利用python做下题：

当然可以使用Python来完成这个任务！以下是一个基本的Python代码示例，用于绘制K线图、M日移动平均线和BOLL指标线。您可以根据您的具体需求进行修改和优化。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取股票数据，假设您有一个名为stock_data的数据框
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')  # 根据您的实际情况修改文件路径和读取方式

# 设置起始日期和结束日期
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-12-31'

# 根据日期筛选数据
stock_data = stock_data[(stock_data['Date'] >= start_date) & (stock_data['Date'] <= end_date)]

# 计算M日移动平均线
M = 10  # 假设M为10
stock_data['MA'] = stock_data['Close'].rolling(window=M).mean()

# 计算N日标准差
N = 20  # 假设N为20
stock_data['std'] = stock_data['Close'].rolling(window=N).std()

# 计算BOLL指标线
stock_data['mid'] = stock_data['MA']
stock_data['upper'] = stock_data['mid'] + 2 * stock_data['std']
stock_data['lower'] = stock_data['mid'] - 2 * stock_data['std']

# 绘制K线图和指标线
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(stock_data['Date'], stock_data['Close'], label='Close')
plt.plot(stock_data['Date'], stock_data['MA'], label='MA')
plt.plot(stock_data['Date'], stock_data['upper'], label='Upper')
plt.plot(stock_data['Date'], stock_data['lower'], label='Lower')
plt.legend()
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock K-line and BOLL Indicator')
plt.grid(True)
plt.show()

请注意，上述代码中的数据获取、文件路径和数据处理部分需要根据您的实际情况进行修改。此外，您可能还需要安装一些必要的库，如pandas、numpy和matplotlib。