代码的作用是计算股票收益率的波动率，即历史波动率。具体来说，代码先取出data中的收盘价数据，然后对其取对数，再对结果做差分，即计算相邻两个交易日的对数收益率。接着，使用rolling函数对这个序列进行滚动计算，计算窗口为252个交易日，min_periods=1表示即使滚动窗口中有缺失值也要进行计算，center=False表示窗口不居中。最后，将得到的标准差乘以根号252，即可得到历史波动率。其中，np是numpy库的别名，*表示乘法运算。

很好，这是一段关于计算股票历史波动率的代码解释。以下是Python代码示例：

import numpy as np

# 假设data为一个包含收盘价数据的DataFrame或数组
log_returns = np.log(data / data.shift(1)) # 计算对数收益率
volatility = log_returns.rolling(window=252, min_periods=1, center=False).std() * np.sqrt(252) # 计算历史波动率

其中，`log_returns`是一个序列，表示相邻两个交易日的对数收益率。`rolling`函数将对这个序列进行滚动计算，其中`window=252`表示窗口大小为252个交易日，`min_periods=1`表示即使滚动窗口中有缺失值也要进行计算，`center=False`表示窗口不居中。最后，将得到的标准差乘以根号252，即可得到历史波动率。