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我想计算几家公司的平均调整后收益。我有每月的数据。我想计算过去12个月的滚动平均值。之后，我需要从月度回报中减去滚动平均值。
首先，我使用quantmod和lapply来计算回报：
library(quantmod)
stocks=new.env()
startDate=as.Date("2008-07-31")
endDate=as.Date("2019-06-30")
tickers=c("ADS.DE","DAI.DE","BMW.DE")
getSymbols(tickers,src="y
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我正在开发一个大型数据集，如下所示：
Time, Value
01.01.2018 00:00:00.000, 5.1398
01.01.2018 00:01:00.000, 5.1298
01.01.2018 00:02:00.000, 5.1438
01.01.2018 00:03:00.000, 5.1228
01.01.2018 00:04:00.000, 5.1168
.... , ,,,,
31.12.2018 23:59:59.000, 6.3498
数据是从一年中的minute日到一年中的last日的一个last数据。
我想使用Pandas来找出每个5日的平均值
浏览 1提问于2019-06-27得票数 3
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我想要计算当月的估计回报，根据过去两年中同一月份的平均回报。例：
Sales
Date Sales Returns
10/21/2018 500
10/20/2018 120
10/05/2017 546 254
10/10/2017 185 90
10/17/2016 255 120
10/8/2016 153 20
汇总值：
Sales
Month Sales Returns Returns To Sales Ratio
Oct-18 620
Oct-17
浏览 0提问于2019-09-06得票数 1
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我即将进行一项事件研究，需要计算事件发生前30天的平均回报。也就是说，如果日期=事件日期，然后取最后30次返回，总结并平均它们。
Date Symbol Eventdate Return
1/1/2016 AAPL 1/1/2016 0.026
这一数据将触发前30天的平均回报。这30天也应该修正，以有不同的基准期(例如，过去60至10天)。
有好办法吗？我的do循环技巧是不够的，lag30(返回)直到lag1(返回)绝对不是一个选项。
谢谢!
PS:如果有人在GARCH(1,1)事件研究版上有信息，我也会非常感谢。
浏览 1提问于2017-03-08得票数 0
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我有一个大型数据集：
Time, Value
01.01.2018 00:00:00.000, 5.1398
01.01.2018 00:01:00.000, 5.1298
01.01.2018 00:02:00.000, 5.1438
01.01.2018 00:03:00.000, 5.1228
01.01.2018 00:04:00.000, 5.1168
.... , ,,,,
31.12.2018 23:59:59.000, 6.3498
数据是从一年中的minute日到一年中的last日的一个last数据。
我想使用Pandas来平均每5天找到一次。例如：
从01.
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熊猫群
、、
用熊猫群来获取最后n个实例的平均值的最好方法是什么？
例如，我有这样一个dataframe：
frame = pd.DataFrame({'Student' : ['Bob', 'Bill', 'Bob', 'Bob', 'Bill', 'Joe', 'Joe', 'Bill', 'Bob', 'Joe'],
浏览 2提问于2014-03-30得票数 6
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我遇到了一个用例，其中我应该计算移动平均在一个特定的持续时间，例如最近的n天。我知道，如果我存储所有的过去的数据，我可以减去与前几天相应的贡献，这是很容易做到的。但是，我如何有效地计算它，只存储前一天的平均值，而没有以前的数据。
下面是我想要完成的事情
例如，我有5天的数据，比如2，8，5，2，5，现在它的平均值是4.4，如果有第八天的数据是10，那么应该计算运行平均值，去掉前3元素2，8和5，因此平均为3.2。
目前，我采用了一种方法来确定与一天相对应的平均贡献，然后用总平均值减去它，我觉得这是不准确的。
Formula = (avg for past n days) + (today&
浏览 2提问于2014-09-23得票数 1
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我试图计算我的投资组合的股票回报，这需要按年“几何平均”百分比。
为了简单起见，我有一个如下所示的dataframe：
日期返回
2013-06-01 1%
2013-07-01 5%
2013-08-01 -4%
2014-01-01 12%
2014-02-01 -9%
我希望输出能显示：
2013年地球收益日期1.8% 2015年1.9%
(1+.01)(1+.05)(1+-.04) = 1.8%
我可以按年使用群函数，但是它只对我来说是和的，我无法得到几何平均值。有人能帮忙吗？
谢谢!
