Question

我在pandas DataFrame中有一系列的回归，滚动测试和滚动alpha。如何计算DataFrame的alpha列的滚动年化alpha？（我想做相当于= PRODUCT（1+ [尾随12个月]） - excel中的1个）

            SPX Index BBOEGEUS Index    Beta      Alpha
2006-07-31   0.005086    0.001910    1.177977   -0.004081
2006-08-31   0.021274    0.028854    1.167670    0.004012
2006-09-30   0.024566    0.009769    1.101618   -0.017293
2006-10-31   0.031508    0.030692    1.060355   -0.002717
2006-11-30   0.016467    0.031720    1.127585    0.013153

我很惊讶地看到pandas中没有内置“滚动”功能，但是我希望有人可以帮助我使用pd.rolling_apply然后应用于df ['Alpha']列的函数。

提前感谢您提供的任何帮助。

Answer 1

这会吗？

import pandas as pd
import numpy as np

# your DataFrame; df = ...

pd.rolling_apply(df, 12, lambda x: np.prod(1 + x) - 1)

Answer 2

如果将+/- 1移到df，速度会更快 cumprod =（1. + df）.rolling（window = 12）.agg（lambda x：x.prod（））-1。

Answer 3

rolling_apply已掉入大熊猫，取而代之的是更通用的 window methods（例如rolling()等）

# Both agg and apply will give you the same answer
(1+df).rolling(window=12).agg(np.prod) - 1
# BUT apply(raw=True) will be much FASTER!
(1+df).rolling(window=12).apply(np.prod, raw=True) - 1

Answer 4

rolling_apply已过时，因此效果最佳：

（1 + df）.cumprod（）-1

如何在Pandas DataFrame上计算滚动累积产品

4 个答案: