股票指标是投资者在进行股票分析和决策时常用的工具之一。股票网指标是一种技术指标，通过对股票价格和成交量等数据进行计算和分析，帮助投资者判断股票的走势和买卖时机。下面是一个简单的股票网指标公式的源码：

我们需要导入一些必要的库，比如pandas和numpy：

```

import pandas as pd

import numpy as np

```

然后，我们定义一个函数来计算股票网指标：

```

def stock_indicator(data):

# 计算移动平均线

data['MA5'] = data['close'].rolling(window=5).mean()

data['MA10'] = data['close'].rolling(window=10).mean()

data['MA20'] = data['close'].rolling(window=20).mean()

# 计算相对强弱指标

data['RSI'] = 100 - (100 / (1 + (data['up_avg'] / data['down_avg'])))

# 计算MACD指标

data['EMA12'] = data['close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()

data['EMA26'] = data['close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()

data['MACD'] = data['EMA12'] - data['EMA26']

# 计算布林带指标

data['MA20'] = data['close'].rolling(window=20).mean()

data['std'] = data['close'].rolling(window=20).std()

data['upper_band'] = data['MA20'] + 2 * data['std']

data['lower_band'] = data['MA20'] - 2 * data['std']

return data

```

这个函数接受一个包含股票价格和成交量等数据的DataFrame对象作为参数，并返回添加了指标数据的DataFrame对象。

接下来，我们可以使用这个函数来计算股票网指标：

```

# 读取股票数据

data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 计算指标

data_with_indicator = stock_indicator(data)

# 打印计算结果

print(data_with_indicator)

```

以上就是一个简单的股票网指标公式的源码。通过计算移动平均线、相对强弱指标、MACD指标和布林带指标等指标，我们可以更好地分析股票的走势和买卖时机。这只是一个简单的示例，实际的股票网指标公式可能更加复杂，需要根据具体情况进行调整和优化。

希望这篇文章对你理解股票网指标公式有所帮助！