自适应移动平均线

考夫曼自适应移动平均线根据市场效率调整其平滑因子，在趋势市场中更敏感，在震荡市场中较不敏感。

### 公式

$$KAMA_t = KAMA_{t-1} + SC \times (price_t - KAMA_{t-1})$$

其中：
- $ER = \frac{|price_t - price_{t-period}|}{\sum_{i=1}^{period} |price_i - price_{i-1}|}$（效率比率）
- $SC = \left[ER \times (fast - slow) + slow\right]^2$
- $fast = \frac{2}{2+1} = 0.6667$（快速平滑常数）
- $slow = \frac{2}{30+1} = 0.0645$（慢速平滑常数）

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 10 | 1-100000 | 效率比率计算的周期 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (KAMA) |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(period) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import KAMA

kama = KAMA(period=10)
result = kama.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"KAMA: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
kama_values = ta.KAMA(close_prices, timeperiod=10)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const kama = tk.kama(10);
const result = kama.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::KAMA kama(10);
auto result = kama.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator kama = tk_kama_new(10);
tk_result r = tk_update(kama, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **自适应平滑**: 自动适应市场条件
- **趋势跟踪**: 在趋势市场中更敏感
- **噪音减少**: 在震荡市场中较不敏感，减少假信号
- **支撑/阻力**: KAMA 水平作为动态支撑/阻力

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 10 | 标准自适应平滑 |
| 20-30 | 长期自适应趋势 |

---

## TRIMA - 三角移动平均线

三角移动平均线应用两次 SMA，创建具有三角权重函数的更平滑平均值。

### 公式

$$TRIMA = SMA(SMA(price, \lceil n/2 \rceil), \lfloor n/2 \rfloor + 1)$$

对于偶数周期：$TRIMA = SMA(SMA(price, n/2+1), n/2)$
对于奇数周期：$TRIMA = SMA(SMA(price, (n+1)/2), (n+1)/2)$

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | 三角平滑的总周期 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (TRIMA) |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(period) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import TRIMA

trima = TRIMA(period=20)
result = trima.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"TRIMA: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
trima_values = ta.TRIMA(close_prices, timeperiod=20)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const trima = tk.trima(20);
const result = trima.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::TRIMA trima(20);
auto result = trima.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator trima = tk_trima_new(20);
tk_result r = tk_update(trima, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **平滑趋势**: TRIMA 提供非常平滑的趋势线
- **滞后**: 滞后大于 SMA 但输出更平滑
- **支撑/阻力**: 强支撑/阻力位

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 20-30 | 中期平滑趋势 |
| 50 | 长期平滑趋势 |

---

## T3 - 三重指数移动平均线（Tilson）

T3 移动平均线使用广义 DEMA（GD）方法应用三次，提供平滑输出并减少滞后。

### 公式

T3 使用六个 EMA，系数为：
- $c_1 = -v^3$
- $c_2 = 3v^2 + 3v^3$
- $c_3 = -6v^2 - 3v - 3v^3$
- $c_4 = 1 + 3v + v^3 + 3v^2$

其中 $v$ 为成交量因子（默认 0.7）。

$$T3 = c_1 \times EMA_6 + c_2 \times EMA_5 + c_3 \times EMA_4 + c_4 \times EMA_3$$

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | T3 计算的 EMA 周期 |
| volume_factor | double | 0.7 | 0.0-1.0 | 平滑因子（v 因子） |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (T3) |
| 回看 | 6 × (period - 1) |
| 内存 | O(1) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import T3

t3 = T3(period=20, volume_factor=0.7)
result = t3.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"T3: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
t3_values = ta.T3(close_prices, timeperiod=20, vfactor=0.7)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const t3 = tk.t3(20, 0.7);
const result = t3.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::T3 t3(20, 0.7);
auto result = t3.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator t3 = tk_t3_new(20, 0.7);
tk_result r = tk_update(t3, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **平滑且低滞后**: T3 提供平滑输出且滞后最小
- **成交量因子**: 较低的 v 因子（0.5-0.6）= 更平滑，较高的（0.8-0.9）= 更敏感
- **趋势跟踪**: 非常适合趋势识别

### 常用参数值

| 周期 | 成交量因子 | 使用场景 |
|------|------------|----------|
| 10-15 | 0.7 | 短期趋势 |
| 20-30 | 0.7 | 中期趋势 |
| 20 | 0.5 | 非常平滑的趋势 |
| 20 | 0.9 | 更敏感的趋势 |

