Question

是python编码的新手。我试图从Bloomberg导入历史数据，对一系列不同指数的相关性进行一些测试。你们对我如何导入数据以及为这样的数据构建相关矩阵有什么建议吗？

Correlation 
Description                         Bloomberg Ticker
MSCI Bangladesh IMI Net TR USD          M1BDIM
MSCI India Net TR USD                   M1IN
MSCI EM Asia Healthcare Net TR USD  M1MS0HC
MSCI EM Asia Info Tech Net TR USD   M1MS0IT
MSCI Philippines USD Net TR         M1PH
MSCI Pakistan USD Net TR            M1PK
MSCI Pakistan IMI Net TR USD            M1PKIM
MSCI AC Asia ex Japan Net TR USD    MXASJ
MSCI Thailand USD Net TR            MXTH
MSCI Japan Net TR Small Cap USD         NCUAJN
MSCI Singapore SGD Net TR           NDDLSG
MSCI Hong Kong USD Net TR           NDDUHK
MSCI Japan Net TR USD                   NDDUJN
MSCI Malaysia USD Net TR            NDDUMAF
MSCI SingaporeUSD Net TR            NDDUSG
MSCI China USD Net TR                   NDEUCHF
MSCI Korea USD Net TR                   NDEUSKO

Answer 1

对于python中的数据分析，您应该查看pandas库。相关文档可用here。您可以使用pdblp从Bloomberg下载数据，有关于项目的信息here（免责声明：我是pdblp的作者）。相关方法是bdh()。

计算相关性的一个简单例子是

In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(100,2))
In [3]: df.corr()
Out[3]: 
          0         1
0  1.000000 -0.012137
1 -0.012137  1.000000

使用pdblp从Bloomberg提取历史数据的简单示例是

In [1]: import pdblp
In [2]: con = pdblp.BCon()
In [3]: con.start()
In [4]: df = con.bdh('SPY US Equity', 'PX_LAST', '20150629', '20150630')

彭博数据 - 相关矩阵

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