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社区首页 >问答首页 >有没有获取log和pct变化的函数？

问有没有获取log和pct变化的函数？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-09-26 06:00:03

回答 1查看 38关注 0票数 0

我想比较两个符号的log和pct变化，但出现以下错误：

KeyError：'Adj Close‘

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
start = datetime.datetime(2017, 10, 1)
end = datetime.datetime.now()
symbols = ['BTC-USD', 'ETH-USD']
df = pd.DataFrame()

for i in symbols:
 data = yf.download(i, start=None, end=None,show_errors=("True"),
                period="4y", interval="1mo")
df[i] = data['Adj Close'].pct_change().dropna()


df['log_stuff'] = \
np.log(df['Adj Close'].astype('float64')/df['Adj Close'].astype('float64').shift(1))
df[['pct_change', 'log_stuff','df']].plot();

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-10-16 22:07:23

您可以尝试执行以下操作。请注意，您还可以将列表传递给download()，因此不需要循环。

import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf

symbols = ['BTC-USD', 'ETH-USD']
data = yf.download(symbols, period="4y", interval="1mo")

# calculate pct return
pct_data = data['Adj Close'].pct_change()
pct_data = pct_data.add_suffix('_pct')

# calculate log returns
log_data = np.log(data['Adj Close']) - np.log(data['Adj Close'].shift(1))
log_data = log_data.add_suffix('_log')

# combine returns and drop na values
combined_data = pd.concat([pct_data,log_data], axis=1).dropna()

print(combined_data)

这将产生以下输出：

            BTC-USD_pct  ETH-USD_pct  BTC-USD_log  ETH-USD_log
Date
2017-12-01     0.383326     0.692483     0.324490     0.526197
2018-01-01    -0.277987     0.477813    -0.325713     0.390564
2018-02-01     0.017298    -0.235276     0.017150    -0.268240
...

票数 0

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/69335649

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