---

## BBANDS - 布林带

布林带由中间带（SMA）和两个基于标准差的外带组成，提供动态支撑/阻力位和波动率信息。

### 公式

$$Middle = SMA(close, period)$$

$$Upper = Middle + nbdev_{up} \times \sigma$$

$$Lower = Middle - nbdev_{down} \times \sigma$$

其中 $\sigma$ 为周期内价格的标准差。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | 中间带的 SMA 周期 |
| nbdev_up | double | 2.0 | 0.1-10.0 | 上带的标准差倍数 |
| nbdev_down | double | 2.0 | 0.1-10.0 | 下带的标准差倍数 |
| matype | int | 0 | 0-8 | 移动平均类型（0=SMA，1=EMA 等） |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 三个值（上、中、下） |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(period) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import BBANDS

bbands = BBANDS(period=20, std_dev_up=2.0, std_dev_down=2.0)
result = bbands.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"Upper: {result.upper:.2f}, Middle: {result.middle:.2f}, Lower: {result.lower:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
upper, middle, lower = ta.BBANDS(close_prices, timeperiod=20, nbdevup=2.0, nbdevdn=2.0)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const bbands = tk.bbands(20, 2.0, 2.0);
const result = bbands.update(closePrice);
// result.upper, result.middle, result.lower
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::BBANDS bbands(20, 2.0, 2.0);
auto result = bbands.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator bbands = tk_bbands_new(20, 2.0, 2.0);
tk_bbands_result r = tk_bbands_update(bbands, closePrice);
// r.upper, r.middle, r.lower
```
:::

::::

### 交易应用

- **波动率指标**: 带宽表示波动率（更宽 = 更波动）
- **超买/超卖**: 价格触及上带 = 超买，下带 = 超卖
- **挤压**: 窄带表示低波动率，通常预示着大幅波动
- **支撑/阻力**: 带作为动态支撑/阻力位
- **均值回归**: 价格倾向于回归中间带

### 常用参数值

| 周期 | nbdev | 使用场景 |
|------|-------|----------|
| 20 | 2.0 | 标准布林带 |
| 20 | 1.5 | 更紧的带，更多信号 |
| 20 | 2.5 | 更宽的带，更少信号 |
| 10 | 2.0 | 短期波动率 |

---

## SAR - 抛物线止损和反转

抛物线 SAR 提供跟踪止损位和趋势反转信号，随着趋势加速，SAR 点向价格靠近。

### 公式

对于上升趋势：
$$SAR_t = SAR_{t-1} + AF \times (EP - SAR_{t-1})$$

其中：
- $EP$ = 极值点（上升趋势中的最高价）
- $AF$ = 加速因子（从 `acceleration` 开始，达到新 EP 时增加 `acceleration`，上限为 `maximum`）

对于下降趋势，公式反转（使用最低价作为 EP）。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| acceleration | double | 0.02 | 0.001-0.1 | 初始加速因子 |
| maximum | double | 0.20 | 0.01-1.0 | 最大加速因子 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | OHLC（最高价、最低价） |
| 输出 | 单个值（SAR 价格水平） |
| 回看 | 1 |
| 内存 | O(1) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import SAR

sar = SAR(acceleration=0.02, maximum=0.20)
result = sar.update_ohlcv(open, high, low, close)
if result.valid:
    print(f"SAR: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
sar_values = ta.SAR(high, low, acceleration=0.02, maximum=0.20)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const sar = tk.sar(0.02, 0.20);
const result = sar.updateOHLCV({open, high, low, close});
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::SAR sar(0.02, 0.20);
techkit::OHLCV bar{open, high, low, close, volume};
auto result = sar.update(bar);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator sar = tk_sar_new(0.02, 0.20);
tk_ohlcv bar = {open, high, low, close, volume};
tk_result r = tk_update_ohlcv(sar, &bar);
```
:::

::::

### 交易应用

- **跟踪止损**: SAR 提供动态跟踪止损位
- **趋势跟踪**: SAR 低于价格 = 上升趋势，高于 = 下降趋势
- **反转信号**: 价格穿越 SAR 表示趋势反转
- **止损**: 使用 SAR 作为止损位
- **加速**: 更高的加速 = 更紧的止损，更多反转

