给我一个计算63日历史波动率的python代码，要求用对数收益率，越简洁越好

好的，以下是一个简洁的Python代码，用于计算63日历史波动率，基于对数收益率：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设stock_price是一个Pandas Series对象，包含标的资产价格数据
log_returns = np.log(stock_price) - np.log(stock_price.shift(1))
rolling_volatility = log_returns.rolling(window=63).std().dropna()

这段代码先计算了对数收益率，即$log(P_t/P_{t-1})$，其中$P_t$为当日收盘价，$P_{t-1}$为前一日收盘价。接着，使用Pandas的rolling方法计算63日历史波动率，即对log_returns序列进行滚动标准差计算。最后，使用dropna方法去掉NaN值，得到63日历史波动率序列。