3日滚动波动率年化，python代码

以下是计算3日滚动波动率年化的 Python 代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设有一个包含每日收盘价的 DataFrame，名为 df
# 首先计算每日收益率
df['returns'] = df['close'].pct_change()

# 计算3日滚动标准差
df['rolling_std'] = df['returns'].rolling(window=3).std()

# 计算3日滚动波动率
df['rolling_volatility'] = df['rolling_std'] * np.sqrt(252)

# 最后取最新一天的3日滚动波动率年化值
rolling_volatility_annualized = df['rolling_volatility'].iloc[-1] * np.sqrt(252)

希望这个代码能对你有所帮助！

相关问题

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。

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。