以下是一个使用Python和BigQuery的示例代码，用于在BigQuery中对一个列进行滚动年份乘法的算法：

from google.cloud import bigquery

def rolling_yearly_multiply(dataset_id, table_id, column_name, start_date):
    # 初始化BigQuery客户端
    client = bigquery.Client()
    
    # 构建SQL查询
    query = f"""
        SELECT
            *,
            ({column_name} * EXP(LOG(1.0 + ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY date DESC)) / 365.25)) as rolling_yearly_multiply
        FROM
            `{client.project}.{dataset_id}.{table_id}`
        WHERE
            date >= '{start_date}'
        ORDER BY
            date DESC
    """
    
    # 执行查询
    query_job = client.query(query)
    results = query_job.result()
    
    # 打印结果
    for row in results:
        print(f"Date: {row.date}, {column_name}: {row[column_name]}, Rolling Yearly Multiply: {row.rolling_yearly_multiply}")

# 示例用法
rolling_yearly_multiply("your_dataset_id", "your_table_id", "your_column_name", "2021-01-01")

在这个示例中，我们使用了BigQuery的Python客户端库来连接和查询BigQuery。首先，我们构建了一个SQL查询，其中包含了要进行滚动年份乘法的列的计算逻辑。在这个例子中，我们使用ROW_NUMBER()函数和EXP()函数来计算降序系数，并将其应用于指定的列。然后，我们使用WHERE子句来限制计算的起始日期，并使用ORDER BY子句对结果进行排序。

最后，我们使用client.query()方法执行查询并获取结果。我们可以遍历结果并打印每一行的日期、指定列的值以及滚动年份乘法的结果。

请注意，你需要将代码中的your_dataset_id、your_table_id和your_column_name替换为你实际的数据集ID、表ID和列名。