為VNPY的K線序列管理工具ArrayManager增加對數收益率佇列

在做策略建模的時候，經常需要把K線轉換為可以正態分佈資料，這樣可以使用那些很牛吼吼的數學模型進行挖掘。

實現很簡單

c = ln(t1/t0)

像相信研究可以看看這個

如果我們考察單一投資品在總共 T 期內的表現，那應該用對數收益率，而非算數收益率。算術平均值不能 正確的反應一個投資品的收益率。比如一個投資品今年漲了 50%，明年跌了 50%，它的算數平均收益率為 0；但事實上，兩年後該投資品虧損了最初資金的 25%。相反的，對數收益率由於具備可加性，它的均值 可以正確反映出該投資品的真實收益率。比如這兩年的對數收益率分別為 40.5% 和 -69.3%，平均值為 -28.77%，轉換為百分比虧損就是 exp{-28.77%} - 1 = -25%。 

對數收益率的時序可加性讓我們能夠使用另外兩個利器：“中心極限定理”和“大數定律”。假設初始資 金 X_0（假設等於 1），ln(X_T) = ln(X_T/X_0) 就是整個 T 期的對數收益率。對數收益率的最大好處是它 的可加性，把單期的對數收益率相加就得到整體的對數收益率。

在VNPY的K線序列管理工具ArrayManager，可以加入下面程式碼。按照屬性返回對數收益率序列

@property
def percentLog(self):
    """獲取對數收益序列"""
    arrayold = self.closeArray[0:self.size - 1]
    arraynew = self.closeArray[1:self.size]
    return np.log(arraynew/arrayold)*100.0

傳統close 曲線

對數收益率後，把幾個突變極大極小值忽略後，就是一個很近似正態分佈，然後就可以用一堆模型來套用了。