基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解

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：python —— .rolling(20).std()

#在这里我们取20天内的标准差

以上这篇基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python求均值,方差,标准差的实例

    如下所示: import numpy as np arr = [1,2,3,4,5,6] #求均值 arr_mean = np.mean(arr) #求方差 arr_var = np.var(arr) #求标准差 arr_std = np.std(arr,ddof=1) print("平均值为:%f" % arr_mean) print("方差为:%f" % arr_var) print("标准差为:%f" % arr_std) 以上这篇Pyth

  • Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算

    使用numpy可以做很多事情,在这篇文章中简单介绍一下如何使用numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算. variance: 方差 方差(Variance)是概率论中最基础的概念之一,它是由统计学天才罗纳德·费雪1918年最早所提出.用于衡量数据离散程度,因为它能体现变量与其数学期望(均值)之间的偏离程度.具有相同均值的数据,而标准差可能不同,而通过标准差的大小则能更好地反映出数据的偏离度. 计算:一组数据1,2,3,4,其方差应该是多少? 计算如下: 均值=(1+2+3+4)/

  • python 标准差计算的实现（std）

    numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1: pandas.std() 默认是除以n-1 的,即是无偏的,如果想和numpy.std() 一样有偏,需要加上参数ddof=0 ,即pandas.std(ddof=0) :DataFrame的describe()中就包含有std(): demo: >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>>

  • 基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解

    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,

  • Python计算双重差分模型DID及其对应P值使用详解

    Python计算双重差分模型DID及其对应P值使用详解

    目录 1. DID(Differences-in-Differences)定义 2. DID模型形式 3. OLS多项式拟合 1. DID(Differences-in-Differences)定义 双重差分法,其主要被用于社会学中的政策效果评估.这种方法需要两个「差异」数据.一个是干预前后的「差异」,这个是自身实验前后的差异.另外一个是干预组与对照组的「差异」.DID利用这两个「差异」的差异来推算干预的效果.因此,顾名思义叫做双重差分法. 其原理是基于一个反事实的框架来评估政策发生和不发生这两

  • 基于python框架Scrapy爬取自己的博客内容过程详解

    基于python框架Scrapy爬取自己的博客内容过程详解

    前言 python中常用的写爬虫的库常有urllib2.requests,对于大多数比较简单的场景或者以学习为目的,可以用这两个库实现.这里有一篇我之前写过的用urllib2+BeautifulSoup做的一个抓取百度音乐热门歌曲的例子,有兴趣可以看一下. 本文介绍用Scrapy抓取我在博客园的博客列表,只抓取博客名称.发布日期.阅读量和评论量这四个简单的字段,以求用较简单的示例说明Scrapy的最基本的用法. 环境配置说明 操作系统:Ubuntu 14.04.2 LTS Python:Pyth

  • 基于Python中isfile函数和isdir函数使用详解

    Python编程语言判断是否是目录 在Python编程语言中可以使用os.path.isdir()函数判断某一路径是否为目录.其函数原型如下所示. os.path.isdir(path) 参数含义如下. path:要进行判断的路径.以下实例判断E:\MJlife\test是否为目录. >>>import os >>>os.path.isdir('E:\\MJlife\\test') 判断是否为目录的输出结果 True 表示H:\MJlife\test是目录. Pytho

  • Python数据分析之NumPy常用函数使用详解

    Python数据分析之NumPy常用函数使用详解

    目录 文件读入 1.保存或创建新文件 2.读取csv文件的函数loadtxt 3.常见的函数 4.股票的收益率等 5.对数收益与波动率 6.日期分析 总结 本篇我们将以分析历史股价为例,介绍怎样从文件中载入数据,以及怎样使用NumPy的基本数学和统计分析函数.学习读写文件的方法,并尝试函数式编程和NumPy线性代数运算,来学习NumPy的常用函数. 文件读入 读写文件是数据分析的一项基本技能 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值)格式是一种常见的文件格式.通常,数据库的

  • Python中常用的高阶函数实例详解

    前言 高阶函数指的是能接收函数作为参数的函数或类:python中有一些内置的高阶函数,在某些场合使用可以提高代码的效率． lambda 当在使用一些函数的时候,我们不需要显式定义函数名称,直接传入lambda匿名函数即可.lambda匿名函数通常和其他函数搭配使用. 比如可以直接使用如下的lambda表达式计算当x=3时,y = x * 3 + 5的函数值. In [1]: (lambda x: x * 3 + 5)(3) Out[1]: 14 map map函数将一个函数和序列/迭代器(可以传

  • 六个Python编程最受用的内置函数使用详解

    目录 1. Map 函数 2. Lamdba 函数 3. Enumerate 函数 4. Reduce 函数 5. Filter 函数 6. Zip 函数 在日常的python编程中使用这几个函数来简化我们的编程工作,经常使用能使编程效率大大地提高. 1. Map 函数 map函数可以使用另外一个函数转换整个可迭代对象的函数,包括将字符串转换为数字.数字的四舍五入等等. 之所以使用map函数来完成这些事情可以节约内存,使代码的运行速度提高,并且使用的代码量比较少. 比如这里需要将一个字符串的数组

  • Python深度学习之Keras模型转换成ONNX模型流程详解

    目录 从Keras转换成PB模型 从PB模型转换成ONNX模型 改变现有的ONNX模型精度 部署ONNX 模型 总结 从Keras转换成PB模型 请注意,如果直接使用Keras2ONNX进行模型转换大概率会出现报错,这里笔者曾经进行过不同的尝试,最后都失败了. 所以笔者的推荐的情况是:首先将Keras模型转换为TensorFlow PB模型. 那么通过tf.keras.models.load_model()这个函数将模型进行加载,前提是你有一个基于h5格式或者hdf5格式的模型文件,最后再通过改

  • python类的方法属性与方法属性的动态绑定代码详解

    动态语言与静态语言有很多不同,最大的特性之一就是可以实现动态的对类和实例进行修改,在Python中,我们创建了一个类后可以对实例和类绑定心的方法或者属性,实现动态绑定. 最近在学习python,纯粹是自己的兴趣爱好,然而并没有系统地看python编程书籍,觉得上面描述过于繁琐,在网站找了一些学习的网站,发现廖雪峰老师的网站上面的学习资源很不错,而且言简意赅,提取了一些python中的重要的语法和案例.重要的是可以在线测试python的运行代码,缺点就是没有系统的看python的书籍,不能及时的将

随机推荐