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基于基于python计算滚动方差计算滚动方差(标准差标准差)talib和和pd.rolling函数差异函数差异
详解详解
主要介绍了基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解,具有很好的参考价值,希望对大家
有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Apr 12 11:23:46 2018
@author: henbile
"""
#计算滚动波动率可以使用专门做技术分析的talib包里面的函数,也可以使用pandas包里面的滚动函数。
#但是两个函数对于分母的选择,就是使用N还是N-1作为分母这件事情上是有分歧的。
#另一个差异在于:talib包计算基于numpy,而pd.rolling是基于Series或者DataFrame的。
import pandas as pd
import numpy as np
import talib as tb
a = tb.VAR(closeFull[:,0], timeperiod = 12, nbdev =1)
b = tb.VAR(closeFull[:,0], timeperiod = 12, nbdev =0)
#我以为nbdev是涉及分母的数量,发现其实不是。nbdev = -1也没有改变。
c = pd.Series(closeFull[:,0]).rolling(window = 12, center = False).var()
#tb基于np数据,pd基于pd包的两个类型的数据。
d = pd.rolling_var(pd.Series(closeFull[:,0]), window= 12, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None)
#__main__:1: FutureWarning: pd.rolling_var is deprecated for Series and will be removed in a future version, replace with
# Series.rolling(window=12,center=False).var()
#以前的公式是d,现在运行d会报错,所以改正成c的形式。
closeFull[0:12,0].var(ddof =1)
#Out[28]: 0.30576590909090895
#ddof参数的意义:分母是N-ddof
closeFull[0:12,0].var(ddof =0)
#Out[29]: 0.28028541666666656
#因为window是12,所以选第11个print
print(a[11],b[11],c[11],d[11])
#0.28028541666667195 0.28028541666667195 0.3057659090909086 0.3057659090909086
#计算都是var的计算,大胆的推测std的计算也是适用的。
#talib包的std运算的公式是tb.STDDEV
#pd.rolling就是var换成std
#谨慎起见,还是计算一下,看一看。
#最后发现大胆的推测是正确的。
e = tb.STDDEV(closeFull[:,0], timeperiod = fastPeriod, nbdev = 1)
f = pd.Series(closeFull[:,0]).rolling(window = fastPeriod, center = False).std()
closeFull[0:12,0].std(ddof =1)
#Out[45]: 0.5529610375884624
closeFull[0:12,0].std(ddof =0)
#Out[46]: 0.5294198869202653
print(e[11], f[11])
#0.5294198869202704 0.5529610375884622
补充知识:补充知识:python —— .rolling(20).std()
#在这里我们取20天内的标准差
weixin_38618819
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