Фильтр Калмана — эффективный рекурсивный фильтр, который оценивает вектор состояния динамической системы, используя ряд неполных и зашумлённых измерений. 2
В торговых системах фильтр Калмана используется для сглаживания ценовых данных и прогнозирования трендов. Он даёт более точные и надёжные прогнозы, а также снижает влияние шумов на данные. 1
Некоторые способы применения фильтра Калмана в торговых системах:
Определение тренда. Индикатор Kalman Filter позволяет оценить тренд на основе имеющихся данных и использовать эту информацию для генерации сигналов на основе пересечения цены с индикатором. 1
Комбинирование с другими индикаторами. Kalman Filter может применяться в торговле как самостоятельно, так и совместно с другими трендовыми индикаторами или осцилляторами. 1
Прогнозирование. Индикатор Kalman Filter может использоваться для прогнозирования будущих значений на основе имеющихся данных. При этом можно определить сигналы на основе прогноза и использовать их для принятия решений о входе в сделку или выходе из неё. 1
Важно помнить, что использование любых торговых систем связано с финансовыми рисками, перед принятием решений рекомендуется проконсультироваться со специалистом.
Логарифмическая доходность, также известная как логарифмическая доходность, является способом измерения процентного изменения стоимости актива за определенный период времени. В отличие от простой доходности, которая измеряет абсолютное изменение стоимости актива, логарифмическая доходность измеряет относительное изменение стоимости актива.
Формула расчета логарифмической доходности:
Logarithmic Return = ln(Present Value / Past Value)
Где ln— функция натурального логарифма, Present Value— текущая цена или стоимость актива, Past Value— цена или стоимость актива в предыдущий момент времени.
Беря натуральный логарифм отношения текущей стоимости к прошлой стоимости, логарифмическая доходность учитывает эффект накопления доходности с течением времени. Это делает логарифмическую доходность более точной мерой процентного изменения стоимости актива за определенный период времени.
Как рассчитать логарифмическую доходность в Pandas Dataframe
Теперь, когда мы понимаем, что такое логарифмическая доходность, давайте рассмотрим, как ее рассчитать в pandas dataframe. Предположим, у нас есть dataframe df, содержащий ежедневные цены закрытия акций за определенный период времени. Мы можем рассчитать логарифмическую доходность акций, используя следующий код:
importpandasaspdimportnumpyasnp# create a dataframe with daily closing pricesdf=pd.DataFrame({'Date':['2022-01-01','2022-01-02','2022-01-03','2022-01-04'],'Price':[100,110,120,130]})# calculate the logarithmic returnsdf['Log Returns']=np.log(df['Price']/df['Price'].shift(1))
Выход:
Date Price Log Returns
0 2022-01-01 100 NaN
1 2022-01-02 110 0.095310
2 2022-01-03 120 0.087011
3 2022-01-04 130 0.080043
В этом коде мы сначала создаем dataframe dfс ежедневными ценами закрытия акций. Затем мы используем np.logфункцию для расчета логарифмической доходности акций, беря натуральный логарифм отношения текущей цены к предыдущей цене ( df['Price'] / df['Price'].shift(1)). Мы сохраняем результаты в новом столбце с именем Log Returns.
Обратите внимание, что мы используем shiftфункцию для сдвига Priceстолбца на одну строку, чтобы можно было сравнить текущую цену с предыдущей ценой. Первая строка столбца Log Returnsбудет содержать , NaNпоскольку предыдущей цены для сравнения нет.
Почему логарифмическая доходность важна в финансах?
Логарифмические доходности важны в финансах, поскольку они обеспечивают более точную меру процентного изменения стоимости актива за определенный период времени. Это особенно важно при анализе финансовых данных, поскольку эффект накопления доходностей с течением времени может оказать значительное влияние на стоимость актива.
Логарифмические доходности также полезны, поскольку они аддитивны. То есть логарифмическая доходность портфеля, составленного из нескольких активов, является просто суммой логарифмических доходностей каждого отдельного актива. Это позволяет легко рассчитать общую эффективность портфеля за определенный период времени.
Другим преимуществом использования логарифмических возвратов является то, что они распределены нормально, что упрощает работу с ними математически. Это происходит потому, что натуральный логарифм числа является непрерывной и гладкой функцией, что означает, что результирующее распределение логарифмических возвратов также является непрерывным и гладким.
Распространенные ошибки и как с ними бороться
Ошибка 1: Отсутствуют данные
Обработка пропущенных данных имеет решающее значение для избежания неверных расчетов. Используйте dropna()метод для удаления строк с пропущенными значениями перед вычислением логарифмических возвратов.
df=df.dropna()
Ошибка 2: Неверные типы данных
Убедитесь, что типы данных столбцов, используемых в расчете, являются числовыми. pd.to_numeric()При необходимости преобразуйте столбцы в числовые с помощью .
В этой записи блога мы объяснили, что такое логарифмическая доходность и как ее рассчитать в pandas dataframe. Мы также обсудили важность логарифмической доходности в финансах и то, как она используется для анализа финансовых данных. Используя логарифмическую доходность, мы можем получить более точную меру процентного изменения стоимости актива за определенный период времени, что имеет решающее значение при работе с финансовыми данными.
Создание логарифмических изменений цен имеет несколько важных целей в финансовых моделях и анализе:
Компенсация эффекта сложения: Логарифмические изменения компенсируют
эффект сложения при накоплении процентов в течение времени. Это делает
более точным измерение относительного изменения стоимости актива.
Гауссово распределение: Логарифмические изменения обычно следуют
нормальному (гауссовому) распределению, что упрощает математическое
моделирование и анализ.
Добавitivity: Логарифмические изменения имеют свойство аддитивности -
сумма логарифмических изменений нескольких активов равна
логарифмическому изменению портфеля.
Упрощение анализа: Использование логарифмических изменений упрощает многие финансовые модели и анализ корреляций между активами.
Изменение масштаба: Логарифмическая шкала позволяет более эффективно
отображать большие изменения цен, что полезно при анализе волатильных
активов.
Стабилизация дисперсии: Логарифмические изменения стабилизировывают дисперсию при анализе данных разных периодов времени.
Таким
образом, использование логарифмических изменений цен позволяет более
точно и эффективно моделировать и анализировать поведение финансовых
активов. Это особенно важно в задачах прогнозирования, оценки рисков и
построения портфелей инвестиций.
