好继续吗？滑动窗（移动窗）
在标题中，我引用了直译。如果有人纠正了我，而另一个术语更适用-谢谢。滑动窗口的含义是，对于每个新值，将在给定的时间段内重新计算该函数。这些功能很多。例如：rolling.mean（），rolling.std（），它们最常用于分析库存变动。Rolling.mean（）是常见的移动平均线，它可以消除短期波动并允许您可视化整体趋势。
adj_close_px = sber['Adj Close']
moving_avg = adj_close_px.rolling(window=40).mean()
print(moving_avg[-10:])
可以让您了解通过此功能获得的结果的图形：
sber['40'] = adj_close_px.rolling(window=40).mean()
sber['252'] = adj_close_px.rolling(window=252).mean()
sber[['Adj Close', '40', '252']].plot(figsize=(20,20))
plt.show()
如您所见，rolling.mean（）处理任务。该函数可消除短期波动，并允许您查看长期趋势，以便您可以做出决定：价格高于所讨论的移动平均线-我们持有股票，较低-我们卖出股票-如果简单的话，我不建议您采用此方法。通常，除移动平均线外，还使用其他指标来确认决策的正确性。每个人都必须根据交易方式做出自己的决定。挥发性
股票波动率是一段时间内股票收益的方差变化。他们通常将一种股票的波动性与另一种股票的波动性进行比较，以了解可能具有最大风险的想法，或者通过市场指数来了解股票相对于市场的波动性。通常，波动性越高，对该股票的投资风险就越大。应该注意的是，它不是恒定的，并且会随着时间而变化。这可以通过pandas包中包含的rolling.std（）函数再次看到。计算波动率变化的示例：
min_periods = 60
vol = daily_pct_change.rolling(min_periods).std() * np.sqrt(min_periods)
vol.plot(figsize=(10, 10))
plt.show()
请注意，与上周不同，我获得了另外两个价值-莫斯科交易指数（IMOEX.ME）和RBC（RBCM.ME）。在下一个最小二乘法方法中，我将需要它们的值。今天就这些。