滚动方差variance

Rolling Variance

滚动方差：识别市场波动源的敏感探针一、什么是“滚动方差”？滚动方差（Rolling Variance）是一种动态统计指标，衡量价格数据在指定时间窗口内的波动程度。不同于静态全周期计算，滚动方差会每移动一根K线，就重新计算一个新窗口的方差值，因此能实时反映市场的“起伏强度”变化。在金融市场中，方差是波动率的平方，其含义非常关键：方差大 → 表示价格剧烈波动；方差小 → 表示价格平稳或窄幅…

6th Jul 2025

滚动方差：识别市场波动源的敏感探针

一、什么是“滚动方差”？

滚动方差（Rolling Variance）是一种动态统计指标，衡量价格数据在指定时间窗口内的波动程度。不同于静态全周期计算，滚动方差会每移动一根K线，就重新计算一个新窗口的方差值，因此能实时反映市场的“起伏强度”变化。

在金融市场中，方差是波动率的平方，其含义非常关键：

方差大 → 表示价格剧烈波动；
方差小 → 表示价格平稳或窄幅震荡。

它是衡量“市场情绪不确定性”的基本工具，是风险管理和算法交易模型中不可或缺的组成部分。

二、pandas_ta 中如何使用 `variance()`？

在 pandas_ta 中，只需几行代码即可调用滚动方差指标：

import pandas as pd
import pandas_ta as ta

df = pd.read_csv("price.csv")  # 包含 close 列
df["VAR"] = ta.variance(df["close"], length=30, ddof=1)

length=30：表示每次计算都基于过去 30 根K线；
ddof=1：这是“自由度校正”，用于无偏估计（与标准差一致的处理方式）；
返回的 VAR 列即为对应窗口的滚动方差值。

三、滚动方差的图形解读

绘制图像来观察市场的波动状态：

import matplotlib.pyplot as plt
df[["close", "VAR"]].plot(subplots=True, figsize=(12, 6), title=["收盘价", "滚动方差"])
plt.show()

你将发现：

当行情出现“放量暴涨暴跌”，方差陡然上升；
当市场进入“盘整震荡”期，方差迅速下降；
变动前的“方差收敛”往往预示即将爆发趋势行情。

四、实战应用场景

✅ 趋势识别：趋势行情的初期通常伴随波动性上升，因此滚动方差抬头可能是趋势形成的前兆信号。

✅ 震荡过滤：在方差过低的环境中，可设定策略“暂不进场”，避免在窄幅无效震荡中频繁止损。

✅ 波动率选股器：可筛选“方差连续突破阈值”的股票，用于构建高动量交易模型。

✅ 风险控制：动态调整止损和持仓比例：

高方差时降低仓位；
低方差时适当放宽止损范围。

五、与标准差的区别？

指标	意义	特点
方差（VAR）	平方误差的均值	强调极端波动（对离群点更敏感）
标准差（STD）	方差的平方根	与价格单位一致，易解读

你可以同时调用：

df["STD"] = ta.stdev(df["close"], length=30)

观察 VAR 和 STD 的关系： STD = sqrt(VAR)，可根据需求选取对波动性更敏感的度量方式。

六、实战策略举例：滚动方差突破系统

# 设置方差上下阈值
upper_th = df["VAR"].rolling(200).mean() + df["VAR"].rolling(200).std()
lower_th = df["VAR"].rolling(200).mean()

# 策略信号
df["signal"] = 0
df.loc[df["VAR"] > upper_th, "signal"] = 1   # 方差爆发，入场趋势
df.loc[df["VAR"] < lower_th, "signal"] = -1  # 方差收敛，观望震荡

这种基于“方差变化率”的策略，尤其适用于：

判断趋势行情是否进入或终结；
自动调节算法交易中的入场触发机制。

结语

在量化分析与风险控制的世界里，滚动方差如同一个“市场稳定性传感器”，它不会告诉你方向，但会提醒你“动静有多大”。

当你结合 pandas_ta.variance() 这个工具，便可以实时追踪价格曲线背后的波动脉动——在风暴来临前调整仓位，在平静之后寻找契机。