大熊猫滚动活动行为
大熊猫滚动活动行为
提问于 2020-03-11 10:48:59
我正在使用Pandas计算Bollinger波段的证券价格。我使用20天的平均收盘价和两个标准差+/-那个值来计算带。
在使用.rolling().std()时，我注意到了计算值与第三方数据提供者报告的值之间的差异；在“手动”计算stdev (逐步)后，我能够再现与第三方站点一致的值，并且与在相同数据上使用.rolling.std()计算的值类似。
下面是数据的一个子集，包括两组计算：“手册”和熊猫“滚动”。我的代码中有什么东西导致熊猫滚动数据的变化吗？
close_values = {'close': [88.64, 87.02, 88.7, 89.89, 90.93, 90.4, 90.21, 90.16, 90.94, 91.93,
90.26, 85.5, 81.89, 82.18, 78.31, 75.65, 79.61, 76.55, 80.41, 77.87]}
df = pd.DataFrame(close_values)
df['period_mean'] = df['close'].mean()
df['abs_^2_var'] = (np.abs(df['close'] - df['period_mean'])) ** 2
df['stdev_man'] = np.sqrt(df['abs_^2_var'].rolling(20).mean())
df['stdev_roll'] = df['close'].rolling(20).std()
df['BolU_man'] = round(df['period_mean'] + (df['stdev_man'] * 2), 4)
df['BolL_man'] = round(df['period_mean'] - (df['stdev_man'] * 2), 4)
df['BolU_roll'] = round(
df['close'].rolling(20).mean() + (2 * (df['close'].rolling(20).std())), 4)
df['BolL_roll'] = round(
df['close'].rolling(20).mean() - (2 * (df['close'].rolling(20).std())), 4)
print(df)这是以上内容的输出：
close period_mean abs_^2_var stdev_man stdev_roll BolU_man BolL_man \
0 88.64 85.3525 10.807656 NaN NaN NaN NaN
1 87.02 85.3525 2.780556 NaN NaN NaN NaN
2 88.70 85.3525 11.205756 NaN NaN NaN NaN
3 89.89 85.3525 20.588906 NaN NaN NaN NaN
4 90.93 85.3525 31.108506 NaN NaN NaN NaN
5 90.40 85.3525 25.477256 NaN NaN NaN NaN
6 90.21 85.3525 23.595306 NaN NaN NaN NaN
7 90.16 85.3525 23.112056 NaN NaN NaN NaN
8 90.94 85.3525 31.220156 NaN NaN NaN NaN
9 91.93 85.3525 43.263506 NaN NaN NaN NaN
10 90.26 85.3525 24.083556 NaN NaN NaN NaN
11 85.50 85.3525 0.021756 NaN NaN NaN NaN
12 81.89 85.3525 11.988906 NaN NaN NaN NaN
13 82.18 85.3525 10.064756 NaN NaN NaN NaN
14 78.31 85.3525 49.596806 NaN NaN NaN NaN
15 75.65 85.3525 94.138506 NaN NaN NaN NaN
16 79.61 85.3525 32.976306 NaN NaN NaN NaN
17 76.55 85.3525 77.484006 NaN NaN NaN NaN
18 80.41 85.3525 24.428306 NaN NaN NaN NaN
19 77.87 85.3525 55.987806 5.495136 5.63789 96.3428 74.3622
BolU_roll BolL_roll
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 NaN NaN
5 NaN NaN
6 NaN NaN
7 NaN NaN
8 NaN NaN
9 NaN NaN
10 NaN NaN
11 NaN NaN
12 NaN NaN
13 NaN NaN
14 NaN NaN
15 NaN NaN
16 NaN NaN
17 NaN NaN
18 NaN NaN
19 96.6283 74.0767 回答 1
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60642691
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
