滚动波动率计算，python代码

以下是一个简单的 Python 代码，用于计算滚动波动率：

import pandas as pd
import numpy as np

def rolling_volatility(data, window):
    returns = np.log(data / data.shift(1))
    volatility = returns.rolling(window).std() * np.sqrt(252)
    return volatility

# 示例数据
data = pd.DataFrame({'price': [10, 12, 11, 13, 15, 14, 16, 18, 17, 19]})
window = 3

# 计算滚动波动率
volatility = rolling_volatility(data['price'], window)
print(volatility)

这个代码使用了 Pandas 和 NumPy 库，通过计算对数收益率的滚动标准差来计算滚动波动率。其中，`data` 是一个包含价格数据的 Pandas 数据框，`window` 是滚动窗口的大小。在示例数据中，我们使用了一个包含 10 个价格数据的简单数据框。

相关问题

计算3天滚动波动率，python代码

以下是计算3天滚动波动率的 Python 代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成模拟数据
np.random.seed(123)
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
df = pd.DataFrame({'price': 100 + np.cumsum(data)})

# 计算收益率
df['return'] = df['price'].pct_change()

# 计算3天滚动波动率
df['volatility'] = df['return'].rolling(window=3).std() * np.sqrt(3)

print(df.tail())

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整。

滚动波动率python代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的滚动波动率的Python代码示例：

import numpy as np

def rolling_volatility(data, window):
    """
    计算滚动波动率
    :param data: 数据序列
    :param window: 滚动窗口大小
    :return: 滚动波动率序列
    """
    vol = np.zeros_like(data)
    for i in range(window - 1, len(data)):
        vol[i] = np.std(data[i - window + 1:i + 1])
    return vol

这个函数接受一个数据序列和一个滚动窗口大小作为输入，返回一个滚动波动率序列。