Python笔记-上证指数收益率计算
代码如下:
import pandas as pd
from scipy import statsvalueList = [-0.010185, 0.011844, -0.00852, -0.01888, 0.001009, 0.005242, 0.019054, -0.030944, 0.013519, -0.029266, 0.002225]if __name__ == '__main__':average = pd.DataFrame(valueList).mean()standardError = pd.DataFrame(valueList).std()print("样本均值:", average)print("样本标准误差(这里是除了n-1非n):", standardError)print(stats.t.interval(0.95, len(pd.DataFrame(valueList)) - 1, average, standardError))pass
运行截图如下:
这里要注意的一点,现在方差和标准差有两种,一种是除以n的(n为样本总数),一种是除以n-1的(样本总数-1)
一个是针对总体而言的,公式中是除以n;
一个是针对样本而言的,公式中是除以n-1,全称为样本标准差.分母除以n-1;
际生活中的数据基本都是样本,所以都除以n-1;
通过下面这串收益率
valueList = [-0.010185, 0.011844, -0.00852, -0.01888, 0.001009, 0.005242, 0.019054, -0.030944, 0.013519, -0.029266, 0.002225]
可得,这个股票,有95%的可能,收益率区间在-0.0419~0.03375之间。
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