商品期货周度回报计算 python

计算商品期货周度回报的方法是，首先计算每周的收盘价变化率，然后将其累加得到每周的总回报率。以下是用 Python 实现的代码示例：

import pandas as pd

# 读取期货价格数据，假设为一个包含日期和收盘价的 DataFrame，其中日期为索引列
df = pd.read_csv('futures_prices.csv', index_col=0)

# 将收盘价转换为变化率
df['return'] = df['close'].pct_change()

# 计算每周的回报率并累加
weekly_returns = df['return'].resample('W').sum().dropna()

# 打印结果
print(weekly_returns)

其中，`resample('W')` 表示按周对数据进行重采样，`sum()` 表示对每周的变化率求和，`dropna()` 则是去掉缺失值。最终的结果是一个 Series，它的索引是每周的结束日期，值是该周的总回报率。

相关问题

不确定度计算python代码

在Python中，不确定度计算通常涉及到数值计算的精度控制以及概率统计中的误差处理。如果你想要处理测量数据的不确定性，可以使用NumPy库中的`numpy.array`对象，它们支持复数运算，可以用来表示带有不确定性的值。另一个流行的库是`scipy.stats`，它提供了丰富的概率分布函数和相关工具。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用NumPy处理不确定性：

import numpy as np

# 创建一个包含误差的数组
uncertain_values = np.array([1.0 + 0.1j, 2.5 - 0.2j])  # 这里1j和-0.2j代表正负误差

# 对这些值进行加法操作，保留不确定度
result_with_uncertainty = uncertain_values.sum()
print("Result with uncertainty:", result_with_uncertainty)

# 计算加权平均，假设误差是线性的
average_value = (np.abs(uncertain_values)).mean() * uncertain_values.real.sum() / uncertain_values.real.size
print("Weighted average:", average_value)

# 使用scipy的uncertainties模块，如果安装了这个库
# from uncertainties import ufloat
# uncertain_values = [.ufloat(1.0, 0.1), ufloat(2.5, 0.2)]  # ufloat用于存储带不确定度的浮点数
# 加法、乘法等操作会自动考虑不确定度

轴承故障诊断峭度计算Python

根据提供的引用内容，可以使用Python中的SciPy库中的kurtosis()函数来计算轴承振动信号的峭度。峭度是描述概率分布形态陡缓程度的统计量，通常用于描述信号的尖锐程度。在轴承故障诊断中，峭度可以用于判断轴承振动信号的分布形态是否正常，从而诊断轴承是否存在故障。

以下是使用Python计算轴承振动信号峭度的示例代码：

from scipy.stats import kurtosis

# 假设轴承振动信号数据存储在列表data中
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 计算轴承振动信号的峭度
kurt = kurtosis(data)

# 输出峭度值
print("轴承振动信号的峭度为：", kurt)

需要注意的是，kurtosis()函数默认计算的是峭度的样本值，如果需要计算总体峭度，需要将fisher参数设置为False。