使用Python数组存储数据（HAR-RV信用风险模型实现）

Question

我正在处理 HAR-RV 模型，尝试运行这个方程，但完全没有成功将我的操作存储在数组上

这是我要计算的：

r_[t,i] = Y_[t,i] - Y_[t,i-1] 

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我在这里使用第一个关系，其中

r

表示回报，

Y

表示股票价格

t = 10 # daily intervals

i = 30 # number of days

s = 1

# (Here I've just created some fake numbers, intending to simulate some stock prices)

Y = abs(np.random.random((10,30)) + 1)  

# initializing my return array
return = np.array([])

# (I also tried to initialize it as a Matrix before..) : 
return = np.zeros((10,30))

# here is my for loop to store each daily return at its position on the "return" Array. I wanted an Array  but got just "() size"
 
for t in range(0,9):    
    for i in range(1,29):                                  
        return = np.array( Y.item((t,i)) - Y.item((t,i-1)) )

...所以，我期待这样的事情：

return = [first difference, second difference, third difference...]

我该怎么做？

Answer 1

首先不要使用

return

作为Python中的变量名，因为它是Python关键字（它表示函数的结果）。我已将您的变量

return

更改为

ret_val

。

您想要在数组中的每个位置进行更改，因此对 for 循环进行以下更改：

for t in range(0,10):
    for i in range(1,30):
        ret_val[t][i] = Y[t][i] - Y[t][i-1]
print(ret_val)

这表示更改索引

ret_val[t][i]

处的值，结果是减去

Y

中该特定索引处的值。打印时您应该看到相同形状的数组。

另外，python中的

range

函数不包含上限数字。因此，当您说

for i in range(0,9)

时，您是在说要包含数字

0-8

。对于您的数组，您需要执行

for i in range(0,10)

来包含数组中的所有值。相应地，您也会想做同样的事情

for i in range(1,30)

。