至尊技术网

登录

标签搜索

搜索到 2 篇与的结果

如何使用Python计算滚动标准差——数据波动率量化实战

如何使用Python计算滚动标准差——数据波动率量化实战

一、什么是数据波动率？波动率是金融领域衡量资产价格波动程度的核心指标。想象一下海浪的起伏——平静海面的波浪较小（低波动率），而暴风雨中的海浪剧烈翻腾（高波动率）。在股票市场中，波动率直接反映投资风险程度。传统计算方法包括： - 历史波动率（基于标准差） - 隐含波动率（期权定价反推） - 已实现波动率（高频数据计算）其中滚动标准差因其计算简便、实时反映波动变化的特点，成为量化分析的基础工具。二、Python实现滚动标准差的完整流程1. 环境准备python import pandas as pd import numpy as np import yfinance as yf # 获取金融数据的库 import matplotlib.pyplot as plt2. 数据获取与预处理以苹果公司(AAPL)股价为例：python下载2020-2023年日线数据data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2023-12-31') close_prices = data['Adj Close']计算对数收益率（更符合金融统计特...

2025年08月15日

82 阅读

0 评论

Python金融数据分析实战：用Pandas挖掘股票市场规律

Python金融数据分析实战：用Pandas挖掘股票市场规律

一、金融数据分析的Python武器库在华尔街的量化交易部门，Python已成为处理金融数据的标准工具。作为核心库的Pandas，其DataFrame结构完美契合金融数据的时间序列特性。我们常用的工具链还包括：数据获取：yfinance（雅虎财经API）、akshare（国内财经数据）技术分析：TA-Lib（技术指标计算）、mplfinance（专业K线图）风险建模：statsmodels（统计模型）、arch（波动率预测） python import pandas as pd import yfinance as yf import mplfinance as mpf二、实战案例：A股白酒板块分析2.1 数据获取与清洗以贵州茅台（600519.SS）为例，获取2020-2023年日线数据：python data = yf.download("600519.SS", start="2020-01-01", end="2023-12-31")常见数据问题处理技巧： - 处理缺失值：data.ffill().bfill() - 异常值检测：data[(data['Close'] ...

2025年07月23日

93 阅读

0 评论

悠悠楠杉

35,300 文章数

92 评论量

人生倒计时

今日已经过去小时

这周已经过去天

本月已经过去天

今年已经过去个月

最新回复

强强强
2025-04-07

强的一批
jesse
2025-01-16

有whmcs接口吗？
sowxkkxwwk
2024-11-20

博主太厉害了！
zpzscldkea
2024-11-20

博主太厉害了！
bruvoaaiju
2024-11-14

博主太厉害了！

标签云

强的一批
有whmcs接口吗？
博主太厉害了！
博主太厉害了！
博主太厉害了！
怎么收藏这篇文章？
怎么收藏这篇文章？
想想你的文章写的特别好
想想你的文章写的特别好
不错不错，我喜欢看