Pandas перекатывает поведение stdev

Я использую Pandas для расчета полос Боллинджера для цен на ценные бумаги. Я использую среднюю цену закрытия за 20 дней и два стандартных отклонения +/- это значение для расчета полос.

Я заметил различия между моими расчетными значениями и значениями, полученными от сторонних поставщиков данных, при использовании pandas .rolling().std(); после расчета stdev «вручную» (шаг за шагом) я смог воспроизвести значения, которые соответствовали сторонним сайтам и аналогичным образом отличались от значений, рассчитанных с помощью .rolling.std() для тех же данных.

Подмножество данных представлено ниже с двумя наборами расчетов; "ручной" и панды "прокатные". Есть ли что-то в моем коде, что приводит к изменению данных прокатки панд?

close_values = {'close': [88.64, 87.02, 88.7, 89.89, 90.93, 90.4, 90.21, 90.16, 90.94, 91.93, 
                          90.26, 85.5, 81.89, 82.18, 78.31, 75.65, 79.61, 76.55, 80.41, 77.87]}
df = pd.DataFrame(close_values)

df['period_mean'] = df['close'].mean()
df['abs_^2_var'] = (np.abs(df['close'] - df['period_mean'])) ** 2
df['stdev_man'] = np.sqrt(df['abs_^2_var'].rolling(20).mean())
df['stdev_roll'] = df['close'].rolling(20).std()

df['BolU_man'] = round(df['period_mean'] + (df['stdev_man'] * 2), 4)
df['BolL_man'] = round(df['period_mean'] - (df['stdev_man'] * 2), 4)

df['BolU_roll'] = round(
    df['close'].rolling(20).mean() + (2 * (df['close'].rolling(20).std())), 4)
df['BolL_roll'] = round(
    df['close'].rolling(20).mean() - (2 * (df['close'].rolling(20).std())), 4)

print(df)

Это результат вышеизложенного:

    close  period_mean  abs_^2_var  stdev_man  stdev_roll  BolU_man  BolL_man  \
0   88.64      85.3525   10.807656        NaN         NaN       NaN       NaN   
1   87.02      85.3525    2.780556        NaN         NaN       NaN       NaN   
2   88.70      85.3525   11.205756        NaN         NaN       NaN       NaN   
3   89.89      85.3525   20.588906        NaN         NaN       NaN       NaN   
4   90.93      85.3525   31.108506        NaN         NaN       NaN       NaN   
5   90.40      85.3525   25.477256        NaN         NaN       NaN       NaN   
6   90.21      85.3525   23.595306        NaN         NaN       NaN       NaN   
7   90.16      85.3525   23.112056        NaN         NaN       NaN       NaN   
8   90.94      85.3525   31.220156        NaN         NaN       NaN       NaN   
9   91.93      85.3525   43.263506        NaN         NaN       NaN       NaN   
10  90.26      85.3525   24.083556        NaN         NaN       NaN       NaN   
11  85.50      85.3525    0.021756        NaN         NaN       NaN       NaN   
12  81.89      85.3525   11.988906        NaN         NaN       NaN       NaN   
13  82.18      85.3525   10.064756        NaN         NaN       NaN       NaN   
14  78.31      85.3525   49.596806        NaN         NaN       NaN       NaN   
15  75.65      85.3525   94.138506        NaN         NaN       NaN       NaN   
16  79.61      85.3525   32.976306        NaN         NaN       NaN       NaN   
17  76.55      85.3525   77.484006        NaN         NaN       NaN       NaN   
18  80.41      85.3525   24.428306        NaN         NaN       NaN       NaN   
19  77.87      85.3525   55.987806   5.495136     5.63789   96.3428   74.3622   

    BolU_roll  BolL_roll  
0         NaN        NaN  
1         NaN        NaN  
2         NaN        NaN  
3         NaN        NaN  
4         NaN        NaN  
5         NaN        NaN  
6         NaN        NaN  
7         NaN        NaN  
8         NaN        NaN  
9         NaN        NaN  
10        NaN        NaN  
11        NaN        NaN  
12        NaN        NaN  
13        NaN        NaN  
14        NaN        NaN  
15        NaN        NaN  
16        NaN        NaN  
17        NaN        NaN  
18        NaN        NaN  
19    96.6283    74.0767