BBI python

BBI是指"Behavioral Biometric Identification"，它是一种基于行为生物特征的身份识别方法。在Python中，你可以使用各种库和工具来实现BBI算法和技术，如机器学习和深度学习库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）、图像处理库（如OpenCV）等等。你可以根据具体的BBI方法和需求选择合适的库和工具来实现。请问你对BBI的使用有具体的问题或需求吗？

相关问题

python BBI指标

要计算Python中的BBI指标，可以使用StockInsider库中的si.bbi()函数。该函数可以直接计算BBI指标并以Pandas DataFrame的形式返回计算好的指标数据。你可以在GitHub项目地址中找到该函数的详细文档和用法。另外，如果你只想得到计算好的交易指标而不需要绘制图表，可以选择使用si.macd()函数，该函数会直接返回计算好的指标数据。如果你想得到某个股票的股票数据，可以使用si.show_data()函数来获取该股票数据。如果你想安装最新的GitHub版本，可以使用命令"pip install -U git https://github.com/charlesdong1991/StockInsider"进行安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python小工具：股票交易指标计算及绘图](https://blog.csdn.net/ilovepython1991/article/details/105907457)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python BBI指标代码

根据引用\[1\]中提供的信息，BBI指标是MyTT量化工具箱中的一个指标之一。它是基于numpy和pandas的函数封装，用于股票技术分析和量化交易等领域。具体的Python代码实现可以参考以下示例代码片段\[2\]：

import pandas_datareader.data as web
import datetime

def BBI(data, n):
    MA = data\['Close'\].rolling(n).mean()
    return MA

# 设置起始日期和结束日期
start = datetime.datetime(2020, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 1, 15)

# 获取股票数据
df = web.DataReader('股票代码', "yahoo", start, end)

# 计算BBI指标
bbi = BBI(df, 20)

# 打印BBI指标值
print(bbi)

请注意，上述代码中的"股票代码"需要替换为您要计算BBI指标的具体股票代码。此外，代码中的参数n表示计算BBI指标的周期长度，可以根据需要进行调整。

希望以上信息对您有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [通达信公式改写成python代码的最简实现方式](https://blog.csdn.net/u011218867/article/details/118242517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [不知如何选股？不知哪种指标策略可靠？量化分析比较BBI、MTM、OBV、CCI、PRICEOSC指标策略收益情况](https://blog.csdn.net/weixin_41782172/article/details/113885008)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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