七、股票中的布朗运动和pandas.dataframe.pct_change（）

已于 2024-08-10 16:34:10 修改
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分类专栏： 玩转Python金融量化 文章标签： pandas
于 2019-05-03 16:55:42 首次发布
liurunsen
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44510615/article/details/89789131
本文介绍了股票预测中的布朗运动和回报率计算，特别是使用pandas.dataframe.pct_change()方法。通过布朗运动模型处理股票收益率的不确定性，探讨了漂移和波动的概念。同时，详细阐述了简单回报率和对数回报率的计算，展示了如何利用pct_change()方法获取百分比变化，并分析了不同周期参数对结果的影响。

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@Author：Runsen

文章目录

前言

重点 对于明天的股票是不知道的，要通过已有的数据来预测

在这里插入图片描述

r = ln(price/price yesterday)

但是不知道r，布朗运动来处理此问题

布朗运动是悬浮在液体或气体中的微粒所作的永不停息的无规则运动。它是一种正态分布的独立增量连续随机过程，是随机分析中基本概念之一。其基本性质为：布朗运动W(t)是期望为0方差为t(时间)的正态随机变量。对于任意的r小于等于s，W(t)-W(s)独立于的W(r)，且是期望为0方差为t-s的正态随机变量。

在这里插入图片描述

一个叫漂移，是过去的收益率

d r i f t

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