大熊猫数据框的对数返回

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AmanArora：

Python pandas具有pct_change函数，可用于计算数据帧中股票价格的回报：

ndf['Return']= ndf['TypicalPrice'].pct_change()

我正在使用以下代码获取对数返回值，但它给出的值与pct.change（）函数完全相同：

ndf['retlog']=np.log(ndf['TypicalPrice'].astype('float64')/ndf['TypicalPrice'].astype('float64').shift(1))
#np is for numpy

Jianxun Li :

这是一种使用来计算日志返回的方法.shift()。结果与所计算的总收益相似但不相同pct_change()。您可以上传示例数据的副本（Dropbox共享链接）以重现您看到的不一致之处吗？

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(100 + np.random.randn(100).cumsum(), columns=['price'])
df['pct_change'] = df.price.pct_change()
df['log_ret'] = np.log(df.price) - np.log(df.price.shift(1))

Out[56]: 
       price  pct_change  log_ret
0   101.7641         NaN      NaN
1   102.1642      0.0039   0.0039
2   103.1429      0.0096   0.0095
3   105.3838      0.0217   0.0215
4   107.2514      0.0177   0.0176
5   106.2741     -0.0091  -0.0092
6   107.2242      0.0089   0.0089
7   107.0729     -0.0014  -0.0014
..       ...         ...      ...
92  101.6160      0.0021   0.0021
93  102.5926      0.0096   0.0096
94  102.9490      0.0035   0.0035
95  103.6555      0.0069   0.0068
96  103.6660      0.0001   0.0001
97  105.4519      0.0172   0.0171
98  105.5788      0.0012   0.0012
99  105.9808      0.0038   0.0038

[100 rows x 3 columns]

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