创建移动标准差 (MSD)
计算移动标准差(moving standard deviation)是一件非常容易的事情，因为变异过程的标准差就是波动率。所以我们要计算谷歌股票价格的移动波动率。
首先，我们需要计算收益以评估资产，所以我们将使用“close”列，并应用 pandas 的“pct_change”函数。并且我们指定我们要计算1行间隔的百分比变化。所以这里我们不打算放置“shift”函数，因为我们要计算移动波动率。
然后我们将在这个矩阵上加入一个“shift”函数，因为如果你想使用收益作为输入，就需要在这一行之后加入一个“shift”函数。
因此，为了计算移动标准差，我们将采用与之前完全相同的代码。我们只需要将“returns”替换掉”close”即可！当然，还得将函数“mean”更改为“std”函数。然后我们将打印所有这些值以便更好地理解。
df['returns'] = df['Close'].pct_change(1) df['MSD 15'] = df[['returns']].rolling(15).std().shift(1) df['MSD 60'] = df[['returns']].rolling(60).std().shift(1)
df[['MSD 15', 'MSD 60', 'returns']].loc['2020'].plot(figsize=(24, 8))
原创文章，作者：朋远方，如若转载，请注明出处：https://caovan.com/05-jinrongtezhenggongcheng/.html
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