python处理通达信数据，加入BOLL通道数据，量化交易

import pandas as pd
import numpy as np# 创建BOLL线def get_high_low(df: pd.DataFrame) -> list:# 用最高价和最低价构建新的数据，用于显示和判断是否突破BOLL线支撑位、压力位high_low = []for i in df.index:if df['High'][i] > df['阻力线'][i]:high_low.append(df['High'][i])elif df['Low'][i] < df['支撑线'][i]:high_low.append((df['Low'][i]))else:high_low.append(df['Close'][i])return high_lowdef get_boll_lines(df: pd.DataFrame, tp: int, sf: int) -> pd.DataFrame:# SMA:简单移动平均(Simple Moving Average)time_period = 21  # SMA的计算周期，默认为20stdev_factor = 2  # 上下频带的标准偏差比例因子if tp is not None:time_period = tpif sf is not None:stdev_factor = sfhistory = []  # 每个计算周期所需的价格数据sma_values = []  # 初始化SMA值upper_band = []  # 初始化阻力线价格lower_band = []  # 初始化支撑线价格# 构造列表形式的绘图数据for close_price in df['Close']:#history.append(close_price)# 计算移动平均时先确保时间周期不大于20if len(history) > time_period:# 删除第0个元素del (history[0])# 将计算的SMA值存入列表# 求取history列表数据的平均值sma = np.mean(history)# 将平均值添加到平均值列表中sma_values.append(sma)# 计算标准差stdev = np.sqrt(np.sum((history - sma) ** 2) / len(history))upper_band.append(sma + stdev_factor * stdev)lower_band.append(sma - stdev_factor * stdev)# 将BOLL线加入到数据中df = df.assign(收盘价=pd.Series(df['Close'], index=df.index))df = df.assign(中界线=pd.Series(sma_values, index=df.index))df = df.assign(阻力线=pd.Series(upper_band, index=df.index))df = df.assign(支撑线=pd.Series(lower_band, index=df.index))# 将最高最低组合数据，加入到数据中# 用最高价和最低价构建新的数据，用于显示high_low = get_high_low(df)df = df.assign(hl=pd.Series(high_low, index=df.index))return df

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