浏览 3提问于2020-12-07得票数 3
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我有这样一个csv文件：
-Species- -Strain- -A- -B- -C- -D-
Species1 Strain1.1 0.2 0.1 0.1 0.4
Species1 Strain1.1 0.2 0.7 0.2 0.2
Species1 Strain1.2 0.1 0.6 0.1 0.3
Species1 Strain1.1
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
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我正在创建一个熊猫数据与交易数据(日期，时间，数量，价格)。我使用几个相同的文件(每个文件代表一个交易日)构建数据文件，然后使用5分钟间隔重采样数据。
然后计算每个间隔之间的返回，但我不想计算从一天返回到另一天的返回(即t天的最后一个数据点和第一个t+1日的第一个数据点之间的返回)。
list_=[]
big_df=pd.DataFrame()
#read file into pandas
for file in filelist:
#create panda dataframe
df=pd.read_hdf(fi
浏览 3提问于2017-09-12得票数 1
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我是R的初学者，我有一个关于简单函数的问题，比如大数据集的均值或标准差。我的数据显示了对冲基金过去30年的月度回报，所有对冲基金都有1550列。我看到，我可以使用mean函数计算特定列的平均值，方法是引用具有我的数据集的名称的列，以及$和no。列的。然而，我想知道如何才能在不指定每一列的情况下获得每个对冲基金(即每列)的平均值。提前感谢您的帮助！
浏览 0提问于2016-06-26得票数 0
我在谷歌表格上有一个电子表格来跟踪我的投资。根据平均回报，我计算了这些年的平均回报率。
第一栏列有日期清单。第二栏是我的稿件。第三栏有平均回报。
我想做以下if声明：if(column2<column3)return(column1)
这样我就可以看到我的回报比我的贡献更多的日期。
浏览 4提问于2022-01-27得票数 0
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我有一个具有以下结构的dataframe：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"date": ["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04"] * 2,
"group": ["A", "A", "A", "A", "B", "
浏览 5提问于2022-04-26得票数 1
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请参阅下面我的数据的格式。
Date AMZN.Closing.Price AMZN.Daily.Percent.Return
1 2004-12-31 44.29 NA
2 2005-01-03 44.52 0.5193046
3 2005-01-04 42.14 -5.3459119
4 2005-01-05 41.77 -0.8780256
浏览 1提问于2020-09-02得票数 0
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对不起，潘达斯是新手。我是否可以检查如何使用Pandas获得年化平均回报。(注意：，而不是，按年计算的回报)，我想计算整个数据
收益平均值:m= (1/M *Σ)
M是观察次数(1日期=1次观测)，r是每日返回的次数。
年化日平均回报率= (1+m)^365 -1
我已经使用.pctchange计算了日收益
因此，为了给大家举个例子，跳过NaN.的第一列
在第二栏中，假设我在26至30年间进行了观察，因此计算如下：
M= (1/3 * (0.007246+0.001199+0.006587))= 0.00501
年化日平均回报率= (1+0.00501)^365 -1
浏览 2提问于2018-09-07得票数 1
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集团年代久远的海运业务
、、、、
如果我有一个列为“年份”的DataFrame，另一个列为“平均温度”，我想用一个条形图来表示它们，看看全球平均气温在过去几十年中是否有所上升，你如何将这些年转换成几十年？
例如，在1980到1989年间，我需要将它用x轴表示为1980。如1990年和1999年为1990年等。
请注意：
X轴=年份
Y轴=平均温度
非常感谢
浏览 3提问于2022-02-19得票数 0
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贬低/以R为中心
、、
我找了一个答案，但没能找到答案，所以我希望这是一个话题，还没有被触及。
我有一个来自CRSP的xlsx面板数据文件，用于从1963年到2017年纽约证券交易所所有公司的每月股票回报。这些栏是：
月(以DD/MM/YYYY为单位)
例如: 31/03/1981 _
现在我想在一个额外的列中计算降级的回报，即返回(Apple，March1981)减去平均回报(Apple，整个样本周期)。我尝试使用比例函数，但很明显，它贬低了所有回报的平均值，而不仅仅是苹果特有的回报。我如何编码，它应该只将苹果返回到平均计算？
提前谢谢，祝你一天愉快！
编辑:删除excel文件。
浏览 1提问于2018-05-17得票数 1
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假设我有一个包含过去三年的职称和薪水的数据集，我想要计算第一年到最后一年平均工资的差额。
使用Pandas，我会怎么做呢？我已经成功地创建了一个df，其中包含了每年的平均薪资，但我想我想要做的是：“对于数据科学家，用2020年的平均工资减去2022年的平均工资”，然后遍历所有做同样事情的job_titles。
work_year job_title salary_in_usd
