Price, Log

https://saturncloud.io/blog/what-are-logarithmic-returns-and-how-to-calculate-them-in-pandas-dataframe/#:~:text=Logarithmic%20returns%20are%20important%20in,over%20a%20period%20of%20time.

Что такое логарифмическая доходность?

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:

import pandas as pd
import numpy as np

# create a dataframe with daily closing prices
df = pd.DataFrame({'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
                   'Price': [100, 110, 120, 130]})

# calculate the logarithmic returns
df['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 .

df['close_price'] = pd.to_numeric(df['close_price'], errors='coerce')

Пример 3: Работа с неверными типами данных

df['close_price'] = pd.to_numeric(df['close_price'], errors='coerce')
df['log_returns'] = np.log(df['close_price'] / df['close_price'].shift(1))

Заключение
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.