BOLL指标计算

BOLL线通过计算过去n天收盘价的算术平均(MA(n))及上下界(BU, BD),利用统计学中的标准差原理,确定95%的价格波动范围。公式涉及样本方差σ2(n)和t分布的α置信区间,常用于技术分析中预测价格走势。" 120934750,9311708,阿基米德优化算法(AOA)详解及Matlab实现,"['matlab', '优化算法', '数学优化', '工程问题', '代码实现']

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BOLL线认为,在过去的n个交易日内,价格波动率有大约95%的机会在BD和BU之间波动,只有5%的概率越过这个区间(可看成是时间序列上的高斯随机过程)公式如下

σ2(n)=∑(Ci−MA(n))2n−1 \sigma^2(n)= \frac{\sum(C_i-MA(n))^2}{n-1} σ2(n)=n1(Ci

很抱歉,我是一个文本AI模型,无法提供图片和具体的股票数据分析功能。但是我可以为您提供一些思路和代码示例,帮助您实现绘制K线图、移动平均线和BOLL指标线的功能。 首先,您可以使用Python的matplotlib库来进行K线图的绘制。可以使用pandas库来读取股票数据,并使用mplfinance库中的candlestick_ohlc函数来绘制K线图。以下是一个简单的示例代码: ```python import pandas as pd import mplfinance as mpf # 读取股票数据 data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 假设股票数据保存在stock_data.csv文件中 # 将日期列转换为datetime类型,并设置为索引 data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) data.set_index('Date', inplace=True) # 绘制K线图 mpf.plot(data, type='candle', style='charles', title='Stock K-line Chart') ``` 接下来,您可以使用pandas库计算移动平均线。以下是计算M日移动平均线的示例代码: ```python # 计算M日移动平均线 data['MA'] = data['Close'].rolling(window=M).mean() ``` 最后,您可以使用pandas库计算BOLL指标线。以下是计算BOLL指标线的示例代码: ```python # 计算N日的移动平均线 data['MA_N'] = data['Close'].rolling(window=N).mean() # 计算N日的标准差 data['std'] = data['Close'].rolling(window=N).std() # 计算BOLL指标线 data['BOLL_upper'] = data['MA_N'] + 2 * data['std'] data['BOLL_lower'] = data['MA_N'] - 2 * data['std'] ``` 以上代码只是示例,具体的股票数据处理和绘图方式可能需要根据您的实际情况进行调整。希望对您有所帮助!
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