标准差计算公式 标准差计算题目

在最近的股票分析中，布林带被证明是一个有用的工具。以宁德时代为例，图片中圈出来部分便是布林带，以方便查看，我们用圈代替线。

布林线

布林带的计算公式有很多，例如网络上找到的以下公式：

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

在上述公式中，使用了标准差，也有页面称使用样本方差。

我们使用EXCEL对数值进行了模拟，并与网站和东方财富、通达信等软件进行了对比。

EXCEL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，EXCEL、网站和软件上的计算结果差异不大。我们决定采用上述公式。

接下来，我们在百度搜索了Python3是否有类似的公式，并找到了以下公式：

公式一：（此公式计算出的结果与EXCEL计算结果不同，原因未研究）

公式二：（此公式与EXCEL计算结果相同，我们使用此公式）

使用numpy需要先安装。我们在Anaconda3环境中使用以下命令进行安装：

成功安装后，界面会显示如下图像。

最终，我们采用公式二。

我们的量化交易目标是：

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。

最终目标是使用智能AI进行操作。目前，我们在区块链交易所进行实验。如果您感兴趣，欢迎私信。