Numpy.diff 问题和 Python 中的 numpy.cov 问题

Question

from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl as getData
import scipy as sp 
ticker='IBM' 
begdate=(2013,9,1) 
enddate=(2013,11,11) 
data= getData(ticker, begdate, enddate,asobject=True, adjusted=True) 
p=data.aclose 
d=sp.diff(p)
cov_=sp.cov(d[:-1],d[1:]) 
if cov_[0,1]<0: 
    print("Roll spread for ", ticker, 'is', round(2*sp.sqrt(-cov_[0,1]),3)) 
else: 
    print("Cov is positive for ",ticker, 'positive', round(cov_[0,1],3))

我的努力是在 Python 中计算上述代码，但由于 matplotlib.finance 已被弃用，我尝试了另一条使用 pandas_datareader.data.

的道路

这样做我做了这个:

import pandas_datareader.data as web
end = '2013-11-11'
start = '2013-09-01'
get_px = lambda x: web.DataReader(x, 'yahoo', start=start, end=end)['Adj Close']

symbols = ['IBM']
data = pd.DataFrame({sym:get_px(sym) for sym in symbols})
data = data.rename({'IBM': 'Adj Close'}, axis=1)
p1 = data.dropna()
p = np.asarray(p1);p
d = np.diff(p);d
cov_= np.cov(d[:-1],d[1:])
cov_

我收到一条错误消息

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/numpy/lib/function_base.py:380: RuntimeWarning: Mean of empty slice.
  avg = a.mean(axis)
RuntimeWarning: Mean of empty slice.

if cov_[0,1]<0:
    print("Roll spread for ", symbols, 'is', round(2*sp.sqrt(-cov_[0,1]),3))
else:
    print("Cov is positive for ",symbols, 'positive', round(cov_[0,1],3)

我的错误是什么？我不知道在第一个代码中数据对象是什么类型的对象 is.And 可能是问题开始的地方。

已更新

线路代码

d = np.diff(p);d

是empty.The结果是：

 array([], shape=(50, 0), dtype=float64)

需要的结果是 1.136

Answer 1

使用你的代码，p 的形状是错误的：

p.shape
Out[8]: (50, 1)

当您将 np.diff() 应用于此时，它会在每个条目上应用差异，而不是像您预期的那样跨向量应用差异，因此会出现错误。

你可以这样做：

p = p1['Adj Close'].ravel()
d = np.diff(p)
cov_= np.cov(d[:-1],d[1:])
cov_

array([[ 3.12100146, -0.15854027],
       [-0.15854027,  3.20098506]])

不太确定你是如何定义滚动的，我认为：

np.sqrt(abs(cov_))
 
array([[1.76663563, 0.39817116],
       [0.39817116, 1.78912969]])

你需要得到1.766的是：

np.sqrt(abs(cov_))[0,0]

Numpy.diff 问题和 Python 中的 numpy.cov 问题

Numpy.diff problem and numpy.cov problem in Python

python

numpy

diff