使用 Python 数组存储数据（HAR-RV 信用风险模型实施）

Question

这是我第一次来到 Stack，也是我在 Python 的第一天。我正在处理 HAR-RV 模型，试图运行这个等式，但完全没有成功将我的操作存储在数组

上

这是我要计算的内容：

r_[t,i] = Y_[t,i] - Y_[t,i-1]

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我在这里使用第一个关系，其中 "r" 表示 return 和 "Y" 股票价格

t = 10 # daily intervals

i = 30 # number of days

s = 1

# (Here I've just created some fake numbers, intending to simulate some stock prices)

Y = abs(np.random.random((10,30)) + 1)  

# initializing my return array
return = np.array([])

# (I also tried to initialize it as a Matrix before..) : 
return = np.zeros((10,30))

# here is my for loop to store each daily return at its position on the "return" Array. I wanted an Array  but got just "() size"

for t in range(0,9):    
    for i in range(1,29):                                  
        return = np.array( Y.item((t,i)) - Y.item((t,i-1)) )

...所以，我期待这样的事情：

return = [第一差，第二差，第三差...]

我该怎么做？

Answer 1

首先不要使用 return 作为 python 中的变量名，因为它是 python 关键字（它表示函数的结果）。我已将您的变量 return 更改为 ret_val.

您想在数组中的每个位置进行更改，因此对您的 for 循环进行以下更改：

for t in range(0,10):
    for i in range(1,30):
        ret_val[t][i] = Y[t][i] - Y[t][i-1]
print(ret_val)

这是说要更改索引 ret_val[t][i] 处的值，结果是减去 Y 中特定索引处的值。打印时您应该会看到一个相同形状的数组。

此外，python中的range函数不包括上数。因此，当您说 for i in range(0,9) 时，您是在说要包含数字 0-8。对于您的数组，您需要执行 for i in range(0,10) 以包含数组中的所有值。相应地，您需要执行相同的操作 for i in range(1,30)。

使用 Python 数组存储数据（HAR-RV 信用风险模型实施）

Storing data with Python arrays (HAR-RV Credit Risk model implementation)

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