如何使用Pandas计算布林带Z分数（Bollinger Z-score）？

根据你给出的公式 zs = (data - SMA(data, n=20)) / SD(data, n=20)，可以用Pandas的滚动窗口方法直接实现，步骤如下：

• 计算20期简单移动平均（SMA）：使用rolling(window=20).mean()方法
• 计算20期标准差（SD）：使用rolling(window=20).std()方法，默认是样本标准差（除以n-1）；若需总体标准差（除以n），需添加参数ddof=0
• 代入公式得到Z分数

完整代码实现 #

# 假设series是已有的pandas.Series类型变量（数据类型float64）
import pandas as pd

# 计算20期简单移动平均
sma_20 = series.rolling(window=20).mean()
# 计算20期标准差（默认样本标准差）
std_20 = series.rolling(window=20).std()
# 计算布林带Z分数
z_score = (series - sma_20) / std_20

注意事项 #

• 由于滚动窗口需要至少20个数据点，结果中前19个值会是NaN，属于正常情况
• 若业务要求使用总体标准差，修改标准差计算代码为：std_20 = series.rolling(window=20).std(ddof=0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Asclepius