布林带策略mindgo代码

以下是一个基于布林带的简单交易策略的Mindgo代码示例：

// 读取股票历史数据
var df = DataSource("stock_data.csv").Read()

// 计算布林带指标
function calculate_bollinger_bands(data, window_size, num_std) {
    var rolling_mean = data["Close"].Rolling(window_size).Mean()
    var rolling_std = data["Close"].Rolling(window_size).Std()
    var upper_band = rolling_mean + (rolling_std * num_std)
    var lower_band = rolling_mean - (rolling_std * num_std)
    return [rolling_mean, upper_band, lower_band]
}

// 计算20天的布林带指标
var window_size = 20
var num_std = 2
var bands = calculate_bollinger_bands(df, window_size, num_std)
var rolling_mean = bands[0]
var upper_band = bands[1]
var lower_band = bands[2]

// 将指标数据添加到原始数据中
df["Rolling Mean"] = rolling_mean
df["Upper Band"] = upper_band
df["Lower Band"] = lower_band

// 策略：当价格从下轨突破到中轨时买入，当价格从上轨突破到中轨时卖出
df["Position"] = None
for (var i = window_size; i < df.Rows.Count; i++) {
    if (df["Close"][i] > df["Lower Band"][i]) {
        df["Position"][i] = 1
    } else if (df["Close"][i] < df["Upper Band"][i]) {
        df["Position"][i] = -1
    }
}

// 计算收益率
df["Returns"] = Log(df["Close"] / df["Close"].Shift(1))
df["Strategy Returns"] = df["Position"].Shift(1) * df["Returns"]

// 绘制收益率曲线
df[["Returns", "Strategy Returns"]].CumSum().Apply(Exp).Plot(Title="Bollinger Bands Strategy")

// 显示图表
ShowPlot()

请注意，Mindgo代码与Python代码有些许不同，但思路和代码逻辑基本相同。