0 2020 AI Scientist 45896.000000
1 2020 BI D
浏览 1提问于2022-09-20得票数 0
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我试图使用Alpha Vantage的实时外汇数据制作一个简单的移动平均线(API键可以免费从Alpha Vantage注册)。除了SMA的周期不完整外，一切看起来都很好。
例如，如果我设置了data[:'2020-1-1']，它应该返回1.1.2020到当前日期的数据。然而，发生的情况是，从2020年12月到2021年1月这段时期已经过去。
我试着绘制图表，并意识到我的移动平均周期越大，最近的数据就会被删除。我的图表上的情节如下：
以下是我在三个单独文件中的代码：
这是execution.py文件：
from alpha_vantage.foreignexchange
浏览 10提问于2021-02-02得票数 0
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在熊猫中平均采摘栏(不包括一个)
、、、、
我试图将股票回报率的平均值与基准进行比较，到目前为止，我的代码如下所示：
index = ['^GSPC']
tickers = ['CAT','AAPL']
stocks = tickers + index
start = dt.datetime(2017,1,1)
end = dt.datetime(2017,6,30)
def excess_movement_plot(stocks):
f = web.get_data_yahoo(tickers,start,end)
cleanData = f.loc[
浏览 2提问于2017-07-07得票数 1
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我用的是熊猫0.13.1。这个数据文件：
a = pandas.DataFrame({"a": ["foo", "bar", "qux"], "v": [1, 5.6, 50.5]})
a = a.set_index("a")
包含浮点数及其平均值可以用.mean()计算
>>> a.mean()
v 19.033333
dtype: float64
>>> type(a.mean())
pandas.core.series.Series
然而，在熊猫的0.
浏览 1提问于2014-07-17得票数 0
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我已经通过下载的雅虎金融.csv文件导入了ADSK的每日返回数据。
ADSKcsv <- read.csv("ADSK.csv", TRUE)
我已将.csv文件转换为数据框
class(ADSKcsv)
我已经选择了两个我想要处理的相关列，并寻求取每年所有每日收益的平均值。我不知道该怎么做。
aggregate(Close~Date, ADSK, mean)
上面的代码为每个日期生成了一个平均值计算。我的目标是根据这些数据计算YoY回报，首先将每日回报转换为年度回报，然后使用年度回报来计算同比回报。如果能帮上忙我会很感激的。
浏览 31提问于2020-05-17得票数 0
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我想为一只股票做一个5天回报的新专栏，比方说。我用的是熊猫的资料。我使用rolling_mean函数计算移动平均值，但我不知道如何像电子表格(B6-B1)中那样引用行。有人知道我怎么做索引引用和减法吗？
样本数据框架：
day price 5-day-return
1 10 -
2 11 -
3 15 -
4 14 -
5 12 -
6 18 i want to find this ((day 5 price) -(
浏览 0提问于2015-05-15得票数 3
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我有以下数据：
我试图对13个周期的指数移动平均值进行计算，但结果根本不匹配，我使用以下代码试图得到结果：
stockdata['sma'] = stockdata['close'].rolling(window = 13, min_periods=13).mean()
stockdata['ema'] = stockdata['close'].ewm(span=13, adjust=False).mean()
简单的媒体工作得很好，只有指数移动的媒体没有给出正确的值。
移动平均线的计算在“关闭”栏中进行。
ativo
浏览 2提问于2020-02-20得票数 1
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我有使用历史数据根据极值理论成功计算VaR的代码。我尝试在多个模拟价格路径上运行相同的代码(即为每个路径计算一个VaR )，然后取这些变量的中位数或平均值。
我在网上找到的每个例子都让模拟函数在期末返回价格，然后他们多次重复函数X。这对我来说是有意义的，除了我基本上需要计算每条模拟路径的风险值。下面是我到目前为止拥有的代码。我可以说，代码在使用历史数据时工作正常(即，当lossOnly、u和evtVar行不在函数中时，"evt“函数工作正常，数据表被正确填充)。然而，我一直在尝试在第二个函数中实现模拟，并尝试了各种组合，但都失败了。
library('RODBC')
l
浏览 0提问于2016-05-10得票数 5
我有一个有日期和股票价格的大数据。我需要计算平均回报，但滞后2天。
例如,
我需要得到平均(67.4/55.1)-1和(78/96.1)-1.& (12.1/17.3)-1)用于每个标识符，并将其添加到新的dataframe中。
我找不到一个简单的方法来做这件事，所以我会感谢你的建议！我试着从我的excel复制这里的虚拟数据，但它不起作用。所以不幸的是，我把它作为一个图像添加。如果您还建议将数据文件粘贴为stackexchage中的文本，这将是fab。
我期待着下面的
谢谢大家！
浏览 5提问于2020-09-19得票数 0
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如何计算矩阵中行/选定行的平均值