### 常用参数值

| 加速 | 最大 | 使用场景 |
|------|------|----------|
| 0.02 | 0.20 | 标准 SAR（最常见） |
| 0.01 | 0.10 | 更慢，更宽的止损 |
| 0.03 | 0.30 | 更快，更紧的止损 |

---

## MIDPOINT - 周期中点

中点指标计算指定周期内最高价和最低价之间的中点。

### 公式

$$MIDPOINT = \frac{highest + lowest}{2}$$

其中 `highest` 和 `lowest` 为周期内的最高和最低收盘价。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 14 | 1-100000 | 最高/最低计算的周期数 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值（中点） |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(period) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import MIDPOINT

midpoint = MIDPOINT(period=14)
result = midpoint.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"MidPoint: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
midpoint_values = ta.MIDPOINT(close_prices, timeperiod=14)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const midpoint = tk.midpoint(14);
const result = midpoint.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::MIDPOINT midpoint(14);
auto result = midpoint.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator midpoint = tk_midpoint_new(14);
tk_result r = tk_update(midpoint, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **支撑/阻力**: 中点作为支撑/阻力位
- **区间交易**: 在震荡市场中很有用
- **价格位置**: 比较当前价格与中点以判断在区间中的位置

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 14 | 标准中点 |
| 20-30 | 长期中点 |

---

## MIDPRICE - 周期中点价格

中点价格指标计算最高价和最低价之间的中点（使用最高价和最低价，而非收盘价）。

### 公式

$$MIDPRICE = \frac{highest\_high + lowest\_low}{2}$$

其中 `highest_high` 和 `lowest_low` 为周期内的最高最高价和最低最低价。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 14 | 1-100000 | 最高/最低计算的周期数 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | OHLC（最高价、最低价） |
| 输出 | 单个值（中点价格） |
| 回看 | period - 1 |
| 内存 | O(period) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import MIDPRICE

midprice = MIDPRICE(period=14)
result = midprice.update_ohlcv(open, high, low, close)
if result.valid:
    print(f"MidPrice: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
midprice_values = ta.MIDPRICE(high, low, timeperiod=14)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const midprice = tk.midprice(14);
const result = midprice.updateOHLCV({open, high, low, close});
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::MIDPRICE midprice(14);
techkit::OHLCV bar{open, high, low, close, volume};
auto result = midprice.update(bar);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator midprice = tk_midprice_new(14);
tk_ohlcv bar = {open, high, low, close, volume};
tk_result r = tk_update_ohlcv(midprice, &bar);
```
:::

::::

### 交易应用

- **真实区间中点**: 使用实际最高/最低区间，比 MidPoint 更准确
- **支撑/阻力**: 中点价格提供支撑/阻力位
- **区间分析**: 比较当前价格与中点价格以判断区间位置

### 常用周期值

| 周期 | 使用场景 |
|------|----------|
| 14 | 标准中点价格 |
| 20-30 | 长期中点价格 |

---

## MA - 移动平均线（通用）

MA 函数是一个通用包装器，支持多种移动平均类型，允许在不同 MA 算法之间轻松切换。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| period | int | 20 | 1-100000 | 周期数 |
| matype | int | 0 | 0-8 | 移动平均类型（见下表） |

### MA 类型值

| 值 | 类型 | 描述 |
|----|------|------|
| 0 | SMA | 简单移动平均线 |
| 1 | EMA | 指数移动平均线 |
| 2 | WMA | 加权移动平均线 |
| 3 | DEMA | 双指数移动平均线 |
| 4 | TEMA | 三重指数移动平均线 |
| 5 | TRIMA | 三角移动平均线 |
| 6 | KAMA | 考夫曼自适应移动平均线 |
| 7 | MAMA | MESA 自适应移动平均线 |
| 8 | T3 | 三重指数移动平均线（T3） |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值 (MA) |
| 回看 | 取决于 matype（通常为 period - 1） |
| 内存 | 取决于 matype |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import MA

# Use SMA (matype=0)
ma = MA(period=20, matype=0)
result = ma.update(close_price)

# Use EMA (matype=1)
ma = MA(period=20, matype=1)
result = ma.update(close_price)

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
ma_values = ta.MA(close_prices, timeperiod=20, matype=0)  # SMA
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const ma = tk.ma(20, 0);  // period=20, matype=0 (SMA)
const result = ma.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::MA ma(20, techkit::MA_SMA);
auto result = ma.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator ma = tk_ma_new(20, TK_MA_SMA);
tk_result r = tk_update(ma, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **灵活的 MA 选择**: 无需更改代码即可在不同 MA 类型之间切换
- **策略测试**: 测试不同 MA 类型以获得最佳性能
- **兼容性**: 匹配 TA-Lib 的 MA 函数接口

---

## MAVP - 可变周期移动平均线

MAVP 指标计算每个 K 线周期都变化的移动平均线，允许基于市场条件进行自适应平滑。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| min_period | int | 2 | 1-100000 | 允许的最小周期 |
| max_period | int | 30 | 1-100000 | 允许的最大周期 |
| matype | int | 0 | 0-8 | 移动平均类型（见 MA 部分） |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 + 周期值（每个 K 线） |
| 输出 | 单个值（可变周期 MA） |
| 回看 | max_period - 1 |
| 内存 | O(max_period) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import MAVP

mavp = MAVP(min_period=2, max_period=30, matype=0)
# Each update requires both price and period
result = mavp.update_with_period(close_price, period_value)

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
ma_values = ta.MAVP(close_prices, periods_array, minperiod=2, maxperiod=30, matype=0)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const mavp = tk.mavp(2, 30, 0);
const result = mavp.updateWithPeriod(closePrice, periodValue);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::MAVP mavp(2, 30, techkit::MA_SMA);
auto result = mavp.updateWithPeriod(closePrice, periodValue);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator mavp = tk_mavp_new(2, 30, TK_MA_SMA);
tk_result r = tk_mavp_update(mavp, closePrice, periodValue);
```
:::

