FloatingPointError при вычислении стандартного отклонения?

Question

Использование pandas/numpy, иногда я получаю сообщение об ошибке с плавающей точкой при попытке вычислить стандартное отклонение:

FloatingPointError: invalid value encountered in less

Мой код выглядит примерно так:

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

Это только DataFrames поплавков собирается в.

Я понимаю, что по техническим причинам, связанным с тем, как стандартное отклонение вычисляется вычислительно, ситуации с особенно низким отклонением приведут к плавающей точке ошибка.

Как я могу сделать это более надежным?

P.S. Допустимо устанавливать «минимальное значение» для низкой волатильности; результат 0 был бы плохим, поскольку я впоследствии делясь на эти числа.

Answer 1

Вычисление стандартного отклонения, вероятно, предполагает выполнение квадратного корня дисперсии. Последнее может быть отрицательным только в случае потери точности. Если это так, вам, вероятно, все равно, если ваша дисперсия имеет порядок 1е-16 или ноль. Если вы это сделаете, вам, скорее всего, придется использовать расширенную точность (не просто) или переключиться на десятичную арифметику.