、、、、
我有一个矩阵，我需要计算矩阵中过去12个月的平均行数。
‘实际Exp'的平均值将与’实际Min'值不同，RAG将根据‘实际Exp'的平均值计算。
这就是计算平均值时的样子。
我不知道如何在一个矩阵中得到‘实际执行’和‘实际Min'的平均值。
谢谢，伙计们
浏览 0提问于2021-03-04得票数 0
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我有下表结构
表销售：
ID, SALES_DATE
表sales_payment:
ID, SALES_ID, PAYMENT_DATE
其中SALES_ID是销售表ID的外键。表sales_payment与表销售有多到一个关系，其中一个销售可以有多个付款(例如今天的付款和五天后的另一个付款)。
我想要一个查询，它可以计算每个销售的平均总支付天数，使用最大天数来全额支付销售。
考虑此场景的：
第一次销售是用2014-01-01进行的，它的付款是在
2014-01-02
2014-01-05
(销售的付款天数是4日)
第二次销售是用2014-01-03进行的，其付款如下：
浏览 4提问于2014-01-11得票数 0
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熊猫指数中每一日期的操作
、、、、
我在潘达有以下几天不同商品的日期：
df = pd.DataFrame([], columns=["Bid", "Ask"], index_col='tid')
填充如下：
2015-07-15 07:16:39.034 49.960 50.000
2015-08-12 07:16:39.235 49.958 49.998
我需要找到每天滚动的平均值。因此，我把这些日子总结成这样：
dates = set(df.index.map(pd.Timestamp.date))
然后迭代这些日期并计算滚动平均值：
for d in dates:
浏览 1提问于2015-08-15得票数 1
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双柱大熊猫的统计分析
、、、
我有一个dataframe，11列18k行。最后一列要么是1，要么是0，但是当我使用.describe()时，我得到的结果是
count 19020
unique 2
top 1
freq 12332
Name: Class, dtype: int64
而不是用平均数、性病等进行实际统计分析。
有办法这样做吗？
浏览 1提问于2020-10-16得票数 0
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假设我有一个data.table，priceDT，每天观察多个股票的回报，如下所示：
> priceDT
Date Return Share
1: 2011-01-03 0.04500000 GAI
2: 2011-01-03 -0.02100000 KDV
3: 2011-01-04 0.03300000 GAI
4: 2011-01-04 0.01770000 KDV
5: 2011-01-05 -0.01742000 GAI
6: 2011-01-05 0.07900000 KDV
7: 2011-02-0
浏览 4提问于2020-09-22得票数 0
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我有一个具有以下结构的dataframe：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"date": ["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04"] * 2,
"group": ["A", "A", "A", "A", "B", "
浏览 2提问于2022-04-26得票数 2
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我想数数10年时间内每个月有多少正回报和负回报，并将它们包括在dtf中。这是因为我想计算得到正回报和负回报的概率。我不知道如何将计数过程包含在for循环中。
例如:10年来，7月份的平均月回报率为2.18%，10次中有8次为正回报，为80%，因此获得负回报的可能性为20%。由于7月份的10年平均月回报率为正数，为2.18%，我希望在dtf中显示为正回报的概率(80%)，而不是负的(20%)。
另一个例子:同样的事情发生在五月。由于10年内5月份平均月收益率为负(-1.23%)，10年内获得正回报的概率为60% (6 / 10)，而负回报为40% (4 / 10)，因此我希望在dtf中显示负概率
浏览 0提问于2019-08-13得票数 2
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我试图确认我对年化回报公式(使用月度回报)的表示是最优的。
我使用的年化回报公式(其中M是月度回报，D是月度回报的总计数)，其中月度回报计数大于12，如下所示：
![]()
或者，在月度返回计数小于12的情况下，这将改变：
![]()
下面是我在Pandas中对这个公式的表示：
ann_return = observations.apply(lambda y: y.apply(lambda x: x+1))
ann_return = (ann_return.prod() ** (np.min(12/len(ann_return.index.values)) if len(ann
浏览 16提问于2016-12-23得票数 5
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试图计算一个范围(置信区间)，以返回在列上映射的lambda中的两个值。
M=12.4; n=10; T=1.3
dt = pd.DataFrame( { 'vc' : np.random.randn(10) } )
ci = lambda c : M + np.asarray( -c*T/np.sqrt(n) , c*T/np.sqrt(n) )
dt['ci'] = dt['vc'].map( ci )
print '\n confidence interval ', dt['ci'][:,1]
..