::::

### 交易应用

- **自适应平滑**: 周期适应市场波动率
- **基于波动率**: 在波动市场中使用更高周期，在平静市场中使用更低周期
- **自定义逻辑**: 基于指标实现自己的周期选择逻辑

### 常用参数值

| min_period | max_period | matype | 使用场景 |
|------------|------------|--------|----------|
| 2 | 30 | 0 (SMA) | 标准可变 MA |
| 5 | 50 | 1 (EMA) | 长期可变 MA |

---

## MAMA - MESA 自适应移动平均线

MESA 自适应移动平均线使用希尔伯特变换检测周期，并相应地调整平滑因子。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| fastlimit | double | 0.5 | 0.01-0.99 | 快速平滑的上限 |
| slowlimit | double | 0.05 | 0.01-0.99 | 慢速平滑的下限 |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 两个值（mama, fama） |
| 回看 | 32（近似） |
| 内存 | O(1) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import MAMA

mama = MAMA(fastlimit=0.5, slowlimit=0.05)
result = mama.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"MAMA: {result.mama:.2f}, FAMA: {result.fama:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
mama, fama = ta.MAMA(close_prices, fastlimit=0.5, slowlimit=0.05)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const mama = tk.mama(0.5, 0.05);
const result = mama.update(closePrice);
// result.mama, result.fama
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::MAMA mama(0.5, 0.05);
auto result = mama.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator mama = tk_mama_new(0.5, 0.05);
tk_mama_result r = tk_mama_update(mama, closePrice);
// r.mama, r.fama
```
:::

::::

### 交易应用

- **基于周期的自适应**: 自动适应市场周期
- **MAMA/FAMA 交叉**: MAMA 穿越 FAMA 提供入场/出场信号
- **趋势跟踪**: 非常适合趋势跟踪策略
- **快/慢限制**: 调整限制以控制自适应速度

### 常用参数值

| fastlimit | slowlimit | 使用场景 |
|-----------|-----------|----------|
| 0.5 | 0.05 | 标准 MAMA（最常见） |
| 0.6 | 0.04 | 更快自适应 |
| 0.4 | 0.06 | 更慢自适应 |

---

## HT_TRENDLINE - 希尔伯特变换瞬时趋势线

HT_TRENDLINE 使用希尔伯特变换创建适应市场周期的平滑趋势线，提供无滞后的趋势指标。

### 参数

无需参数。

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | 收盘价 |
| 输出 | 单个值（趋势线） |
| 回看 | 32（近似） |
| 内存 | O(1) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import HT_TRENDLINE

ht_trendline = HT_TRENDLINE()
result = ht_trendline.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"HT Trendline: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
trendline_values = ta.HT_TRENDLINE(close_prices)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const ht_trendline = tk.ht_trendline();
const result = ht_trendline.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::HT_TRENDLINE ht_trendline;
auto result = ht_trendline.update(closePrice);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator ht_trendline = tk_ht_trendline_new();
tk_result r = tk_update(ht_trendline, closePrice);
```
:::

