使用pandas将累积回报转换为每日回报

Question

所以我试图从

给出的累积回报中获益

hist_data = (hist_data - hist_data.iloc[0]) / hist_data.iloc[0]

而我正试图从这个累积的回报中恢复到每日回报，但我却在如何有效地做到这一点。有任何想法吗？ 我认为如果我减去一个

，这可能会有效

(hist_data[1:] - hist_data[:-1]) / hist_data[:-1]

Answer 1

如果hist_data包含累计回报，则这是计算每日回报的常用快捷方式。假设hist_data是返回百分比的向量，您需要将1.0添加到hist_data，如下所示。这样我们就得到了一个回报率矢量而不是回报百分比。

import numpy as np

daily_returns = np.exp(np.log(hist_data + 1.0).diff())

这里我们只是使用自然日志（ln）的属性，即

ln(a/b) = ln(a) - ln(b)
   a/b  = exp(ln(a) - ln(b))