浏览 3提问于2014-05-13得票数 1
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我想知道，当每秒可能有多个数据点时，是否有一种简单的方法来平均R中前30秒的数据。
例如，对于32秒的样本重量，我想要过去30秒内记录的浓度的平均值，所以9, 10, 7, ..14,20, 18, 2)的平均值。对于31秒的样本重量，我想要过去30秒内记录的浓度的平均值，所以5, 9, 10, 7, .. 14,20, 18)的平均值。从技术上讲，它不是之前30个测量值的滚动平均值，因为每秒可以有多个测量值。
我想用R做这件事。
浏览 1提问于2016-07-27得票数 2
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我正在进行一项事件研究，需要平均回报值才能产生异常回报。我的基准窗口是-60，-11，我的事件窗口是-5，-1，0作为公告日期。然而，我有几个公告可能会污染基准测试和事件窗口。不过，我希望保持50天的基准窗口完整，因此，如果基准窗口中有公告，删除这一天，并将窗口扩展1。
现在，我用proc展开生成平均值：
proc expand; by stock;
convert logreturn = avg_logreturn / METHOD = none TRANSFORMOUT = (movave 60 lag 11);
跑；
然后从实际回报中扣除平均值。
我的数据集看起来如下(10年的数据
浏览 2提问于2017-12-15得票数 0
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熊猫与移动平均线
、、
我有数据：
date count
2015-09-01 5
2015-09-02 4
2015-09-03 8
2015-09-04 8
2015-09-05 3
2015-09-06 5
2015-09-07 9
2015-09-08 7
2015-09-09 5
2015-09-10 7
...
我需要得到移动平均在过去5天。
我怎么才能在蟒蛇和熊猫身上做到呢？
浏览 2提问于2015-09-02得票数 1
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我试图得到这个按年和CUSIP分组的月度数据的年平均回报(RET)列。我期望该CUSIP在那一年的平均回报在月份范围内是相同的。
例如，如果对于cusip 000307和2018年，我的平均值为0.051，那么avg_return列应该有该年所有月份的所有cusip的0.051。
我正在做以下工作，但这是每个月的值变化。“
monthly_stock_data['mean_return'] = monthly_stock_data.groupby(by = ['CUSIP' ,'year'])['RET'].transform(l
浏览 1提问于2022-10-27得票数 0
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我让他跟踪熊猫的数据：
data = DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three&#
浏览 2提问于2015-08-05得票数 2
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我想要建立探索AFL。下面是场景。
动量分数：
每个月的动量值是以过去12个月的累积回报计算的。
按三个步骤计算月动量。
( 1)计算月总收益，在月收益率的百分比上加1。例如，从5% (0.05)的月回报率中，我们得到了每月总回报值1.05 (0.05 + 1)，而从-5% (-0.05)的月回报率中，我们得到了0.95 (0.05 + 1.0)的月总回报。
2)将过去12个月的每月总收益相乘。
3)从步骤2的结果值中减去1，得到12个月的净动量分数。
为了说明这一计算，假设AUROPHARMA (Aurobindo Pharma)股票在过去12个月里上涨了2%、-5%、4.3%、0.5%、1
浏览 7提问于2017-11-04得票数 0
我有以下半高级DB查询，该查询在过去10年中按小时计算价格，并返回过去七天的每日平均价格：
averages = Trade.where('date >= ?', 7.days.ago).average(:price, :group => "DATE_TRUNC('day', date - INTERVAL '1 hour')")
这将返回date (对于那天)和如下所示的averageprice：
"2012-12-29 00:00:00"=>#<BigDecimal:7f97932be3
浏览 0提问于2013-01-04得票数 0
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我有一个数据显示了过去10天一批股票的收盘价。它有一个日期时间索引&股票可以通过它们的名称/代码来识别。你能帮我算出数据中每只股票的4天移动平均值吗？
