Bump and fix ewma vol

turing-usp · May 12, 2021 · 0b865a7 · 0b865a7
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diff --git a/docs/conf.py b/docs/conf.py
@@ -23,7 +23,7 @@
 master_doc = 'index'
 
 # The full version, including alpha/beta/rc tags
-release = '0.2.0'
+release = '0.2.1'
 
 
 # -- General configuration ---------------------------------------------------

diff --git a/setup.py b/setup.py
@@ -5,7 +5,7 @@
 
 setup(
     name="turingquant",
-    version="0.2.0",
+    version="0.2.1",
     packages=find_packages(),
     install_requires=["pandas", "pandas_datareader", "numpy", "matplotlib", "alpha_vantage", "bs4", "plotly", "yfinance"],
 

diff --git a/turingquant/metrics.py b/turingquant/metrics.py
@@ -206,22 +206,20 @@ def rolling_sharpe(returns, window, risk_free=0, plot=False):
     return rolling_sharpe
 
 
-def ewma_volatility(close_prices, return_type, window, plot=False):
+def ewma_volatility(returns, window, plot=False):
     """
     Essa função possibilita a visualização da volatilidade a partir do cálculo da EWMA e da plotagem do gráfico 
     dessa métrica ao longo de um período.
 
     Args:
-        close_prices (pd.DataFrame): série de preços de fechamento que será utilizado de base para o cálculo da EWMA;
-        return_type (string): tipo de retorno (simple - 'simp' ou logarítmico - 'log') que será utilizado de base para cálculo;
+        returns (pd.DataFrame): série de retornos para o qual o EWMA será calculado.
         window (int): janela móvel para cálculo da EWMA;
         plot (bool): se True, plota o gráfico de linha da EWMA ao longo do tempo
 
     Returns:
         ewma_volatility (pd.DataFrame): um dataframe indexado à data com os valores de EWMA dos últimos window dias
     """
 
-    returns = returns(close_prices, return_type)
 
     ewma_volatility = returns.ewm(span=window).std()
     ewma_volatility = pd.Series.to_frame(ewma_volatility)