如何深入学习Lua？
我们公司基于本身的游戏引擎，使用Lua开发游戏，看不到引擎源代码，一切都是封装好了的。Lua很容易上手，公司招聘一个新人，一两周就能上手。写Lua脚本，感觉没什么技术挑战，感觉这样长久待下去，本身的职业和技术成长会很没用前途，请问我该怎么办？ 跳槽好呢？还是做好目前的工作深入学习Lua以及相关技术? 技术大牛们是怎么对待Lua的？ Lua. URL: http://www.lua.org/这次读的是 Lua 官方的文档。之前已经读过 Roberto Ierusalimschy 之 Programming in Lua 但那是比较早期的免费版本，没有涉及 Lua 后续更新的内容。况且，再完善的书在语法和库函数的细节上也不可能和官方文档相比。因而这次又浏览了一下 Lua 的官方文档。
Lua 官方文档大致分两部分。第一部分是对语法、语义以及虚拟机运行原理的介绍。这一部分写得就像一本入门教科书，只不过内容编排更加贴近语言的知识结构本书。第二部分则是对 Lua 标准库的介绍。需要注意的是， Lua 的标准库分为两个部分，一部分是 Lua 语言内部调用的标注库。一部分则是 提供给 C 的 Lua-C API，提供 Lua-C API 是为了方便从 C 中操作或调用 Lua。能让 C 语言方便地调用 Lua 程序，并与之集成是 Lua 设计的初始目标之一。
相比于 Programming in Lua 这本书的旧版，官方文档除了在函数和语法细节上介绍得更全面以外。还介绍了新版本的一些新功能。比较重要的我认为有两点：其一是对二进制操作的支持，其二是对 UTF 的支持。这两点都是不破坏 Lua 原有紧凑性前提下的重要功能扩充。
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欢迎关注我的公众号，微信搜索：知则 可以阅读《 Lua程序设计》。
这本书是由 Lua 语言作者亲自撰写的。权威，不枯燥，书中还有一些使用 Lua 的高阶技巧。每章后还附有习题，网上可以找到习题的答案，可以在学习完每章节后，上机实践完成习题，这样有助于理解 Lua 中的一些概念。
看书学习还不够，只有自己写才会真的理解。 这本书比较偏向于阐释 Lua 本身，想要更多了解 Lua 的真实使用场景，可以阅读一些 Lua 语言的项目源码。自荐一下，比如 Apache APISIX。 根据你的兴趣，把它用到你的兴趣中来，既提升你的兴趣，还提升你的Lua的技术。
比如，我用Lua来搞技术分析，性能又好，还避免了C++的诸多缺点。
C++开发通达信的dll指标公式非常麻烦，需要dll编译、dll解绑然后捆绑之类繁琐操作，，有一定点更改就要这么重新来一遍；而且C++的语法一般也比较复杂，内存操作也有一定危险，那么脚本语言就没有这么繁琐了。
在下面这篇文章里，我基于JavaScript和Lua做了基于脚本的通达信dll指标，免去了以上麻烦。
tonyblackwhite：JavaScript和LUA脚本语言通达信DLL公式开发本文基于LUA开发了经典的考夫曼自适应均线通达信Dll指标。
考夫曼自适应移动平均线(KAMA)
考夫曼的适应性移动平均指数(KAMA)是由Perry Kaufman开发的一种智能移动平均指数。强大的趋势跟踪指示器基于指数移动平均线(EMA)计算，对趋势和波动都有反映。当噪音很低时，它会紧跟价格，当价格波动时，它会消除噪音。和所有移动平均线一样，KAMA可以用来观察趋势。价格交叉它表明一个趋势发生变化。价格也可以从KAMA反弹，因此它可以作为动态支撑和阻力。它经常与其他信号和分析技术结合使用。
本文的KAMA均线的算法来自考夫曼本人编写的《交易系统与方法》。
就是这本：
当然，可以提醒大家的是，中文版翻译得有点难懂，考夫曼本人对有些指标的算法也写得比较简单，因此许多指标可能做不出来，推荐看原版。
第5版长这样
第6版长这样
在通达信Lua版dll对应的文件tdxdlllua1.lua中输入如下代码：
function zeros(n)
delt={};
for i=1,n do
delt=0;
end
return delt;
end
function ta.AMA(PRICE,n,Nf,Ns)
local len=#PRICE;
local direction=zeros(len);
for i=n+1 ,len do
direction=PRICE-PRICE;
end
volatility=zeros(len);
delt={};
delt=0;
for i=2,len do
delt=math.abs(PRICE-PRICE);
end
for i=n,len do
local sum=0;
for j=1,n do
sum=sum+delt;
end
volatility=sum;
end
fastest=2./(Nf+1.);
slowest=2./(Ns+1.);
ER=zeros(len);
smooth=zeros(len);
c=zeros(len);
for i=n+1,len do
ER=math.abs(direction)/volatility;
smooth=ER*(fastest-slowest)+slowest;
c=smooth*smooth;
end
ama=zeros(len);
ama=PRICE;
for i=n+1,len do
ama=ama+c*(PRICE-ama);
end
return ama;
end
local n=10;
local Nf=2;
local Ns=30;
out =AMA(A,n,Nf,Ns); 这里我捆绑了通达信的5号dll。效果如图：
应用效果如下，这里我用于上证指数（数据截止2021年8月10日），选择的“主图叠加”，可以看出，KAMA对于趋势跟踪得相当完美：
这里Lua版的计算结果和JS版的效果完全一样。二者语法也相当接近，都能很好的完成计算。当然Lua脚本的计算性能要更好，因为Luajit很强大。
JS版的见这篇：
<a href="http://zhuanlan.zhihu.com/p/398442806" data-draft-node="block" data-draft-type="link-card" data-image="http://pic2.zhimg.com/v2-12cbfbe6d5aaf2f531db317d33ea9d3d_ipico.jpg" data-image-width="800" data-image-height="800" class="internal">tonyblackwhite：通达信dll之JavaScript版考夫曼自适应均线需要进一步指出的是，本文的算法结果与TA-lib的卡夫曼自适应均线的计算结果完全一致。
但是这里为了demo，算法基本是由伪代码直译过来的，没有加入任何优化，因此性能应该是不如TA-lib的，但是在通达信上的测试表明，做分析完全够用了，没有出现性能不够卡顿情况。
当然，不怕麻烦，完全可以直接用C++调用TA-lib，然后制作通达信dll指标。
当然Luajit有ffi，lua有cffi，二者都可以直接调用TA-lib的dll，也很方便。Lua语言本来就是个C语言的调包侠。有兴趣可以私我或者加Q：2795035196。 lua语言虽然精巧，但是麻雀虽小，五脏俱全，是一门非常有研究价值的语言，如果想深入研究lua语言，理解它是怎么构建的，是非常有意义的，刚好今天在另一个问题上回答了如何构建lua解释器，在这里做一下搬运工
如何自己手动编写一个lua解释器？以上。 如果你喜欢技术就去做深入研究，找相关工作去做。
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