我尝试过使用pd.DataFrame.rolling().mean()方法，但它只是给出了整个数据集的滚动平均值。不知道下一步该去哪里..。
sampleData = hundredDayData['2019-03-11':'2019-03-20'] sampleData['Close: 4 day mean'] = sampleData['Close'].rolling(
浏览 0提问于2019-03-24得票数 0
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我有一个这样的数据集： Year Type Return
1900 A 2
1900 B 4
1901 A 7
1901 A 9
1901 B 6
1901 B 5
1903 B 5
1906 A 5 我有两种类型的年度信息和相应的回报。它每年可以有多个类型，但也可以在同一年中重复一个类型。它也可以只有一种类型的年份，以及一些缺失的年份。 我想画一个带有颜色的线形图(可能是ggplot)，它显示了A和B的回报在一段时间内的演变。(x轴年份，y轴返回)。当一年中有超过一条信息时(例如在1901年，我们有两个A)，我们应该对收益进
浏览 18提问于2021-11-02得票数 0
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我有一只熊猫DataFrame，每天的累计回报是两只etf！ETF 1有795个条目(日期)，ETF 2有645个条目(日期)！我已经计算了CAGR(平均年化回报)，最大提款等，但我对如何计算年回报标准差感到困惑，因为我有超过365天！任何帮助都将不胜感激！
浏览 11提问于2021-03-17得票数 0
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我有一个数据集，第一列是日期，第二列是合作者，第三列是支付的价格。
我想要得到每个协作者上个月的平均支付价格。我想返回一个表，它看起来像这样：
我使用了一些解决方案，如滚动，但我只能获得过去X天，而不是过去一个月
浏览 47提问于2021-06-01得票数 0
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希望获得数据帧的连续滚动平均值。 df如下所示 index price
0 4
1 6
2 10
3 12 希望获得一个连续滚动的价格 我们的目标是让它看起来是所有价格的移动平均值。 index price mean
0 4 4
1 6 5
2 10 6.67
3 12 8 提前谢谢你！
浏览 24提问于2020-01-06得票数 5
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在过去的几天里，我遇到了一个困扰我的问题。我想对不同的蒙面数组进行平均化，但我似乎不能这样做，因为映射的数组没有相同的映射模式。
例如。我有三个数组：
[ -- -- --]
[ 1. 2. --]
[ 2. 3. --]
[ -- -- --]
[ -- 2. 2.]
[ -- 2. 3.]
[ -- -- --]
[ -- -- --]
[ 2 1. --]
[ 1 1. --]
[ -- -- --]
[ -- -- --]
我希望结果是这些数组的平均值，但是蒙面元素与有效元素的平均值不应该考虑蒙面元素。这意
浏览 2提问于2014-11-14得票数 2
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调试增强型算法的指南？
、、、
我实现了一个自我批评的策略梯度(如描述的这里)，用于文本摘要。
然而，在训练后，成绩并不像预期的那么高(实际上低于没有RL.)。
我正在寻找关于如何调试基于RL的算法的一般指南.
我试过：
对小数据集(~6个样本)的过度拟合:我可以增加平均报酬，但不收敛。有时，平均回报会再次下降。
改变学习速度:我改变了学习速度，并看到了它对小数据集的影响。从我的实验中，我选择了相当大的学习率(0.02和1e-4在论文中)。
观察平均报酬是如何随着训练而演变的(在完整的数据集上)：平均报酬明显不会移动。
浏览 0提问于2019-08-05得票数 2
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我有一个数据集，第一列是日期，第二列是价格。日期是交易日。
我想返回一个表，如下所示：
其中日期是从2006年开始的每个月，MA价格是过去N个月的平均价格。(n= 1,2,3,4,5,6)
例如:如果我在2006年1月1日想要N=1，那么Ma应该是去年12月的平均价格，如果N =2 Ma应该是去年11月和12月的平均价格
我读过一些关于从datetime和groupby中提取月份的解决方案。但是不知道怎么把它们放在一起。
浏览 0提问于2017-08-23得票数 9
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