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[[NumPyで標準偏差,偏差値:http://boxheadroom.com/2009/01/27/standard_deviation]]のつづきです。

以下　画像なので重いです。。。
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株価データについて、標準偏差もグラフに書き入れていく[[ボリンジャーバンド>ググる:ボリンジャーバンド]]。
これを効率よく計算していくにはどうしたらいいのか、紙に描いてたらぐちゃぐちゃになってきたので、OpenOffice.orgの数式エディタでメモしてみました。
間違ってるとはずかしいのでホントは公開したくないのですが、ここまで描いたものを封質するとショックなのでblogにも保存しておくことに。

まだ答え合わせするところまで行ってないので、”間違ってたらすんません”
（NumPyを使って計算した値と、この式による値を照らし合わせれば、式が正しいかどうか判るはず）

＜＜追記2009-02-01＞＞
検算したところ、一応、あってるような気がします。
ただし、numpy.std関数もかなり速いので、あえてこの数式を使うほどでもないかも。

—-
”クリックすると拡大表示されます”

データは　a0 ~ という配列に格納されている
nは、何日分ずつしょりしていくかの値　（ｎ日移動平均線、みたいな）

最初の日の計算。まずは標準偏差＆分散の定義から
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絶対値の記号っぽく見えるのは、すべて中カッコです。。。

次の日。　計算に使われる値（aの添え字）が微妙に変化している
http://boxheadroom.com/wp/wp-content/uploads/2009/01/0002.png
_S’ = S-a0+an

とも書けるので、これを利用すると、移動平均線を効率よく計算できます
http://boxheadroom.com/wp/wp-content/uploads/2009/01/0003.png
と置くｊと
http://boxheadroom.com/wp/wp-content/uploads/2009/01/0004.png
各項について変形していく。画像の大きさが変なので勘弁。。。
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で、実際に計算に使うのはコレだけ
http://boxheadroom.com/wp/wp-content/uploads/2009/01/0010.png
この式が合ってるのか自信がない。今後Pythonつかって答え合わせする予定。。。
。。。だけど、今日はここまで。
http://boxheadroom.com/wp/wp-content/uploads/2009/01/0011.png
全体をn倍すると分数が消えるので、誤差の蓄積が無くなるかも？

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