时间序列数据评估

时间序列数据是统计学中最常见一种数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。对时间序列常规的操作有：

• 平稳过程
• 分段平稳
• 挖掘和预测

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平稳过程评估

夏普比例(sharp ratio)是评估金融类时间序列数据的指标， Quant Developer常常用这个指标度量自己的交易策略是否会出现较大的回撤，是否平稳

SharpRatio=Exp(Rp)−Rfop

这个指标也可以用来评估其他时间序列数据

sharp_ratio = lambda x: x.mean() / x.std()

下面程序从视觉上和数值上对不同参数下的平滑效果进行评估：

热力图

下图中的时间序列数据来自tushare数据集，包括了不同股票的股价信息。使用热力图，可以看到一组数据的夏普比例变化情况。
下图中可以清楚的看到在span>=256以后，颜色变化不再连续,说明此时拟合效果不好。