java中string s=9.9怎么转换为double

时间: 2024-05-02 19:18:30 浏览: 9
可以使用Double.parseDouble()方法将字符串转换为double类型。如下所示: ``` String s = "9.9"; double d = Double.parseDouble(s); ``` 注意,如果字符串s中包含非数字字符,则会抛出NumberFormatException异常。
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java String集合统计大于某个Double数值有多少个

如果你要统计字符串集合中大于某个Double数值的元素个数,可以将字符串转换为Double类型后再进行比较。具体实现可以参考如下代码: ```java List<String> list = Arrays.asList("1.1", "2.2", "3.3", "4.4", "5.5", "6.6", "7.7", "8.8", "9.9"); double target = 5.0; // 某个Double数值 long count = list.stream().mapToDouble(Double::valueOf).filter(num -> num > target).count(); System.out.println(count); // 输出大于某个Double数值的元素个数 ``` 这段代码中,我们首先将字符串集合转换为Double类型的Stream,然后使用filter()方法过滤掉小于等于某个Double数值的元素,最后使用count()方法统计个数。需要注意的是,如果字符串中包含非数字字符,转换为Double类型时会抛出NumberFormatException异常。

用java编写股票300753近60天BOLL算法

### 回答1: 您可以参考下面的代码,它可以帮助您编写计算300753股票最近60天BOLL算法的Java程序:import java.util.*;public class BOLL { public static void main(String[] args) { ArrayList<Double> priceList = new ArrayList<Double>(); // 将股票300753最近60天的价格添加到priceList中 // 计算平均价格 double sum = 0; for (Double price : priceList) { sum += price; } double average = sum / priceList.size(); // 计算标准差 double sumDiff = 0; for (Double price : priceList) { sumDiff += Math.pow(price - average, 2); } double sigma = Math.sqrt(sumDiff / priceList.size()); // 计算BOLL double bollUpper = average + 2 * sigma; double bollLower = average - 2 * sigma; System.out.println("BOLL upper: " + bollUpper); System.out.println("BOLL lower: " + bollLower); } } ### 回答2: BOLL算法是一种常用的技术指标,用于描述股票价格变动的趋势和波动情况。下面是用Java编写股票300753近60天BOLL算法的示例代码: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BOLLAlgorithm { public static void main(String[] args) { // 定义股票300753近60天的收盘价数据 double[] closingPrices = {10.5, 10.3, 9.8, 9.9, 10.1, 10.6, 11.0, 10.8, 11.5, 11.2, 10.9, 10.7, 10.4, 10.2, 9.9, 9.7, 9.5, 9.8, 10.1, 10.3, 10.6, 10.9, 11.2, 10.7, 10.4, 10.1, 9.9, 9.6, 9.4, 9.2, 9.0, 9.3, 9.7, 10.0, 10.3, 10.6, 11.0, 11.4, 11.8, 11.2, 10.7, 10.2, 9.7, 9.3, 9.5, 9.8, 10.1, 10.5, 10.9, 11.3, 11.7, 11.2, 10.8, 10.4, 10.0, 9.6, 9.2, 9.7, 10.2, 10.7}; // 计算均线数据 List<Double> maList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < closingPrices.length; i++) { double sum = 0.0; for (int j = i - 19; j <= i; j++) { if (j >= 0) { sum += closingPrices[j]; } } maList.add(sum / 20); } // 计算标准差数据 List<Double> stdList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < closingPrices.length; i++) { double sum = 0.0; for (int j = i - 19; j <= i; j++) { if (j >= 0) { sum += Math.pow(closingPrices[j] - maList.get(i), 2); } } stdList.add(Math.sqrt(sum / 20)); } // 计算BOLL上轨和下轨数据 List<Double> upperList = new ArrayList<>(); List<Double> lowerList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < closingPrices.length; i++) { double upper = maList.get(i) + 2 * stdList.get(i); double lower = maList.get(i) - 2 * stdList.get(i); upperList.add(upper); lowerList.add(lower); } // 打印BOLL算法结果 for (int i = 0; i < closingPrices.length; i++) { System.out.println("Date: Day " + (i + 1) + ", Closing Price: " + closingPrices[i] + ", MA: " + maList.get(i) + ", Upper BOLL: " + upperList.get(i) + ", Lower BOLL: " + lowerList.get(i)); } } } ``` 以上代码是一个简单的BOLL算法示例,利用股票300753近60天的收盘价数据计算了该股票的均值、标准差和BOLL上下轨。通过循环遍历收盘价数据,并结合滑动窗口的思想,逐步计算出均线、标准差以及上下轨数据,并打印出每一天的结果。 ### 回答3: BOLL(布林线)是一种常用的技术分析指标,用于判断股票价格的波动情况。它由上、中、下三条线组成,分别代表上轨、中轨和下轨,中轨为股票价格的简单移动平均线,上下轨根据股票的标准差计算而得。 要用Java编写股票300753近60天BOLL算法,我们首先需要获取60天的股票价格数据。这可以通过股票数据接口或者网络API来获取,然后以合适的数据结构进行存储。 然后,我们需要编写一个函数来计算股票价格数据的简单移动平均线。简单移动平均线是将一段时间内的股票价格求和,并除以这段时间的长度。在这个算法中,我们将取60天的价格数据,并计算出其移动平均线。 接下来,我们需要计算标准差。标准差是一种测量数据波动的指标。在这个算法中,我们将取60天的价格数据,并计算出其标准差。 最后,我们根据标准差计算上轨和下轨。上轨是中轨加上标准差的2倍,而下轨是中轨减去标准差的2倍。 下面是一个简单的Java代码示例来实现股票300753近60天BOLL算法: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BOLLAlgorithm { public static void main(String[] args) { List<Double> prices = new ArrayList<>(); // 存储股票价格数据 // 假设从股票数据接口或网络API获取了60天的股票价格数据,并存储在prices列表中 double sum = 0; for (double price : prices) { sum += price; } double avg = sum / prices.size(); // 计算移动平均线 double temp = 0; for (double price : prices) { temp += Math.pow(price - avg, 2); } double stdDev = Math.sqrt(temp / prices.size()); // 计算标准差 double upperBand = avg + 2 * stdDev; // 上轨 double lowerBand = avg - 2 * stdDev; // 下轨 System.out.println("上轨:" + upperBand); System.out.println("中轨:" + avg); System.out.println("下轨:" + lowerBand); } } ``` 以上代码仅提供了简单的实现示例,实际应用中还需要考虑更多的细节和异常处理。

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