擅长:python、mysql、java
<p>小心</p>
<pre><code>np.log(df['close']).diff()
</code></pre>
<p>因为对于可能变成负的指数以及负利率等风险因素来说,这将是失败的。在这些情况下</p>
<pre><code>np.log(df['close']/df['close'].shift(1)).dropna()
</code></pre>
<p>根据我的经验,通常是比较安全的方法。使用+1还是-1取决于时间序列的顺序。使用-1表示降序日期,+1表示升序日期-在这两种情况下,shift都提供前一个日期的值。</p>
<p>在此特定示例中,您需要首先将日期列设置为索引,否则除法操作将失败:</p>
<pre><code>df['close'].set_index("date",inplace=True)
</code></pre>