Ilya52

Python не позволяет работать с памятью напрямую. Очистка происходит сборщиком мусора, когда количество ссылок на объект равно нулю. Например когда ты используешь del ты удаляешь ссылку на объект, то есть счетчик ссылок - 1. и когда он равен нулю, то произойдет полное удаление объекта из памяти.

Что касается работы со стримом данных то его делят на части и процессируют по частям. Пишут в базу, сохраняют в файл, и т.д. Переработал часть, сохранил, удалил, приступил к следующей и т.д.

Варианты:
1. разобраться из-за чего утечка и устранить ее
2. периодически перезапускать код

Провести дебаг вашего приложения и устранить утечки памяти. Если не получается, то использовать стандартный костыль в виде перезапуска вашего приложения время от времени.

Привет!
Волатильность я считаю так.
Нужен список close_prices с ценами закрытия и interval_count_in_year, в котором указано, сколько торговых периодов содержится в году. Для дневок - 365, для часовиков - 365*24 и т.д.
Дальше все несложно:

# test data preparation
    close_prices = []
    for i in range(1, 30):
        close_prices.append(random.randint(52000, 57000))
    
    # setting the number of periods in a year
    interval_count_in_year = 365
    
    # volatility calculation
    sum_squares = sum(math.log(close_prices[i] / close_prices[i - 1]) ** 2
                    for i in range(1, len(close_prices)))
    st_dev = math.sqrt(sum_squares / (len(close_prices) - 1))
    volatility = round(st_dev * math.sqrt(interval_count_in_year) * 100, 2)

Для расчета волатильности обычно использую данные за последние 30 дней.
Зачем в формуле используется логарифм, объяснение - здесь: https://finopedia.ru/kak-rasscitat-istoriceskuu-vo....