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想看期货波动，平均真实波幅（ATR）和历史波动率（HV）都能提供信息，却不宜拿两个数直接比较谁大谁小。你若关心一段行情通常跨过多少报价距离，与关心收盘价格的比例变化有多分散，实际上是在问不同的问题。

前一个问题更贴近ATR的价格尺度，后一个更贴近历史波动率的收盘变化尺度。选择的关键不是哪个名字听起来更专业，而是它保留了什么输入、最后这个数能帮你解释什么。TqSdk分别提供这两类计算入口，适合把它们各自的用途放清楚。

关心报价距离，ATR保留的是幅度这一面

ATR的基础是真实波幅TR。TqSdk的ta.ATR(df, n)返回tr和atr两列；在3.10.4实现中，先计算每根TR，再对TR作n期简单移动平均得到ATR。

单根TR取以下三个距离中的最大值：本根最高价减最低价、最高价与前收盘价之差的绝对值、最低价与前收盘价之差的绝对值。因此，它不只看本根高低差，也把本根价格与前一根收盘价的位置关系纳入考虑。

如果你的问题是“最近这些K线通常跨过多大的报价距离”，这种构造就很贴切。它保留价格单位，能帮助你理解图上一段幅度相对过去波幅处在什么位置，而不必把每个价格距离都直接称为百分比波动。

但ATR不是未来每根K线必须遵守的活动半径。过去的平均幅度可以作为观察参照，不等于下一根最高、最低价的保证，更不会单独给出最优止损距离。

关心比例变化，历史波动率看另一组关系

历史波动率更关注过去收盘价格的相邻比例变化及其离散程度。TqSdk的tafunc.get_his_volatility(df, quote)以K线序列和该序列对应合约的Quote为输入，返回一个浮点数。

这里的Quote不只是装饰参数。相应实现除收盘价外，还使用K线周期，并在合约匹配、适用时结合交易时段进行缩放。比较不同计算结果，应保持窗口、周期、对应合约及时段口径可比，不能只把两条不同周期的收盘序列塞进去，就默认数值已经处在同一种尺度上。

如果你要研究的是“价格相对自身水平怎样变化”，历史波动率比直接拿一段报价距离更对题。它不是价格高低的平均值，也不是把ATR随手除以某个价格就能无条件替代的东西。

这种指标仍来自过去样本。历史比例波动较大，不能直接改写成下一天必然波动多少，也没有给出未来某个区间的确定概率。

收盘走法一样，盘中范围仍可能不同

用一组纸面样本能看清两种输入的差别。假设同一合约、相同周期和时段，所看范围的收盘价都依次为100、101、100、102；只改变末根K线的最高、最低价，其他条件保持一致：

末根前收为100。较窄样本的三个距离是4、3、1，最大为4；较宽样本的三个距离是20、10、10，最大为20。末根都收在102，但单根真实波幅明显不同。

表中的4与20只是单根TR，不是整段ATR。ATR还要按照选定n根TR取平均，不能只给出一根范围，就把这个数改名成平均真实波幅。

另一方面，两份样本的收盘路径没有变化。保持相同周期、窗口和交易时段口径，仅改变高低价，不会改变上述历史波动率计算所用的收盘变化输入。这正是两种观察值得并存的原因：收盘这一面相同，并不等于盘中覆盖范围也相同。

这组样本不提供ATR或历史波动率的完整数值。它说明的是依赖关系：想保留高低价及前收带来的距离信息，不能只看收盘比例变化；想比较收盘变化的尺度，也不应把一个报价距离直接当成相同含义的数。

按你的观察需求选，而不是给两个原值排名

可以把选择放在具体问题上：

ATR采用原合约的报价尺度，历史波动率采用比例波动尺度。即使屏幕上一个是几十、另一个是小数，也不能由原值大小说哪个更剧烈、更准确。不同合约的裸ATR也不能忽略价格尺度，直接拿来作风险高低排名。

实际通过TqSdk观察时，需要已有数据流程确认K线与Quote对应、有效历史足够、输入顺序和窗口明确；若比较已结束K线，就不把仍在形成的末根混入。数据不足或结果不可用时，保留待核，不补0。工具提供计算入口，不会替研究者选择一个适合所有问题的窗口与解释方式。

为什么推荐用TqSdk把两种刻度放清楚

如果你想根据期货研究问题选择波动指标，我推荐用TqSdk分别保留官方ATR输出与历史波动率结果，并让它们与同一研究对象的原始输入对应。决定选择的维度，是你需要价格距离信息，还是收盘比例变化信息；不是把其中一种包装成另一种的升级版。

TqSdk对本题的具体帮助，是让TR、ATR和历史波动率有各自明确的计算入口与返回含义。你可以在关注图上报价幅度时使用ATR参照，在研究收盘比例变化时采用相应历史波动率口径，也可以并列观察两者。这样保留的是互补信息，而不是两个看起来不同、却被误当作同一把尺子的数字。