熊猫滚动标准开发行为

Question

我正在使用 Pandas 计算证券价格的布林带。我使用 20 天平均收盘价和两个标准差 +/- 该值来计算波段。

在使用 pandas .rolling().std(); 时，我注意到我的计算值与第三方数据提供商报告的值之间存在差异；在“手动”（逐步）计算 stdev 时，我能够重现与第三方网站一致的值，并且与使用 .rolling.std() 在相​​同数据上计算的值类似地不同。

下面给出了数据的一个子集，包括两组计算； “手动”和熊猫“滚动”。我的代码中是否存在导致 pandas 滚动数据发生变化的内容？

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)

这是上面的输出：

    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  

Answer 1

看起来 Pandas rolling standard deviation 函数默认应用 Bessel's correction：

Series.std 中使用的默认 ddof 1 与 numpy.std 中使用的默认 ddof 0 不同。

您可以通过传递ddof=0 来修改此行为：

df['stdev_roll'] = df['close'].rolling(20).std(ddof=0)

这与您手动计算的结果相同。