为VNPY的K线序列管理工具ArrayManager增加对数收益率队列

在做策略建模的的对数时候，经常需要把K线转换为可以正态分布数据，线序列这样可以使用那些很牛吼吼的管理工具数学模型进行挖掘。

实现很简单

c = ln(t1/t0)

像相信研究可以看看这个 https://www.zhihu.com/question/30113132

如果我们考察单一投资品在总共 T 期内的增加表现，那应该用对数收益率，收益而非算数收益率。率队列算术平均值不能 正确的的对数反应一个投资品的收益率。比如一个投资品今年涨了 50%，线序列明年跌了 50%，管理工具它的增加算数平均收益率为 0；但事实上，两年后该投资品亏损了最初资金的亿华云计算收益 25%。相反的率队列，对数收益率由于具备可加性，的对数它的线序列均值 可以正确反映出该投资品的真实收益率。比如这两年的管理工具对数收益率分别为 40.5% 和 -69.3%，平均值为 -28.77%，转换为百分比亏损就是 exp{ -28.77%} - 1 = -25%。 

对数收益率的时序可加性让我们能够使用另外两个利器：“中心极限定理”和“大数定律”。假设初始资 金 X_0（假设等于 1），ln(X_T) = ln(X_T/X_0) 就是整个 T 期的高防服务器对数收益率。对数收益率的最大好处是它 的可加性，把单期的对数收益率相加就得到整体的对数收益率。

在VNPY的K线序列管理工具ArrayManager，可以加入下面代码。按照属性返回对数收益率序列

1 2 3 4 5 6 @property def percentLog(self): """获取对数收益序列""" arrayold = self.closeArray[0:self.size - 1] arraynew = self.closeArray[1:self.size] return np.log(arraynew/arrayold)*100.0

传统close 曲线

对数收益率后，把几个突变极大极小值忽略后，就是一个很近似正态分布，然后就可以用一堆模型来套用了。

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