python,import pandas as pd,import numpy as np,,def boll_indicator(data, n=20):, data['MA'] = data['close'].rolling(window=n).mean(), data['STD'] = data['close'].rolling(window=n).std(), data['UP'] = data['MA'] + 2 * data['STD'], data['DN'] = data['MA'] 2 * data['STD'], return data,,# 示例数据,data = pd.DataFrame({'close': [100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]}),result = boll_indicator(data),print(result),
` ,,这段代码首先导入了pandas和numpy库,然后定义了一个名为
boll_indicator 的函数,该函数接受一个包含收盘价的数据框和一个可选参数
n`(默认值为20)。函数计算了移动平均线、标准差以及上下轨线,并将结果添加到数据框中。使用示例数据调用了该函数并打印了结果。
Boll指标(布林带指标)是一种技术分析工具,用于衡量价格波动的宽度,它由三条线组成:中间线是移动平均线,上下两条线分别是标准差的加减,以下是一个简单的Python实现:
import numpy as np import pandas as pd def boll_m(data, n=20, k=2): """ data: DataFrame,包含'close'列,表示收盘价 n: int,计算移动平均线的周期,默认为20 k: int,计算标准差的倍数,默认为2 返回: DataFrame,包含'boll_mid', 'boll_upper', 'boll_lower'列 """ # 计算移动平均线 data['boll_mid'] = data['close'].rolling(window=n).mean() # 计算标准差 data['std'] = data['close'].rolling(window=n).std() # 计算上轨和下轨 data['boll_upper'] = data['boll_mid'] + k * data['std'] data['boll_lower'] = data['boll_mid'] k * data['std'] return data[['boll_mid', 'boll_upper', 'boll_lower']] 示例数据 data = pd.DataFrame({'close': [100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]}) result = boll_m(data) print(result)
这个函数接受一个包含收盘价的DataFrame,并计算Boll指标的三条线,你可以根据需要调整参数n
和k
的值。
各位小伙伴们,我刚刚为大家分享了有关boll m源码的知识,希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决,欢迎随时提出哦!