今天去john bollinger为他的书"bollinger on bollinger bands"而制作的网站,发现有个布林分析的小插件,其中的数据是显式动态的. 我拿ibm作为例子,将该小插件与我的计算做了一些比较,一个令人有趣的发现是在该小插件上,ibm2013年5月03日的移动平均是202.51,而我的计算是202.5275,这一步比较容易比较,因为下述算式是如此简单明了. (209.32+209.22+212+212.92+211.38+209.26+212+209.67+207.15+190+187.83+191.61 +191.71+193.95+194.31+199.15+202.54+199.63+202.39+204.51)20=202.5275 网站上的计算误差可能是由于初始的公式与第20项和以后的公式的过度不恰当造成的,估计编程人员对其中的数学原理不是太明白. 但上下布林线就难说了,事实上差异更大一点,差异大的原因,我相信应该是该网站使用了"有偏差(bias)"的"标准方差",许多网上公布的布林算法就使用"有偏差(bias)"的"标准方差". 虽然此误差还不至于造成对股票趋势的误读,但由此自然想到的一个问题是,现在网络上"泛滥"的数据,其正确性的意义到底是什么?怎么保证这种正确性? 简单的答案只有一个词:基准测试.完整的答案,不是本文的任务,留给各位有兴趣的读者了.