问题描述
我正在尝试获得连续的 n 天年化股票回报波动率，但在实施时遇到了麻烦。基本上，我希望在最后一行（索引 10）中看到对滚动 n 天窗口执行 np.std(df["log returns“]*np.sqrt(252) 的排序实现（例如，对于 5 天窗口，索引 6-10）。如果没有剩余 n 个值，则留空/填充 np.nan。
| 索引 | 日志返回 | 年化波动率 |
|---|---|---|
| 0 | 0.01 | |
| 1 | -0.005 | |
| 2 | 0.021 | |
| 3 | 0.01 | |
| 4 | -0.01 | |
| 5 | 0.02 | |
| 6 | 0.012 | |
| 7 | 0.022 | |
| 8 | -0.001 | |
| 9 | -0.01 | |
| 10 | 0.01 |
我考虑过使用 while 循环来执行此操作，但由于我正在处理大量数据，因此我认为基于数组的操作可能更智能。不幸的是，我一生都无法想出一个。
解决方法
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