Python：计算时间序列的日志返回

我有这样的数据时间序列，其中第三行表示索引的结束值

DAX 20150728 11173.910156
DAX 20150727 11056.400391
DAX 20150724 11347.450195
DAX 20150723 11512.110352

如何使用python计算索引的日志返回

多谢各位

问候

    import numpy as np
    df['log return'] = np.log(df[2]/df[2].shift(-1)) 

---

df是按日期降序排序的数据帧。

如果我正确理解日志返回，则以下是您想要的：

In [155]:

t="""DAX 20150728 11173.910156
DAX 20150727 11056.400391
DAX 20150724 11347.450195
DAX 20150723 11512.110352"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), header=None, sep='\s+',names=['exchange', 'date', 'close'], parse_dates=[1])
df
Out[155]:
  exchange       date         close
0      DAX 2015-07-28  11173.910156
1      DAX 2015-07-27  11056.400391
2      DAX 2015-07-24  11347.450195
3      DAX 2015-07-23  11512.110352
In [157]:

df['log return'] = np.log(df['close']) - np.log(df['close'].iloc[0])
df
Out[157]:
  exchange       date         close  log return
0      DAX 2015-07-28  11173.910156    0.000000
1      DAX 2015-07-27  11056.400391   -0.010572
2      DAX 2015-07-24  11347.450195    0.015411
3      DAX 2015-07-23  11512.110352    0.029818

编辑

好的，如果是日志内差异，那么您可以使用

diff

简洁地执行此操作：

In [161]:
df['log return'] = np.log(df['close']).diff()
df

Out[161]:
  exchange       date         close  log return
0      DAX 2015-07-28  11173.910156         NaN
1      DAX 2015-07-27  11056.400391   -0.010572
2      DAX 2015-07-24  11347.450195    0.025984
3      DAX 2015-07-23  11512.110352    0.014406

小心

np.log(df['close']).diff() 

因为这将不适用于可能变为负值的指数以及风险因素，例如负利率。在这些情况下

np.log(df['close']/df['close'].shift(1)).dropna()

根据我的经验，最好是更安全的方法。使用+1还是-1取决于时间序列的顺序。使用-1表示降序日期，使用+1表示升序日期-在这两种情况下，班次都提供前一个日期的值

在此特定示例中，您需要首先将日期列设置为索引，否则除法操作将失败：

df['close'].set_index("date",inplace=True)

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我不知道什么是日志返回，但根据这不是日志（关闭值）-日志（第一个关闭值）？日志返回是值比率的对数。而且我认为这更可能是一天一天比一天一天。EdChum谢谢你，这正是我需要的，实际上我只想保留数据格式和名称，并且只将第三列的值更改为日志返回。那么你想覆盖该列吗？所以类似于

df['close']=np.log（df['close']）.diff（）

？是的，这正是我需要的：只需计算第3列中的日志返回。所有其他列应保持原样。应为

np.log（df[2]/df[2].shift（1））