最近我在做股票分析时，发现了一款非常有用的工具——布林带。以“宁德时代”为例，图片中的圈圈部分就是布林带，为了方便查看，我将其用圆圈代替线条。
这里提到的布林带并非简单地用线条表示，而是由一系列的计算公式得出的。这些公式包括：
- 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
对于标准差的计算，我最初在网络上找到了多种公式，其中包括使用样本方差的。我利用Excel对数值进行了模拟，并对比了东方财富和通达信这两个网站的计算结果。经过对比，我发现使用Excel的公式与网站和软件上的结果差别不大，因此我决定采用这个公式。
接着，我在Python3中找到了类似的公式。其中，公式一的计算结果与Excel的计算结果有所不同，而公式二的计算结果与Excel的计算结果相同。我选择了公式二，并发现需要安装numpy库。我使用的是Anaconda3，安装命令如下：
conda install numpy当看到安装成功的界面时，我确认了numpy库已经成功安装。
现在，我正处于量化交易的探索阶段，我的目标是分步实现它：
- 使用简单的公式实现盈利。
- 将公式整合为数学模型。
- 引入机器学习。
- 引入深度学习。
最终目标是以智能AI进行操作。目前，我正在使用区块链的交易所进行实验。如果你对此感兴趣，欢迎私信我。
希望以上内容对你有所帮助。
