我正在直接在 golang 中開發(fā)一個技術(shù)指標(biāo)庫。除其他外，它是學(xué)習(xí) golang 的練習(xí)。我一直在通過使用 TA-Lib（或者更確切地說是圍繞 TA-Lib 的 ruby 包裝器）生成的數(shù)據(jù)構(gòu)建測試用例來驗證我的算法的結(jié)果。在我開始實施布林帶之前，這一直運行良好。我的實現(xiàn)似乎工作正常，但在小數(shù)點后 14-15 位有所不同。我已經(jīng)閱讀了不同編程語言中的 Floating point math并懷疑這可能是罪魁禍?zhǔn)祝ㄎ乙陨晕⒉煌捻樞蜻M(jìn)行計算）。編輯添加：上面的問題涉及浮點數(shù)學(xué)的一個非常簡單的表現(xiàn)形式。確認(rèn)一段較長的代碼實際上解決了這個問題要困難得多。由于順序，我如何確認(rèn)它只是浮點數(shù)學(xué)的變化？/ 結(jié)束編輯我的理解正確嗎？這是我的實現(xiàn)：package taimport (  "math")func BollingerBands(values []float64, period int) ([]float64, []float64, []float64) {  deviationsUp := 2.0  deviationsDown := 2.0  middleBand := Sma(values, period)  offset := len(values)-len(middleBand)  var upperBand []float64  var lowerBand []float64  for idx, v := range middleBand {    backIdx := offset+idx-period+1    curIdx := offset+idx+1    if backIdx < 0 {      backIdx = 0    }    stdDev := SliceStdDev(values[backIdx:curIdx])    upperBand = append(upperBand, v + (stdDev * deviationsUp))    lowerBand = append(lowerBand, v - (stdDev * deviationsDown))  }  return upperBand, middleBand, lowerBand}// Sma produces the Simple Moving Average for the// supplied array of float64 values for a given periodfunc Sma(values []float64, period int) []float64{  var result []float64  for index,_ := range values {    indexPlusOne := index+1    if(indexPlusOne>=period) {      avg := Mean(values[indexPlusOne-period:indexPlusOne])      result = append(result, avg)    }  }  return result}// SliceMean returns the Mean of the slice of float64func SliceMean(values []float64) float64 {  var total float64=0    for _,element := range values {        total += element    }  return total / float64(len(values))}// SliceVariance returns the variance of the slice of float64.func SliceVariance(values []float64) float64 {    if 0 == len(values) {        return 0.0    }    m := SliceMean(values)    var sum float64    for _, v := range values {        d := v - m        sum += d * d    }    return sum / float64(len(values))}