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最近在做股票分析的时候，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。

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【标准差的计算公式举例子标准差的计算公式标准差的化简公式】布林线
布林带的计算方式找了很多。比如，在网络上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
在上面的计算公式中用到的是标准差，也有页面说是用样本方差的。
先用 EXCEL 对数值进行了模拟，对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：（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 statisticsdata = https://ye.wsina.com/info/range(1,10) res_std = statistics.stdev(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 numpy as npdata = https://ye.wsina.com/info/range(1,10)res_std = np.std(data)print(res_std)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 install numpy看到如图界面说明安装成功。

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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。
最终目标，以智能AI进行操作。目前在用区块链的交易所做实验中。如果感兴趣欢迎私信。

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