::::

### 交易应用

- **无滞后趋势**: HT_TRENDLINE 与传统 MA 相比滞后最小
- **周期自适应**: 自动适应市场周期
- **趋势识别**: 价格在趋势线上方 = 上升趋势，下方 = 下降趋势
- **支撑/阻力**: 趋势线作为动态支撑/阻力

---

## SAREXT - 抛物线 SAR 扩展

SAREXT（抛物线 SAR 扩展）提供对 SAR 行为的增强控制，具有针对多头和空头头寸的独立加速因子，以及用于微调的附加参数。

### 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|------|------|--------|------|------|
| start_value | double | 0.0 | 任意 | 初始 SAR 值（0 = 自动检测） |
| offset_on_reverse | double | 0.0 | 任意 | 趋势反转时添加/减去的偏移量 |
| accel_init_long | double | 0.02 | 0.001-0.1 | 多头头寸的初始 AF |
| accel_long | double | 0.02 | 0.001-0.1 | 多头头寸的 AF 增量 |
| accel_max_long | double | 0.20 | 0.01-1.0 | 多头头寸的最大 AF |
| accel_init_short | double | 0.02 | 0.001-0.1 | 空头头寸的初始 AF |
| accel_short | double | 0.02 | 0.001-0.1 | 空头头寸的 AF 增量 |
| accel_max_short | double | 0.20 | 0.01-1.0 | 空头头寸的最大 AF |

### 特性

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 输入 | OHLC（最高价、最低价） |
| 输出 | 单个值（SAR 价格水平） |
| 回看 | 1 |
| 内存 | O(1) |

### API 使用

::::{tab-set}

:::{tab-item} Python
```python
from techkit import SAREXT

sarext = SAREXT(
    start_value=0.0,
    offset_on_reverse=0.0,
    accel_init_long=0.02,
    accel_long=0.02,
    accel_max_long=0.20,
    accel_init_short=0.02,
    accel_short=0.02,
    accel_max_short=0.20
)
result = sarext.update_ohlcv(open, high, low, close)
if result.valid:
    print(f"SAREXT: {result.value:.2f}")

# TA-Lib compatible
from techkit import talib_compat as ta
sar_values = ta.SAREXT(
    high, low,
    startvalue=0.0, offsetonreverse=0.0,
    accelerationinitlong=0.02, accelerationlong=0.02, accelerationmaxlong=0.20,
    accelerationinitshort=0.02, accelerationshort=0.02, accelerationmaxshort=0.20
)
```
:::

:::{tab-item} Node.js
```javascript
const sarext = tk.sarext(0.0, 0.0, 0.02, 0.02, 0.20, 0.02, 0.02, 0.20);
const result = sarext.updateOHLCV({open, high, low, close});
```
:::

:::{tab-item} C++
```cpp
techkit::SAREXT sarext(0.0, 0.0, 0.02, 0.02, 0.20, 0.02, 0.02, 0.20);
techkit::OHLCV bar{open, high, low, close, volume};
auto result = sarext.update(bar);
```
:::

:::{tab-item} C
```c
tk_indicator sarext = tk_sarext_new(
    0.0, 0.0, 0.02, 0.02, 0.20, 0.02, 0.02, 0.20
);
tk_ohlcv bar = {open, high, low, close, volume};
tk_result r = tk_update_ohlcv(sarext, &bar);
```
:::

::::

### 交易应用

- **非对称止损**: 多头与空头头寸的不同加速
- **自定义初始化**: 为特定入场点设置 start_value
- **反转偏移**: offset_on_reverse 在趋势反转时调整 SAR
- **高级控制**: 为特定交易策略微调 SAR 行为

### 常用参数值

| 使用场景 | 多头 AF | 空头 AF | 备注 |
|----------|---------|---------|------|
| 标准 | 0.02/0.20 | 0.02/0.20 | 与常规 SAR 相同 |
| 更紧的多头止损 | 0.03/0.30 | 0.02/0.20 | 多头头寸的更快止损 |
| 更紧的空头止损 | 0.02/0.20 | 0.03/0.30 | 空头头寸的更快止损 |

---

## 相关指标

- **价格转换**: AVGPRICE, MEDPRICE, TYPPRICE, WCLPRICE
- **统计**: STDDEV, VAR 用于基于波动率的带
- **周期指标**: HT_TRENDLINE 使用希尔伯特变换进行周期检测