布林带指标公式及使用技巧（含Python代码）

由bqw9z8tc创建，最终由bqw9z8tc更新于2024-06-07 10:48 被浏览 140 用户

布林带指标（Bollinger Bands，缩写BOLL）是一种流行的技术分析工具，由约翰·布林格（John Bollinger）在1980年代发明。

布林带主要用于评估股票或其他金融资产的价格波动性和市场趋势。一般由三条线组成：一个中间带（移动平均线）和两个外带（标准差带）。

BigQuant的金融市场数据因子平台以及AI量化策略平台（PC端），可以验证布林带BOLL指标因子组成的AI量化策略。

中间带（Moving Average，MA）:

其中 Pi 是过去 n 个时间周期的收盘价，n 是移动平均的周期数（通常为20）。
上带（Upper Band）: Upper Band=MA+(k×SD)

其中 k 是标准差乘数（通常为2），SD 是标准差。
下带（Lower Band）: Lower Band=MA−(k×SD)

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假设我们有一只股票，过去5天的收盘价分别为：$100, $102, $101, $103, $102。

计算移动平均（MA）: MA=5100+102+101+103+102=5508=101.6

计算标准差（SD）:

首先计算每个价格与平均值的差的平方，然后求其平均，最后取平方根。

计算上带和下带:

使用 k=2。

Upper Band=101.6+(2×SD)

Lower Band=101.6−(2×SD)

根据上述示例所示，可以得出：

移动平均（MA）：101.6101.6 美元

标准差（SD）：约 1.021.02 美元

上带（Upper Band）：103.64103.64 美元（101.6 + 2 * 1.02）

下带（Lower Band）：99.5699.56 美元（101.6 - 2 * 1.02）

这样就得到了布林带的三条线。中间带是移动平均，上带和下带分别代表了股价的高波动区域和低波动区域。

通常，股价在这两条带之间波动；如果股价触及或突破这两条带，可能预示着未来的市场趋势或波动性变化。

import numpy as np

# 数据
prices = np.array([100, 102, 101, 103, 102])
n = len(prices)

# 计算移动平均
MA = np.mean(prices)

# 计算标准差
SD = np.sqrt(np.sum((prices - MA) ** 2) / n)

# 计算上带和下带 (k = 2)
k = 2
upper_band = MA + (k * SD)
lower_band = MA - (k * SD)

MA, SD, upper_band, lower_band

输出结果Result

(101.6, 1.019803902718557, 103.63960780543711, 99.56039219456288)

布林带使用技巧

假设某股票的20日SMA为100美元，标准差为5美元。

中间线：20日SMA = 100美元。

上带：100美元 + 2 * 5美元 = 110美元。

下带：100美元 - 2 * 5美元 = 90美元。

**价格触及上带（110美元）：**可能表示股票短期内被过度买入（超买状态）。可以考虑卖出股票，价格也会回落。

**价格触及下带（90美元）：**股票短期内可能被过度卖出（超卖状态）。可考虑买入股票，预期价格会反弹。

**价格穿越中间线：**如果是价格从上方跌破中间线，可能是下跌趋势的开始；而价格从下方突破中间线，则表明有可能是上升趋势。

**带宽变化：**带宽（即上带和下带之间的差距）如果显著增大，表示市场波动性增加，价格可能大幅波动；带宽缩小，可能表明市场波动性减少，价格可能进入盘整状态。

价格长期处于在上带附近可能反映出市场的乐观情绪；而长期持续在下带附近可能反映出市场的悲观情绪。投资的时候仅凭布林带指标进行交易决策可能不够全面，应适当结合其他重要指标如相对强弱指数（RSI）、成交量等，来确认更为准确的信号。

布林带指标公式及使用技巧（含Python代码）

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