布林帶
#timeperiod表示均線的周期，nbdevup表示上軌幾個標(biāo)準(zhǔn)差，nbdevdn表示下跪幾個標(biāo)準(zhǔn)差，matype=0表示用ma計算均線，matype=1表示用ema計算均線
#所以如果想要自己實現(xiàn)和圖表一樣的布林線值只能自己寫了，其中std的算法參考我后面的例子
upper, mid, lower = talib.BBANDS(close,timeperiod=26,nbdevup=2,nbdevdn=2,matype=0)
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close2 = history_bars(\'RB00\',26,\'1d\',\'close\',include_now=True)??
std = np.sqrt((1/(len(close)-1))*np.sum((np.array(close) - mean)**2))
<div 0px"="" auto;="" padding:="" 0px;="" line-height:="" 21px;"="" 20px;"="" style="list-style: none; margin: 0px auto; padding: 0px;">
print((stdp,std))
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注意：talib常用指標(biāo)范例
技術(shù)指標(biāo)大家都知道，類似macd、布林帶這些在軟件中使用非常方便直接一個函數(shù)就能完成了。但是在python中大家可能找不到類似的函數(shù)
不過好在python的輪子非常多，在金融領(lǐng)域就有這樣一個標(biāo)準(zhǔn)庫叫TAlib集成了幾乎所有你會使用到的那些基于k線分析的指標(biāo)。
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我這邊會把一些平時可能用的多的指標(biāo)在金字塔python下去進(jìn)行復(fù)現(xiàn)并加上說明。
1、所有本貼列出的函數(shù)我都在金字塔圖表上給進(jìn)行對比，但因為計算機浮點計算誤差的問題在python上得到的結(jié)果會和你圖上看到的有小數(shù)位上的差異。
2、具體一些指標(biāo)的算法還請參考pel里面都有現(xiàn)成的我就不贅述。
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注意事項（踩過的坑）：
一、Talib里面所有均線參數(shù)如果為1就會報錯
c = np.arange(0,10,0.2)
a = talib.SMA(c,timeperiod=1)
解決方法是如果參數(shù)為1，就不求平均直接用原始數(shù)據(jù)
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