FloatingPointError在计算标准差时是什么？

Question

使用pandas/numpy时，我在尝试计算标准偏差时有时会出现浮点错误：

  

FloatingPointError：在less

中遇到无效值

我的代码看起来像这样：

def historical_volatility(p):
    return p.pct_change().ewm(span=35, min_periods=35).std()

只有花车的DataFrame进入。

我的理解是，由于技术原因与标准偏差的计算方式有关，偏差特别低的情况会导致浮点误差。

如何让这个更强大？

P.S。可以设置最小值＆＃39;低波动性; 0的结果会很糟糕，因为我随后除以这些数字。

Answer 1

计算标准差可能涉及做方差的平方根。如果有一些精确损失，后者只能是负数。如果是这种情况，您可能不在乎您的方差是1e-16还是零。如果这样做，您可能需要使用扩展精度（不容易），或切换到十进制算术。