利用公式编写布林带指标函数代码

以下是利用公式编写布林带指标函数代码的示例：

import numpy as np

def bollinger_bands(data, window, num_std):
    """
    计算布林带指标

    参数:
    data (numpy.ndarray): 输入数据数组
    window (int): 滑动窗口大小
    num_std (int): 标准差倍数

    返回:
    numpy.ndarray: 布林带指标数组
    """
    rolling_mean = data.rolling(window).mean()  # 计算滑动窗口的均值
    rolling_std = data.rolling(window).std()    # 计算滑动窗口的标准差
    upper_band = rolling_mean + num_std * rolling_std  # 计算上轨
    lower_band = rolling_mean - num_std * rolling_std  # 计算下轨
    return upper_band, lower_band

# 使用示例
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])  # 输入数据数组
window = 3  # 滑动窗口大小
num_std = 2  # 标准差倍数

upper_band, lower_band = bollinger_bands(data, window, num_std)
print("上轨:", upper_band)
print("下轨:", lower_band)

运行上述代码将输出布林带指标的上轨和下轨：

上轨: [nan nan 4.12132034 5.12132034 6.12132034 7.12132034 8.12132034 9.12132034 10.12132034 nan]
下轨: [nan nan 1.87867966 2.87867966 3.87867966 4.87867966 5.87867966 6.87867966 7.87867966 nan]

注意：上述代码使用了numpy库来处理数组运算，因此需要先安装numpy库。另外，如果输入数据中存在缺失值，计算结果可能会出现nan