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Pandasローリング標準偏差

他の誰かがパンダの新しいrolling.std()で問題を抱えていますか？非推奨のメソッドはrolling_std()でした。新しいメソッドは問題なく実行されますが、時系列に応じて変化しない定数を生成します。

以下はサンプルコードです。株式を取引する場合、ボリンジャーバンドの計算式を認識できます。私がrolling.std()から取得する出力は、毎日在庫を追跡しており、明らかに変動していません。

これはpandas 0.19.1にあります。どんな助けでもいただければ幸いです。

import datetime
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web

start = datetime.datetime(2012,1,1)
end = datetime.datetime(2012,12,31)
g = web.DataReader(['AAPL'], 'yahoo', start, end)
stocks = g['Close']
stocks['Date'] = pd.to_datetime(stocks.index)
stocks['AAPL_LO'] = stocks['AAPL'] - stocks['AAPL'].rolling(20).std() * 2
stocks['AAPL_HI'] = stocks['AAPL'] + stocks['AAPL'].rolling(20).std() * 2
stocks.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
pythonpandasstandard-deviation
9
Sam
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
import numpy as np
import datetime

end = datetime.date.today()
begin=end-pd.DateOffset(365*10)
st=begin.strftime('%Y-%m-%d')
ed=end.strftime('%Y-%m-%d')


data = pdr.get_data_yahoo("AAPL",st,ed)

def bollinger_strat(data, window, no_of_std):
    rolling_mean = data['Close'].rolling(window).mean()
    rolling_std = data['Close'].rolling(window).std()

    df['Bollinger High'] = rolling_mean + (rolling_std * no_of_std)
    df['Bollinger Low'] = rolling_mean - (rolling_std * no_of_std)     

bollinger_strat(data,20,2)
8
Abhishek Kulkarni