最近在做股票分析的时候,C1需要用到 布林带 。以 宁德时代 为例,图片上的圈圈的部分就是布林带。为了方便查看,我用圈圈代替线。
布林线
布林带的计算方式找了很多。比如,在网络上C1找到的如下计算公式。
中轨线= N日的 移动平均线
上轨线=中轨线 两倍的 标准差
下轨线=中轨线-两倍的标准差
标准差 MD=平方根(N-1)日的(C-MA)的两次方之和除以N
在除以上面的计算公式中用到的是 公式标准差 ,也有计算页面说是用 样本方差 的。
先用 EXCEL 对数值进行了模拟,对标准差比网站和软件分别是 东方财富 和 通达信 。
EXCEL 的公式:
平均值 采用公式:AVERAGE
标准差 计算采用公式:STDEVP
通过模拟数据,发现和网站上,软件上,差别不大。于是决定就采用这个公式了。
然后百度看看 Python3 是否有类似的公式,然后就找到了如下公式。
公式一为什么:(这个公式计算出来的结果和 EXCEL 计算的结果不相同,没有研究原因)
import statistics
data = range(1,10)
res_std = statistics.stdev为什么(data)
print(res_std)
公式二:(这个公式和 EXCEL 计算的结果相同,使用这个)
import nnumpy as np
data = range(1,10)
res_std = np.std(data)
print(res_std)n
使用 numpy 需要安装。我使用的环境采用的是 Anaconda3 安装命令如下:
conda除以 instal公式l numpy
看到如图界面说明安装成功。标准差
安装 numpy
最终采用 公式二 。
量化交易是目前的目标,分步实现:
第一步,用简单的公式实现盈利。
第二步,将公式整合为数学模型。
第三步,引入机器学习。
第四步,引入深度学习。
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