免费布林带指标 API
参数、JSON 与 Python

免费布林带指标 API 应提供什么

可用的技术指标 API 应按照明确的计算契约，为指定股票或交易对及时间周期返回布林带。应用需要能够设置或核对移动平均周期和标准差倍数，获取带时间戳的 JSON，并在不猜测底层价格口径的前提下，把结果接入图表、扫描器、量化研究流程或 Agent。

布林带 API 的参数与返回字段

用五个价格手工复算固定样本

取收盘价 100、102、101、103、104，使用 5 周期简单移动平均和 2 倍标准差。中轨为 (100+102+101+103+104) ÷ 5 = 102，各价格与均值之差的平方和为 10。采用总体标准差（ddof=0）时，σ 为 √(10÷5) = 1.4142，所以上轨为 104.8284，下轨为 99.1716。

按总体标准差口径，最后一个收盘价 104 对应 %B = (104−99.1716) ÷ (104.8284−99.1716) = 0.8536，带宽为 (104.8284−99.1716) ÷ 102 = 5.55%。有些接口把 %B 返回为 85.36 而不是 0.8536，或把带宽返回为 0.0555 而不是 5.55%；因此字段单位也必须纳入验收。

可评估的免费 BOLL 指标接口

下列来源提供技术指标端点或预计算布林带。此表仅用于缩小验证范围，不代表对任何供应商背书；免费权限和条款可能变化。

布林带 API Python 示例与验证

在指标进入图表或信号引擎之前，先把不同供应商的响应映射为一个精简的数据契约。下面的字段名仅用于示例；应依据供应商文档完成映射，不能假设原始响应恰好使用这些名称。

{
  "symbol": "AAPL",
  "interval": "1day",
  "period": 20,
  "deviation": 2,
  "moving_average": "SMA",
  "standard_deviation": "population",
  "adjusted": true,
  "values": [
    {"timestamp": "2026-07-31T20:00:00Z", "upper": "214.83", "middle": "210.10", "lower": "205.37"}
  ]
}

下面的校验器使用 Decimal 和带时区的时间戳。完成鉴权、HTTP 状态、限流与供应商特定错误结构处理后，再把响应作为 payload 传入。

from datetime import datetime
from decimal import Decimal, InvalidOperation


def parse_utc(value: str) -> datetime:
    parsed = datetime.fromisoformat(value.replace("Z", "+00:00"))
    if parsed.tzinfo is None:
        raise ValueError("timestamp must include a timezone")
    return parsed


def validate_bollinger_payload(payload: dict) -> list[dict]:
    required_meta = {
        "symbol", "interval", "period", "deviation",
        "moving_average", "standard_deviation", "adjusted", "values"
    }
    missing = required_meta - payload.keys()
    if missing:
        raise ValueError(f"missing metadata: {sorted(missing)}")
    if int(payload["period"]) < 2 or Decimal(str(payload["deviation"])) <= 0:
        raise ValueError("period and deviation must be positive")

    rows = []
    previous_time = None
    for raw in payload["values"]:
        timestamp = parse_utc(raw["timestamp"])
        try:
            upper = Decimal(str(raw["upper"]))
            middle = Decimal(str(raw["middle"]))
            lower = Decimal(str(raw["lower"]))
        except (KeyError, InvalidOperation) as exc:
            raise ValueError("invalid band row") from exc
        if not upper >= middle >= lower:
            raise ValueError(f"band order failed at {timestamp.isoformat()}")
        if previous_time is not None and timestamp <= previous_time:
            raise ValueError("timestamps must be strictly increasing")
        rows.append({"timestamp": timestamp, "upper": upper,
                     "middle": middle, "lower": lower})
        previous_time = timestamp
    if not rows:
        raise ValueError("response contains no completed indicator rows")
    return rows

QVeris 如何连接布林带指标能力

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免费布林带指标 API 常见问题

外部参考链接