在JoinQuant聚宽代码中计算多个数值标准差的多种方法

在代码里如何计算4个或多个数值的stdev标准差

如题，我之前都是用的statistics.pstdev((n1,n2,n3,n4))来计算的，发现咱们平台上要么是scipy要么是statsmodel，我还真的没有使用过，不知道各路神仙大佬能帮忙指条明路么？谢谢！

PS：我不需要rolling，数据也不是啥series，就是普通数值。多谢！

在 JoinQuant 聚宽平台上，计算几个普通数值的标准差其实非常简单。平台使用的是标准的 Python 3 环境，因此你不仅可以继续使用你熟悉的 statistics 库，还可以使用量化领域最常用的 numpy 库。

以下是两种最常用的明路：

方法一：使用 numpy 库（最推荐）

numpy 是量化分析的标配库，计算速度极快。计算标准差使用 np.std() 方法。

注意总体标准差与样本标准差的区别：

• 你之前使用的 statistics.pstdev 计算的是总体标准差（Population Standard Deviation）。
• numpy.std() 默认计算的也是总体标准差（即自由度 ddof=0），所以直接替换即可，结果完全一致。

import numpy as np

# 你的4个普通数值
values = [10, 12, 15, 18]

# 计算总体标准差 (等同于 statistics.pstdev)
std_pop = np.std(values)
print("总体标准差:", std_pop)

# 如果你需要计算样本标准差 (等同于 statistics.stdev)，设置 ddof=1
std_sample = np.std(values, ddof=1)
print("样本标准差:", std_sample)

方法二：继续使用内置的 statistics 库

JoinQuant 的回测和研究环境都是基于 Python 3 的，Python 3 内置了 statistics 模块，所以你完全可以像以前一样直接导入使用，不需要额外安装任何东西。

import statistics

# 你的4个普通数值
values = (10, 12, 15, 18)

# 计算总体标准差
pstdev_val = statistics.pstdev(values)
print("总体标准差:", pstdev_val)

# 计算样本标准差
stdev_val = statistics.stdev(values)
print("样本标准差:", stdev_val)

总结

• 如果你只是偶尔算几个数的标准差，直接 import statistics 用你最熟悉的 statistics.pstdev 即可，平台完全支持。
• 如果你在策略中需要进行大量的数值计算，强烈建议习惯使用 import numpy as np 然后用 np.std(values)，因为 numpy 在底层是用 C 语言实现的，处理大量数据时性能远超 Python 原生的 statistics 库。