Question

我正在研究价格合理的数据框架。我发现返回计算的算术或日志与第一个价格值和最后一个值之间的实际回报不同。我认为它们应该是相同的或不同的小分数。

dfset.head()
                       Open   Close    High     Low      Volume
Date_utc                                                       
2017-12-01 00:00:00  432.01  434.56  435.09  432.01  781.788110
2017-12-01 00:05:00  434.25  435.82  436.98  434.25  584.017105
2017-12-01 00:10:00  435.81  435.50  436.39  434.80  494.047392
2017-12-01 00:15:00  435.88  435.10  436.07  434.50  527.840340
2017-12-01 00:20:00  434.51  433.50  434.95  432.98  458.557971


dfset.tail()
                       Open   Close    High     Low       Volume
Date_utc                                                        
2017-12-21 23:40:00  781.41  781.01  783.46  778.12   792.433089
2017-12-21 23:45:00  779.60  784.76  784.90  778.20   657.316066
2017-12-21 23:50:00  784.83  783.42  784.90  782.22   473.108867
2017-12-21 23:55:00  783.40  786.98  787.00  782.62  1492.764405
2017-12-22 00:00:00  786.96  791.93  792.00  786.86  1745.559100

计算时返回：

dfset['Close'].pct_change().sum()
0.694478597676

或使用日志返回：

np.log(dfset['Close'] / dfset['Close'].shift(1)).sum()
0.60013897914

我认为是正确的实际整体回报：

dfset['Close'].iloc[len(dfset) - 1] / dfset['Close'].iloc[0] - 1
0.822372054492

任何想法请为什么算术和日志返回都关闭了？

INSTALLED VERSIONS
------------------
commit: None
python: 3.6.3.final.0
python-bits: 64
OS: Darwin
OS-release: 16.7.0
machine: x86_64
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pandas: 0.21.1
pytest: 3.2.1
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pandas_gbq: None
pandas_datareader: 0.5.0
None

Answer 1

我认为3个操作完全不同。我只会把尾巴展示出来。

首先：

print( dfset['Close'].pct_change()) 

2017-12-21         NaN
2017-12-21    0.004801
2017-12-21   -0.001708
2017-12-21    0.004544
2017-12-22    0.006290
Name: Close, dtype: float64

等同于：

print(dfset['Close'].diff()/dfset['Close'].shift(1))

2017-12-21         NaN
2017-12-21    0.004801
2017-12-21   -0.001708
2017-12-21    0.004544
2017-12-22    0.006290
Name: Close, dtype: float64

所以他们的总和相等：

print((dfset['Close'].diff()/dfset['Close'].shift(1)).sum())
0.013927992282837915

然后我不明白：

np.log(dfset['Close'] / dfset['Close'].shift(1))

等于pct_change。

print(np.log(dfset['Close'] / dfset['Close'].shift(1)))

2017-12-21         NaN
2017-12-21    0.004790
2017-12-21   -0.001709
2017-12-21    0.004534
2017-12-22    0.006270
Name: Close, dtype: float64

结果类似，因为没有减法1且没有指数。但这并不能使它在数学上正确。

通常，为了避免分裂，我会采用对数并减去它们然后使指数返回。无论如何，要复制 pct_change：

print(np.log((dfset['Close'] / dfset['Close'].shift(1))-1).apply(np.exp))
2017-12-21         NaN
2017-12-21    0.004801
2017-12-21         NaN
2017-12-21    0.004544
2017-12-22    0.006290
Name: Close, dtype: float64

print((np.log(dfset['Close'].diff()) -  np.log(dfset['Close'].shift(1))).apply(np.exp))

2017-12-21         NaN
2017-12-21    0.004801
2017-12-21         NaN
2017-12-21    0.004544
2017-12-22    0.006290
Name: Close, dtype: float64

在任何情况下，使用对数将返回NaN的负值。

因此，元素的总和与pct_change的使用不同：

print((np.log(dfset['Close'].diff()) -  np.log(dfset['Close'].shift(1))).apply(np.exp).sum())

0.015635520699169063

最后，最后一个匹配第一个（注意，而不是使用.iloc[len(dfset) - 1]来查找最后一个元素，您可以.iloc[- 1]）：

print(dfset['Close'].iloc[-1] / dfset['Close'].iloc[0] - 1)

0.013981895238217135

第一种方法与此方法之间的小数点后5位（相对于第一种方法为4％或绝对值为5.390295537921995e-05），但这种差异可能是由于存储时发生的精度问题浮动。

编辑：绘制复合权益

您在评论中说明了您想要绘制cumsum，这与总变化dfset['Close'].iloc[-1] / dfset['Close'].iloc[0] - 1有所不同。

背后的原因是日期范围内百分比变化的累积总和不等于第一个元素和最后一个间隔之间的百分比变化。

为此，您必须使用compound interest，这是一个公式来计算时间步长之间连续变化时的总增量。这样，使用评论中的 csv ，您将通过执行以下操作来匹配第一天和最后一天之间的更改：

print(((dfset['Close'].pct_change(axis=0)+1).cumprod()-1).iloc[-1])

0.8223720544918787

import matplotlib.pyplot as plt
((dfset['Close'].pct_change(axis=0)+1).cumprod()-1).plot()
plt.show()

pct_change和log返回值与实际值不同

1 个答案: