c语言中的boll类型的变量用什么格式控制符打印

在C语言中，bool类型的变量一般使用"%d"格式控制符来打印。因为bool类型的变量实际上是一个整型值，其中0表示false，非0表示true。因此，在使用printf函数输出bool类型变量时，可以使用"%d"来将其作为整数打印出来，0表示false，1表示true。例如：

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

int main() {
    bool b = true;
    printf("bool类型变量b的值为：%d\n", b);
    return 0;
}

输出结果为：

bool类型变量b的值为：1

相关问题

c语言如何调用boll函数

C语言本身并不直接支持BOLL（布林带）这种技术分析指标的内置函数，因为这通常是基于金融数据分析库或编程环境如Python中的pandas或Matplotlib。然而，在实际编程中，如果你想要模拟或实现BOLL指标，你可以手动编写计算公式。

BOLL指标的计算涉及到移动平均线（MA）和标准差（SD）。以下是一个简单的步骤：

1. **计算简单移动平均线(SMA)**:

   double calculate_SMA(double prices[], int period) {
       double sum = 0;
       int i;
       for (i = period - 1; i < array_size; ++i) {
           sum += prices[i];
       }
       return sum / period;
   }

2. **计算标准差(Deviation)**:

   double calculate_SD(double prices[], int period, double SMA) {
       double deviation_sum = 0, mean_deviation = 0;
       for (int i = period - 1; i < array_size; ++i) {
           deviation_sum += pow(prices[i] - SMA, 2);
       }
       mean_deviation = sqrt(deviation_sum / (period - 1));
       return mean_deviation;
   }

3. **构建BOLL指标**:

   void calculate_BOLL(double prices[], int period, double *upper, double *middle, double *lower) {
       double mid = calculate_SMA(prices, period);
       double sd = calculate_SD(prices, period, mid);
       *upper = mid + 2 * sd;
       *middle = mid;
       *lower = mid - 2 * sd;
   }

这里`prices[]`代表价格数组，`period`是周期长度，`upper`, `middle`, 和 `lower` 分别对应上轨、中轨和下轨。

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用可能需要更复杂的算法，比如平滑标准差等。而且在C语言环境中，你通常不会看到完整的图形界面显示这些指标，而是用于程序内部的数据分析。

python BOLL

BOLL是布林线（Bollinger Bands）技术指标的简称。布林线是一种常用的技术分析工具，用于测量价格的波动性和价格趋势的变化。它主要由三条线组成：中轨（BBANDMid）、上轨（BBANDUp）和下轨（BBANDLow）。

在Python中，可以使用不同的库来计算和绘制布林线指标，其中包括ta-lib库。ta-lib库是一个广泛应用于量化交易的开源技术分析库，提供了各种技术指标的计算和绘图函数。

使用ta-lib库计算BOLL指标的过程相对简单，可以通过调用相应的函数来实现。例如，可以使用ta-lib库中的BBANDS函数来计算布林线指标。该函数需要输入一些参数，如移动平均线的周期（n-periods）和标准差的倍数（β），然后返回布林线的三个值：中轨、上轨和下轨。

以下是一个示例代码，用于使用ta-lib库计算BOLL指标的布林线值：

import talib
import pandas as pd

# 假设已经有一个名为data的DataFrame，包含了价格数据

# 计算布林线指标
n_periods = 20  # 移动平均线的周期
sigma = 2  # 标准差的倍数
data['BBANDMid'], data['BBANDUp'], data['BBANDLow'] = talib.BBANDS(data['close'], timeperiod=n_periods, nbdevup=sigma, nbdevdn=sigma)

# 打印布林线指标的值
print(data[['BBANDMid', 'BBANDUp', 'BBANDLow']])

这段代码使用了一个名为data的DataFrame，其中包含了价格数据。通过调用talib库中的BBANDS函数，并传入相应的参数和价格数据，即可计算出布林线指标的值，并将其保存到data DataFrame中的相应列中。

需要注意的是，计算布林线指标所用到的移动平均线的周期和标准差的倍数可以根据具体需求进行调整。

参考文献：
布林线（BOLL）技术指标简介 https://www.jianshu.com/p/500b25cc3a56
python 实现boll 通道计算 https://blog.csdn.net/weixin_44843725/article/details/90354012
ta-lib库文档 https://mrjbq7.github.io/ta-lib/<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python绘制BOLL布林线指标图](https://blog.csdn.net/qq_41437512/article/details/105473845)[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: 50%"]
- *2* [BOLL.py 双轨计算函数](https://download.csdn.net/download/lorry_shear_007/12524189)[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: 50%"]
[ .reference_list ]