Tính toán dải biến động Bollinger Bands và Exponential Moving Average (EMA)

Mục tiêu kiến thức

• Sử dụng phương thức .rolling(window=W) tính toán trung bình động (SMA) và độ lệch chuẩn động (Rolling Std).
• Xây dựng chỉ báo kỹ thuật tài chính Bollinger Bands: Upper = SMA + 2 × σ, Lower = SMA - 2 × σ.
• Tính trung bình trượt hàm mũ (EMA) qua phương thức .ewm(span=N, adjust=False).mean().

Mô tả bài toán

Viết hàm compute_bollinger_and_ema(df: pd.DataFrame, window: int = 20, span: int = 12) -> pd.DataFrame:

• df: DataFrame giá chứng khoán có chứa cột "close".
• Kiểm tra tính hợp lệ:
• Nếu "close" không có trong df.columns hoặc len(df) == 0, raise ValueError("DataFrame thieu cot 'close' hoac rong").
• Nếu window <= 0 hoặc span <= 0, raise ValueError("Tham so window hoac span khong hop le").
• Tạo bản sao của DataFrame và bổ sung 5 cột mới:
• "mavg": df["close"].rolling(window=window).mean()
• "std": df["close"].rolling(window=window).std(ddof=0) (độ lệch chuẩn tổng thể)
• "upper_band": mavg + 2 * std
• "lower_band": mavg - 2 * std
• "ema": df["close"].ewm(span=span, adjust=False).mean()
• Trả về DataFrame kết quả chứa đủ các cột mới.

Ràng buộc

• Thời gian chạy tối đa: 1000ms.
• Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
• Dữ liệu đầu vào tuân thủ đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.