期貨價格對數對數化
A. 怎麼把指數式化成對數式怎麼把對數式化成指數式
logab=c
就相當於
a的c次方等於b
按照這個公式去做
B. 處理金融數據為什麼要對數化
大量的金融數據都是非線性的，數學上多數都是指數型函數，因此，進行對數化分析也是正常的。
C. 對數據對數化是用log命令還是ln命令
取對數作用主要有：
1. 縮小數據的絕對數值，方便計算。例如，每個數據項的值都很大，許多這樣的值進行計算可能對超過常用數據類型的取值范圍，這時取對數，就把數值縮小了，例如TF-IDF計算時，由於在大規模語料庫中，很多詞的頻率是非常大的數字。
2. 取對數後，可以將乘法計算轉換稱加法計算。
3. 某些情況下，在數據的整個值域中的在不同區間的差異帶來的影響不同。例如，中文分詞的mmseg演算法，計算語素自由度時候就取了對數，這是因為，如果某兩個字的頻率分別都是500，頻率和為1000，另外兩個字的頻率分別為200和800，如果單純比較頻率和都是相等的，但是取對數後，log500=2.69897, log200=2.30103, log800=2.90308 這時候前者為2log500=5.39794, 後者為log200+log800=5.20411，這時前者的和更大，取前者。因為前面兩個詞頻率都是500,可見都比較常見。後面有個詞頻是200,說明不太常見，所以選擇前者。
D. 期貨合約數量如何規定，有限制嗎
期貨合約是期貨交易的買賣對象或標的物，是由期貨交易所統一制定的，規定了某一特定的時間和地點交割一定數量和質量商品的標准化合約，期貨價格則是通過公開競價而達成的。 一般期貨合約規定的標准化條款有以下內容：
（1）標准化的數量和數量單位。如上海期貨交易所規定每張銅合約單位為5噸。每個合約單位稱之為1手。
（2）標准化的商品質量等級。在期貨交易過程中，交易雙方就毋需再就商品的質量進行協商，這就大大方便了交易者。
（3）標准化的交割地點。期貨交易所在期貨合約中為期貨交易的實物交割確定經交易所注冊的統一的交割倉庫，以保證雙方交割順利進行。
（4）標准化的交割期和交割程序。期貨合約具有不同的交割月份，交易者可自行選擇，一旦選定之後，在交割月份到來之時如仍未對沖掉手中合約，就要按交易所規定的交割程序進行實物交割。
（5）交易者統一遵守的交易報價單位、每天最大價格波動限制、交易時間、交易所名稱等等。
期貨交易是投資者交納5%-10%的保證金後，在期貨交易所內買賣各種商品標准化合約的交易方式。一般的投資者可以通過低買高賣或高賣低買的方式獲取贏利。
E. 為什麼很多經濟分析中都要對數據進行對數化處理
取對數作用主要有：
1. 縮小數據的絕對數值，方便計算。例如，每個數據項的值都很大，許多這樣的值進行計算可能對超過常用數據類型的取值范圍，這時取對數，就把數值縮小了，例如TF-IDF計算時，由於在大規模語料庫中，很多詞的頻率是非常大的數字。
2. 取對數後，可以將乘法計算轉換稱加法計算。
F. 研究股指期貨價格發現功能的時候，對於分鍾數據是直接研究還是要做其他處理，例如：取對數後再研究
整個證券市場都有價格發現的功能，無論是股票現貨，還是股指期貨，取了對數不過就是研究變動速度，還要看你的其他變數
G. 為什麼很多經濟分析中都要對數據進行對數化處理
取對數作用主要有：
1. 縮小數據的絕對數值，方便計算。例如，每個數據項的值都很大，許多這樣的值進行計算可能對超過常用數據類型的取值范圍，這時取對數，就把數值縮小了，例如TF-IDF計算時，由於在大規模語料庫中，很多詞的頻率是非常大的數字。
2. 取對數後，可以將乘法計算轉換稱加法計算。
3. 某些情況下，在數據的整個值域中的在不同區間的差異帶來的影響不同。例如，中文分詞的mmseg演算法，計算語素自由度時候就取了對數，這是因為，如果某兩個字的頻率分別都是500，頻率和為1000，另外兩個字的頻率分別為200和800，如果單純比較頻率和都是相等的，但是取對數後，log500=2.69897, log200=2.30103, log800=2.90308 這時候前者為2log500=5.39794, 後者為log200+log800=5.20411，這時前者的和更大，取前者。因為前面兩個詞頻率都是500,可見都比較常見。後面有個詞頻是200,說明不太常見，所以選擇前者。
從log函數的圖像可以看到，自變數x的值越小，函數值y的變化越快，還是前面的例子，同樣是相差了300,但log500-log200>log800-log500，因為前面一對的比後面一對更小。
也就是說，對數值小的部分差異的敏感程度比數值大的部分的差異敏感程度更高。這也是符合生活常識的，例如對於價格，買個家電，如果價格相差幾百元能夠很大程度影響你決策，但是你買汽車時相差幾百元你會忽略不計了。
4. 取對數之後不會改變數據的性質和相關關系，但壓縮了變數的尺度，例如800/200=4, 但log800/log200=1.2616，數據更加平穩，也消弱了模型的共線性、異方差性等。
5. 所得到的數據易消除異方差問題。
6. 在經濟學中，常取自然對數再做回歸，這時回歸方程為 lnY=a lnX+b ，兩邊同時對X求導，1/Y*(DY/DX)=a*1/X, b=(DY/DX)*(X/Y)=(DY*X)/(DX*Y)=(DY/Y)/(DX/X) 這正好是彈性的定義。